본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 배경으로 Kodak Dataset보다 실제 디지털 카메라로 촬영한 이미지에 가까운 McMaster Dataset에서 개선된 성능을 내는 알고리듬을 제안한다. MSG는 녹색 채널 보간, 녹색 채널 갱신, 빨간색, 파란색 채널 보간의 과정을 거친다. 이때 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 색채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak Dataset과 달리 자연 이미지에서는 녹색 채널 갱신 과정의 추정방법을 사용하면 화질 및 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 저하되는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과를 바탕으로 개선된 필터와 색상 보간 과정을 통해 기존의 알고리듬에 비해 향상된 성능을 보여주는 알고리듬을 제안한다.
특정 대상 또는 외부 자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하는 느낌으로 정의되는 감성은 자신의 경험을 바탕으로 개개인이 서로 다른 반응을 보이는 특징을 가진다. 이러한 감성은 맞춤형, 적응형 및 개인화된 서비스를 요구하는 현대사회에서 반드시 필요하고 연구되어야 하는 대상이다. 하지만, 감성은 외부 자극에 따라 빠르게 변하고 객관성을 유지하기 어려울 뿐 아니라 복합적으로 나타나기 때문에 측정하거나 표현하기가 매우 어렵다. 시각정보는 감성을 이해하고 전달하는 데 큰 비중을 차지하며, 대상에 대한 종합적인 정보를 전달하여 빠르게 인지하고 이해하는데 많은 도움을 준다. 그 중 색채정보는 대상의 객관적인 특정, 심리적 속성 및 사회적 배경을 반영할 수 있어 복합적인 감성을 효과적으로 표현하고 전달한다. 많은 연구를 통해 감성과 색채정보 간의 관계를 생성하고 정의하였지만, 단일 시각정보로 감성을 표현하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 종합적인 시각정보를 고려한 감성연구를 제안하기 위해 대용량의 감성어휘와 이미지를 수집하였다. 감성어휘는 The Center for the Study of Emotion and Attention(CSEA)에서 생성한 균형 감성어휘 중 273개를 사용하였고 감성이미지는 객관성과 공통성을 유지하기 위해 사용자의 참여가 활발하고 이미지에 부착된 태그가 비교적 정확한 Flickr를 사용하여 수집하였다. 감성어휘 당 약 500개의 이미지를 수집하고자 시도하였고, 총 130,944개의 감성이미지 후보를 수집하였다. 한 번 수집된 이미지는 중복을 피하였고, JPEG형식으로 저장되어 있다. 또한, 각 이미지에는 사용자 태그가 평균적으로 약 25개가 포함되어 있고, 총 2,l47,645개의 태그를 수집하였다.
일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.
Recently, consumers' evaluation and purchase of online design has been increasing due to the popularization of designing through personal computers, but there has not been enough studies on consumers' brain wave responses depending on the change of PC monitor's color. Therefore, this study investigated how brain waves changed when different background colors with gray patterns were presented through PC monitors. Six background colors with same tone of slightly low saturation were selected, including ivory, yellow, pink, green, blue and pure white as a base color. The brightness and characteristics of color used were analyzed using the luminance meter and color scales. Brain wave was measured by EEG measurement equipment. Brain wave measurement was carried out with 9 subjects at 6 points: F3, F4, T3, T4, O1, and O2. Stimuli were shown for 15 seconds each and black screens were displayed for 15 seconds between each stimulus. As results, the brain waves at O1 responded sensitively by different background colors, followed by F4 and T4. Brain index such as 'RT', 'RA', 'RG', 'RSA', and 'RAHB' showed significant differences depending on the background color at O1, whereas 'RST' differed at F4. Yellow and blue backgrounds pair was the only stimuli that showed significant differences in six brain indices mentioned. Yellow background had higher value of 'RG' at O1 and higher 'RST' at F4, indicating yellow background enhanced concentration. Blue background activated 'RT', 'RA', 'RSA', 'RAHB' at O1, meaning blue background induced calm and stable state.
본 연구는 20세기 이후 다원화된 사회의 모습을 담아냈던 1980년대 멤피스 디자인의 작품들을 분석하고 이를 바탕으로 한 실내 조명등의 조형화 작업으로 대중과 함께 소통할 수 있는 실용 가능한 디자인을 제시하는 것에 그 목적이 있다. 연구 방법으로는 멤피스 그룹의 발생 배경, 멤피스 디자인의 이론적 배경과 조형적 특징을 문헌 및 선행연구를 중심으로 고찰하였다. 이를 기반으로 본 연구에서는 멤피스의 조형적 특성과 색채, 패턴을 응용하여 새롭게 조형화된 디자인을 조명등에 접목시켰다. 기본 도형에 작은 변화를 준 형태들의 조명등은 그것의 기능성과 장식성에 그치지 않고, 인간 내면에 간직된 감성을 들려주는 조형언어로의 확장성을 보여준다. 또한 작품제작에 있어 조형적 변화에 따른 재료의 선택은 새로운 조형예술의 창작 가능성을 제시해 줄 것이다.
