The research was designed to find out the effects of design elements ; ①color, ②pattern, on image perception of clothing by using a qualitative depth interview method. The subjects were 40 women who lived in Taejon and aged 20 to 40. The interview results were both hand recorded and tape recorded for further analysis by researchers and judge groups. And the results were as follows. 1. The most preferred colors appeared to be blue and black, while stripes, checks and flowers were most favorite patterns. 2. There were individual difference in color and pattern perception, however the color image of yellow was brightness, red was dashing, green comfortable, blue cool, and black tightness. The image of geometric pattern was modesty and natural motif pattern was dynamics. 3. The tow major forces which affected the image of design elements were appeared as followed : 1) Color images affected by the image of natural objects which obtained the color. 2) Individuals past experience and emotional status also affected the personal image perception. 4. The color and pattern preference for the Koran traditional customes and Western tow piece were significantly different and this result imply cultural stereotyping on image perception of design elements. On conclusion, the results supported the research model of form perception and image evaluation.
본 논문에서는 다시점의 컬러 영상 및 깊이 정보 맵을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 다시점 컬러 영상과 깊이 정보 맵 압축 방법을 통하여, 컬러 영상과 깊이영상이 각각 동일시점 내에서 화면 간 참조를 수행함은 물론, 확장 시점의 컬러 영상과 깊이 정보 맵이 이웃한 시점의 컬러 영상과 깊이 정보 맵을 각각 참조하는 시점 간 참조를 추가적으로 수행함으로써 부호화 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법을 통하여 실험을 수행한 결과 2시점의 경우 컬러 영상은 각 시점의 영상을 시점간 부호화 하지 않은 영상에 비하여 약 55%의 부호화 이득이 있었으며 깊이 정보 맵은 약 12%의 부호화 이득이 있었다. 3시점의 경우에는 컬러 영상에 대하여 바깥 시점은 화면 간 예측 부호화를 하지 않은 영상에 비해 54%, 중간 시점은 56%의 비트를 절약할 수 있었다. 또한, 3시점의 깊이 정보 맵에 대하여 예측 부호화를 하지 않은 영상에 비해 약 11%의 바깥 시점 부호화 성능과 13%의 중간 시점 부호화 성능을 얻을 수 있었다.
최근 3차원 영상 서비스의 보급과 함께 깊이 영상에 대한 부호화의 필요성이 대두되고 있으며, 이미 MPEG의 3DV/FTV 그룹에서는 깊이 영상에 대한 표준화를 진행 중에 있다. 기존의 깊이 영상 부호화는 컬러 영상의 참조 없이 독립적으로 부호화가 수행되었기 때문에 깊이 영상의 부호화 성능이 좋지 않았다. 본 논문에서는 깊이 영상에 대한 효율적인 부호화 방법으로써, 컬러와 깊이 영상에 대한 블록 모드의 유사성을 이용하여 컬러 영상의 블록 모드에 따라 깊이 영상의 블록 모드로 재배열하는 방법을 제안하였다. 실험결과 JSVM 기반의 깊이 영상 부호화 방법 대비 약 2.2%의 비트 감소를 얻었다.
영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb+Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.
깊이 정보를 획득하고 전송하는 과정에서 물리적 잡음 및 부호화 손실로 인하여 깊이맵의 품질이 저하된다. 본 논문은 깊이맵 품질을 향상시키기 위해 공동 거리 변환에 기반한 결합 양측 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리 변환값과 색상 영상의 거리 변환값에 따라 잡음 제거에 필요한 색상 정보량을 결정한다. 그 결과 제안하는 필터는 깊이맵 잡음을 효과적으로 제거하면서 결합 양측 필터의 시각적 왜곡 현상을 최소화한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 시각적 왜곡 억제 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.
최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.
한국가시화정보학회 2001년도 Proceedings of 2001 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.100-107
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2001
A simple new technique of particle depth position measurement, which can be applied for three-dimensional velocity measurement of fluid flows, is proposed. Two color illumination system that intensity is encoded as a function of z-coordinate is introduced. A calibration procedure is described and a profile of small sphere is detected by using the present method as preliminary test. Then, this method is applied to three-dimensional velocity field measurement of simple flow fields seeded with tracer particles. The motion of the particles is recorded by color 3CCD camera. The particle position in the image plane is read directly from the recorded image and the depth of each particle is measured by calculation of the intensity ratio of encoded two color illumination. Therefore three-dimensional velocity components are reconstructed. Although the result includes to some extent error, the feasibility of the present technique for three-dimensional velocity measurement was confirmed.
Wool, silk and nylon 6 fabrics were treated with low-temperature plasma under atmospheric pressure of acetone/argon or helium/argon for 30 and 180 sec, and then dyed with leveling type acid dye, C.I. Acid Red 18 and milling type acid dye, C.I. Acid Blue 83. In spite of short time of the plasma treatment for thirty seconds, the color depth of wool fabrics was increased remarkably with both of the plasma gases, aceton/argon or helium/argon and with the kinds of dyes i.e., levelin type or milling type. But the atmosperic low-temperature plasmas did not increase the depth of silk and nylon 6 fabrics dyed with both of the acid dyes regardless of the teated time and plasma gases. It seems that low-temperature plasma by atmospheric-pressure discharge is effective for improvement of dyeing of wools as is the same way with the low-temperature plasma by glow discharge. The kinds of plasma gases and treated time did not influnce the depth of wool fabric pretreted with the atmosperic low-temperature plasmas.
The purpose of this study was to investigate the effect of the depth of fashion product line on sales. The depth of the fashion product line was defined as the variety of style, color, and size in the outwear line for this study. Data were collected from the 98 brands in 4 department stores located in Seoul and Pusan. The result showed the significant impact of the variety of the outwear style on sales. Even after controlling the effect of advertising and the level of price in each brand, significant effect of the variety of outwear style were noticed on sales.
시청자에게 입체감과 몰입감을 줄 수 있는 3차원 영상의 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 장면의 깊이를 측정하는 깊이 센서에서 획득된 깊이 영상은 매우 작은 해상도를 가진다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 이러한 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 불연속 정보를 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링하는 방법을 설명한다. 깊이 영상을 업샘플링할 때 가장 민감하게 다루어야 할 깊이 불연속 부분을 고해상도 색상과 저해상도 깊이 영상으로부터 찾아낸다. 그리고 깊이 불연속 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation) 방법을 이용하여 해상도가 확대된 깊이 영상을 획득한다. 제안하는 방법은 필터 기반이나 에너지 함수 기반의 다른 방법들보다 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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