• 대한산업공학회지
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• 제31권1호
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• pp.68-78
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• 2005

A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. The research was motivated by Soen's evaluation of human emotion on color patterns. Thirteen pairs of adjective words expressing emotion pairs such as like-dislike, beautiful-ugly, natural-unnatural, dynamic-static, warm-cold, gay-sober, cheerful-dismal, unstablestable, light-dark, strong-weak, gaudy-plain, hard-soft, heavy-light are modeled by 19-dimensional color array and $4{\times}3$ gray matrix in off-line. Once the query is presented in text format, emotion model-based query formulation produces the associated color array and gray matrix. Then, images related to the query are retrieved from the database based on the multiplication of color array and gray matrix, each of which is extracted from query and database image. Experiments over 450 images showed an average retrieval rate of 0.61 for the use of color array alone and an average retrieval rate of 0.47 for the use of gray matrix alone.

• 한국인쇄학회:학술대회논문집
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• 한국인쇄학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.17-24
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• 2000

The Joint Photographic Experts Group (JPEG) is a standara still-image compression technique, established by the International for Standardization (ISO) and International Telecommunication Standardization Sector (ITUT). The standard is intended to be utilized in the various kinds of color still imaging systems as a standard color image coding format. Because JPEG is a lossy compression, the decompressed image pixel values are nto the same as values before compression. Image of JPEG compression is often made to JPEG recompression at saving to apply JPEG compression of color image. In general, JPEG is a lossy compression and compression image is predicted to be varied image quality according to recompressed Q-factor. Various distortions of JPEG compression and JPEG recompression has been reported in previous paper. In this paper, we compress four difference color samples (photo image, gradient image, vector drawing image, text image) according to various Q-factor, and then compressed images are recompressed according to various Q-factor once again. As the results, we inspect variation of quality and file size of recompressed color image, and ensure the optimum recompression factor.

• 대한인간공학회지
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• 제36권3호
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• pp.213-219
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• 2017

Objective: The present study identified the minimum legible text size by an experiment for eight combinations of background and text colors, which will be used in designing visual information on group-view display (GVD). Background: Information on minimum legible text size is needed to design the visual information presented on GVD in a radioactive waste control room. Method: The experiment was conducted for 22 male participants (age: mean = 37, SD = 6.7; visual acuity: over 0.8) who were recruited by considering demographic characteristics of current control room operators. Eight combinations of background and text colors were considered and the minimum legible text size was determined for each combination by applying the method of limits, one of psychophysical methods. Results: The minimum legible text size was significantly different in accordance with the combination of background and text colors. Statistical analysis results showed that luminance contrast and color contrast between background and text influenced the minimum legible text sizes. Conclusion: This study concluded that the minimum legible text size is 8 minute of arc for various combinations of background and text colors. Application: The minimum legible text size identified in the present study can be utilized in designing visual information on GVD at the main control room in a radioactive waste facility.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.441-447
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• 2022

In this paper, we propose a pill identification model using engraved text feature and image feature such as shape and color, and compare it with an identification model that does not use engraved text feature to verify the possibility of improving identification performance by improving recognition rate of the engraved text. The data consisted of 100 classes and used 10 images per class. The engraved text feature was acquired through Keras OCR based on deep learning and 1D CNN, and the image feature was acquired through 2D CNN. According to the identification results, the accuracy of the text recognition model was 90%. The accuracy of the comparative model and the proposed model was 91.9% and 97.6%. The accuracy, precision, recall, and F1-score of the proposed model were better than those of the comparative model in terms of statistical significance. As a result, we confirmed that the expansion of the range of feature improved the performance of the identification model.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.141-144
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• 2001

In this paper, a new algorithm for extracting and recognizing characters from video, without pre-knowledge such as font, color, size of character, is proposed. To improve the recognition rate for videos with complex background at low resolution, continuous frames with identical text region are automatically detected to compose an average frame. Using boundary pixels of a text region as seeds, we apply region filling to remove background from the character Then color clustering is applied to remove remaining backgrounds according to the verification of region filling process. Features such as white run and zero-one transition from the center, are extracted from unknown characters. These feature are compared with a pre-composed character feature set to recognize the characters.