본 연구는 배경의 밝기와 색상 자극의 크기에 따라 인지될 수 있는 색상 속성이 차이가 있을 수 있다는 가정 아래, 배경의 밝기를 차등적으로 적용하여 Peripheral vision에 해당하는 $10^{\circ}$와 $20^{\circ}$의 자극을 colour matching하는 실험을 진행 하였다. 실험결과, 배경의 밝기 및 실험 자극으로 사용된 Munsell 색상 속성의 조합에 따라 동일한 색상임에도 불구하고 colour를 각기 다르게 인지할 수 있다는 경향성을 볼 수 있었으며, 자극의 크기에 대한 색상 인지 관련 선행 연구 결과와 다르게 배경의 밝기의 변화에 따라 색상 자극의 크기가 상대적으로 작다고 하더라도 더욱 colourful하거나 더욱 밝게 인지될 수 있다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 진행된 실험 결과를 바탕으로 향후 영상의 크기가 변환 될 때 발생할 수 있는 화질 열화를 개선할 수 있으며 2D 뿐만 아니라 3D나 홀로그램 영상처리 시, 시감적 특성을 반영한 효과적인 입체 영상 재현에도 기여할 수 있다.
본 논문에서는 점묘화를 생성하기 위한 회화적 렌더링 기법을 제안한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 그리고 입력영상을 영상분할 기법을 이용해 공간적 구도를 잡고 각 분할 영역의 관계를 고려해 색상을 할당한다. 각 할당된 색은 보색과 함께 정의된다. 각 분할영역은 해당영역에서 표현될 수 있는 색상의 작은 점묘 브러시 스트로크로 렌더링이 된다. 이때 입력영상의 밝기정보를 유지할 수 있도록 점묘 스트로크는 색상이 결정된다. 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.
김기덕 감독의 데뷔작은 <악어>(1996)이다. 이 영화는 새로운 캐릭터와 에피소드로 주류영화의 흐름을 무시하고 있다. 그의 영화 속에 나타나는 김기덕의 정서는 일상생활과 상식을 벗어나 그의 정서는 엽기적인 감성과 맞닿아 있다. 그를 한국영화문화의 테러리스트라고 명명하는 이유가 여기에 있다. 본 연구는 김기덕 작품세계에 나타난 영상이미지의 알레고리를 김수남의 '한국작가주의론'의 방식으로 재평가하고자 한다. 영화작가의 성장배경과 인생관 그리고 등장인물의 이념이 만들어낸 작품세계가 전달하는 알레고리적 주제의식을 다시 읽는다. 김기덕은 그의 영화를 통해 공간, 색채, 물, 동의반복의 영상 수사미학으로 관객과 소통하고 있으나 그의 알레고리는 사실 사회성이나 영화미학을 강조하기 보다 개인사적 욕구와 내면의 의미를 표출하고 있음이 확인된다.
상품판매의 주의를 끄는 일은 제일 먼저 시각을 통해 이루어지고 따라서 포장의 외관이 무엇보다도 중요한데 포장은 모든 시각적인 면, 즉 색채,로고, 문안, 특징적인 모양 및 기타 표현(디자인)의 특색을 모두 표현한다. 포장은 보는 사람으로 하여금 이러한 태도에 관한 가장 강력한 첫인상을 느끼게 한다. 본 논문은 상품을 지각하고 인지하는데 있어서 시지각 현상에 대한 객관적인 사항, 특히 소비자구매행동에 따른 이론적 배경과 실제 구매환경에 있어서의 소비자행동을 조사, 분석하였다. 소비자가 상품을 구매하는데 있어서 최초로 인지되거나 가장 크게 인지되는 자극체는 무엇이며 어떠한 요소들인지, 그러한 요소들은 어떠한 우선순위를 갖고 있는지를 분석하여 차후 디자인을 제작할 때에 참고할만한 지침이 되고자 하였다.
게임이 고부가가치 산업으로 인식되면서 급성장을 하게 되고 국내 시장을 시작으로 점차 해외시장으로 까지 온라인 게임이 각광을 받으며 온라인 게임 시장이 성장을 하고 있다. 이로 인해 다양한 온라인 게임이 유저들에게 각광 받고 있으며, 혹은 잊혀 가고 있다. 본 연구는 이러한 차이가 생기는 여러 가지 요인 중에 색감의 차이에 초점을 맞추어 연구를 하였다. 색감을 연구하기 위해 모니터로 출력되는 기본 값인 RGB값의 평균간을 산출하였다. 수치 데이터로 만들어 비교 분석하기 위해 각각 게임의 배경과 캐릭터의 RGB값 차이를 분석하여 유저들이 선호하는 색채를 연구하였다. 이 연구를 기초로 한다면 게임 유저들이 동향을 연구하는데 기여할 수 있을 것입니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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