본 논문에서는 임의 시점에서의 장면을 생성하기 위한 3차원 모델링 및 렌더링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 공간상에 설치된 복수의 스테레오 카메라와 PC들로 구성되며 UDP를 이용해 연결되어 각 카메라에서 획득되고 분석된 영상 데이터들을 모델링 PC로 전송해 실시간으로 3차원 모델을 생성하고, 이로부터 사용자가 원하는 위치에서의 장면을 생성해 디스플레이 하게 된다. 제안된 알고리듬은 성능 평가 결과 기존의 알고리듬보다 좋은 성능을 보였으며, 구현된 시스템은 실시간으로 사용자에게 원하는 시점에서의 영상을 자연스럽게 제공함을 실험을 통해 검증하였다.
색채 심리학은 색채와 관련된 인간의 행동을 연구하는 심리학의 한 분야이다. 색채는 상징성과 이미지를 지니는 동시에 인간과 심리적 교감을 나눈다. 각 색채는 희망, 열정, 사랑, 생명, 죽음 등 다양한 이미지를 갖고 있다. 여기에 각 색깔이 주는 독특한 자극은 인간의 감성과 심리에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 방 모델링을 하고 그 모델링에 사용된 색상 정보를 분석하고 퍼지 소속 함수를 적용하여 소속도를 구한 후, 그 소속도를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 각 색채의 빈도수를 백분율로 나타낸 후 그 색채에 따른 인간의 감성 상태를 파악하는 기법을 제안하였다. 제안된 색체 기반 감성 분석 기법을 알슐러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태에 적용한 결과, 제안된 기법이 효율적인 것을 확인하였다.
RPC에서 도정수율은 물론이며 쌀의 품질과 직접 관계가 있는 도정도의 측정에 활용하기 위하여 3품종(추청, 남평, 오대)의 현미를 도정도 $0\~20\%$범위에서 도정하면서 측정한 백도를 이용하여 도정도별 비선형 백도모델을 개발하였으며, 이 때 결정계수는 0.990, RMSE는 0.877로서 실측치와 예측치는 잘 일치하여 개발된 백도모델은 적용이 가능한 것으로 판단되었다. 또한, 칼라간의 상관관계를 구명하기 위하여 Lab와 RGB 쌀의 칼라시스템의 칼라인자와 백도와의 상관관계를 검토한 결과, Lab 칼라체계에서 b값 및 Hunter whiteness와 RGB 칼라체계에서 B값이 각각 결정계수 0.990, 0.985, 0.989로서 백도와 높은 상관관계를 나타내었다. b값과 B값이 쌀의 노란색과 파란색정도를 나타내고 있어 쌀의 백도는 특히 노란색과 파란색의 정도로 나타낼 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 코로나 이후 색조화장품 시장의 소비자들의 온라인 관심 정보에 대한 자료 수집을 통하여 색조화장품 정보 검색의 특성과 텍스트 마이닝 분석 결과에 나타난 코로나 이후 색조화장품 시장의 주요 관심정보들을 분석하고자 하였다. 실증분석에서는 "색조화장품" 이라는 단어를 포함하는 뉴스, 블로그, 카페, 웹페이지 등의 모든 문서들을 분석 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. 분석 결과 코로나 이후 색조화장품에 대한 온라인 정보 검색은 주로 구매 정보와 피부와 마스크 관련 화장법 등에 관한 정보와 관심 브랜드와 행사 정보 등의 주요 토픽이 주를 이루고 있었다. 결과적으로 코로나 이후 색조화장품 구매자들은 적극적인 온라인 정보 검색을 통하여 제품 가치와 안전성, 가격 혜택, 매장 정보 등의 구매 정보에 더욱 민감하게 될 것이므로 이에 대한 대응전략이 요구된다.
In this study, the effects of physical parameters (30-270 MPa of pressure, 3-57 min of time, and 1-$49^{\circ}C$ of temperature) on pork quality were investigated. Response surface methodology was used in order to monitor and model the changes in pork quality under varied pressure conditions. As quality characteristics, shear force, water holding capacity (WHC) and the CIE color of pork were measured, and optimum pressure conditions were evaluated by statistical modeling. Pressure improved the WHC of pork at relatively low temperature ($<25^{\circ}C$); however, the opposite occurred with increasing temperature. Although pressure and temperature affected the tenderness of the meat, interaction effects among variations were not observed. At pressure levels higher than 200 MPa, the color of pork differed markedly from that of the untreated controls. In particular, differential scanning calorimetry (DSC) revealed marked evidence of myosin denaturation. The present study demonstrates that pork quality varies depending on pressure conditions.
다양한 라이프스타일을 추구하는 소비자의 니즈(needs)는 첨단 컴퓨터 기술을 활용한 디자인 연구과정의 개발을 통하여 체계적으로 파악될 수 있다. 특히 제품 디자인의 가장 중요한 요소인 색채는 그 복합적 특성으로 인하여 정확한 정보를 파악하여 분석하는 것이 어려웠다. 본 연구에서는 WWW을 이용한 디자인과 색채 기호조사 방법을 개발하고, 이의 실험을 통하여 시간적, 경제적, 지역적 한계를 지닌 기존의 색채조사 방법을 보완할 수 있는 새로운 디자인 연구방법의 가능성을 제시하고자 한다. 이는 기존의 언어적이고 추상적인 색채조사를 구체적 제품의 3D 모델링을 이용한 시각적이고 구체적인 색채 조사로 대체함으로서, 보다 신뢰도가 높은 정보의 획득과 분석을 가능하게 한다는 점에 연구의 의의가 있다.
본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 사용자의 편의성을 향상시킨 새로운 인 핸드 3D 모델링 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 사용자의 편의성이 낮은 문제점이 존재하여 물체를 손으로 들고 모델링을 진행하는 인 핸드 모델링 시스템이 연구되어 왔으나 손 제거를 위한 추가적인 장비가 필요하거나 특정 조건에서만 모델링이 가능한 문제가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 자동 손 제거를 위한 접촉 상태 변화 감지 알고리즘과 정확한 정합을 위한 이상점 제어가 가능하고 색상정보를 추가적으로 이용하는 개선된 ICP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 추가적 장비나 어떠한 제한조건 없이 정확한 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 시스템을 활용하면 어떠한 제한 조건도 없는 일반적인 상황에서 정확한 모델링을 수행할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 시간차 흉부 CT 영상의 폐 실질 비강체 정합을 위하여 영역 이진화 모델링과 지역적 변형 모델을 이용한 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 폐 혈관과 실질을 분할하고, 영역 이진화 모델링을 수행하여 두 영상 사이의 밝기값의 차이에 따른 정합 오차를 최소화 한다. 다음으로 초기 정합 기법으로 두 폐 표면을 전역적으로 정렬하고, 지역적 변형 변환 모델을 제안하여 비강체 정합을 수행한다. 또한, 정합 후 감산된 시간에 따른 밝기값 차이가 미리 정의된 칼라 맵을 이용하여 가시화 된다. 실험 결과는 제안기법이 10명의 환자에 대하여 최대호흡과 최소호흡 CT 영상에서 폐 실질을 정확하게 정합하였음을 보여주었다. 제안된 비강체 정합 기법은 폐 실질에 대한 정량적 분석 결과의 직관적인 칼라 매핑을 통하여 다양한 폐 질환의 정량적 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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