• 대한치과보존학회:학술대회논문집
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• 대한치과보존학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.670-670
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• 2002

No Abstract, See Full Text

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 2001년도 공동 춘계학술대회
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• pp.45.1-45
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• 2001

No Abstract, See Full Text

• 디자인학연구
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• 제18권4호
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• pp.45-52
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• 2005

인간과 컴퓨터 사이의 상호자웅(Human-Computer Interaction)에 있어 핵심적인 인터페이스 역할을 하고 있는 디스플레이는 미디어의 발전과 함께 보다 선명하고 생생한 화질을 전달하기 위해 계속해서 발전해 왔으며, 최근에는 중형크기 이상의 디스플레이로 LCD(Liquid Crystal Display)와 PDP(Plasma Display Panel)가 가장 보편적으로 사용되고 있다. 기술의 발달로 인해 디스플레이는 점차 대형화 슬림화 되어 마트, 역, 영화관 등과 같이 유동인구가 많은 공간에 설치되어 인쇄매체나 전광판보다 다양한 정보를 전달하고 있는데 디지털 디스플레이는 주로 멀티미디어 컨텐츠를 전달하며 문자정보는 대부분 제한된 공간에서 동적으로 제공되고 있다. Leading은 멀티미디어 컨텐츠를 배경으로 동적 문자정보를 전달하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이며 실시간 정보를 나타내기 위해 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적의 trading 방법을 알아보기 저해 디스플레이 종류, 화면 관찰 상황, 문자색과 배경색, 문자 제시 속도의 변화에 따라 사용자가 평가하는 읽힘성, 이해도, 만족도를 살펴보았다. 디스플레이 종류에 있어서 모든 평가항목에서 LCD가 PDP 보다 효율적인 것으로 나타났으면 색상에 있어서는 횐색-검정색의 색상 조합이 다른 색상 조합보다 우수하게 평가되었다. 문자 제시 속도에 있어서는 문자정보만을 제공했을 때는 보통속도와 비교적 빠른 속도에서 좋은 결과를 보였으나 동영상과 문자가 동시에 제시되었을 때는 느린 속도가 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.273-285
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• 2000

문서영상의 분할은 문서인식의 전 과정 중에서 인식률에 큰 영향을 미치는 단계이지만 국내에서는 양적${\cdot}$질적으로 이에 대한 실제적인 연구가 부족한 것이 사실이다. 그 결과, 구조가 복잡하거나 칼라로 인쇄된 문서의 분할은 여전히 개선할 점이 많다. 본 논문에서는 불규칙한 다단, 점선, 그래픽, 사진 등의 다양하고 복잡한 요소로 구성된 문서의 실제적인 분할문제들을 살펴보고, 연결요소와 색상정보를 이용하여 이들을 효율적으로 분할하는 실제적 문서영상 분할 기법을 제안한다. 윤곽선 추출을 이용하여 다양한 형태의 모든 연결요소를 추출하고, 추출된 연결요소별 유형판정 및 연결요소 병합기준을 이용함으로써 정확한 문서영상 분할이 가능하다. 또한 색상문서의 경우, 정확한 문서분할과 처리시간 개선을 위하여 먼저 이진화된 문서에 대해서 문자와 비문자 영역으로 분할한 후, 필요에 따라 비문자 영역에 대하여 별도의 칼라별 영역분할을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 구조와 내용을 갖는 180장의 문서영상을 대상으로 문서분할 실험을 수행하였다. 아울러, 6가지 국내외 상용 문서인식 소프트웨어의 문서영상 분할 결과와 비교함으로써 제안한 방법이 복잡한 문서영상의 실제적 분할에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국안광학회지
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• 제19권2호
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• pp.279-284
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• 2014

목적: 모니터 글자 색상에 따른 가독성을 측정하여, 모니터와 전자미디어 사용에서 안정피로를 감소시킬 수 있는 데이터를 제공하기 위한 기초 연구이다. 방법: 색각이상이 없으며 최대교정시력 1.0 이상의 피검자 50명(평균연령 $22.93{\pm}1.68$)을 대상으로 읽기속도 검사를 163개 단어 중 123개 이상의 단어를 읽은 피검자를 선정하였다. 모니터는 배경색을 white로 통일하였으며, 글자 색상은 black, blue, red, yellow 4가지 색상으로 가독성을 측정하였다. 결과: 글자 색상 Black, Blue, Red, Yellow인 경우 평균가독시간은 각각 41.89초, 42.89초, 45.32초, 56.28초로 측정되었다. 독서오류에서는 Black 1.94개, Blue 2.74개, Red 3.36개, Yellow 5.14개로 측정되었다. 평균고정시간에서는 Black 0.25초, Blue 0.26초, Red 0.27초, Yellow 0.32초로 측정되었다. 결론: 본 연구에서 가독성을 평가하는 항목인 가독시간, 독서오류, 평균고정시간에서 모두 Black, Blue, Red, Yellow순으로 가독성이 감소하는 경향을 보였다.