색감정 형용사쌍을 이용하여 단색과 두가지 색을 조합한 배색에서 느낀 감정을 조사를 하였다. 열 개의 색감정형용사쌍을 이용해서 5개의 단색 컬러패치와 두가지 색을 조합한 10개의 배색 컬러패치의 색감정을 측정했다. 20명의 참가자들이 관측 실험에 참가했으며 같은 실험을 영어와 한국어로 진행했다. 실험 결과, 영어와 한국어의 색감정관계에서 언어의 차이는 크지 않았다. 두가지 색을 배색했을 때의 색감정은 각각의 단색을 평균했을 때의 색감정으로 대체적으로 만족스럽게 예측할 수 있었다. 그러나 몇몇의 경우에서 두가지 색이 배색되었을 때의 색감정이 하나의 단색의 색감정보다 강하게 나타난 경우가 발견되었다.
주위 광원에 화이트 밸런스 된 카메라로 촬영한 피사체의 RGB신호를 D/sub 65/ 광원하의 표준 디스플레이 상에서 느끼는 자극치 L₁M₁S₁값과, 실제 촬영 장소에서 눈이 충분히 주위 조건에 색순응 된 후 피사체에 대해서 느끼는 자극치 L₂M₂S₂값은 다르게 느껴진다. 이는 LMS 시세포의 파장별 감도특성과 카메라의 RGB 칼라 필터의 파장별 감도특성이 다르기 때문이다. 또한 주위 광원의 종류와 밝기에 따른 물리적인 자극 변화에 대해서 카메라의 경우는 RGB 각 채널의 이득이 선형적 변화를 가진다. 그리고 눈의 경우는 LMS 시세포의 감도가 비선형적 특성을 가지기 때문에 색감의 차이를 발생시킨다. 본 논문에서는 촬영시의 주위 조건에서 원 피사체를 직접 볼 때 느끼는 색감을 표준 시환경인 D/sub 65/ 광원하에서 화이트밸런스가 D/sub 65/인 디스플레이를 통해 피사체 이미지를 볼 경우에 동일한 색감을 느끼도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 표준 조건하에서 디스플레이 하였을 때 촬영 조건에서의 등색감을 재현할 수 있다.
본 논문에서는 Mental ray 렌더러를 통해 렌더링 된 이미지의 색감과 사실적인 빛의 감쇠효과를 위해 사용되는 Color Management를 활용한 Linear Work Flow 작업과정을 제시하고 그 이론적인 배경을 설명하고자 한다. 디지털로 사용되는 대부분의 이미지 포맷은 모든 모니터에서 동일한 색감을 표현하기 위해 sRGB라는 표준화된 형식을 사용하고 있다. 하지만 Mental ray는 기본적으로 감마 커브가 1.0으로 이루어진 이미지를 렌더링한다. sRGB가 가지고 있는 2.2의 감마커브와 차이가 발생함에 따라 사용자가 원하는 색감을 얻어내기 어렵다. 반면에 Color Management를 활용해 렌더링 된 이미지의 감마 커브를 수정해주면 3D 소프트웨어로 사용 된 텍스쳐의 원본 색감을 렌더링 후에도 유지할 수 있다. 또한 라이팅의 감쇠(Decay)와 산란에도 영향을 주어 보다 풍부한 색감의 이미지를 얻게 된다. 본 연구에서는 Autodesk Maya의 Mental Ray를 이용해 실험을 하고 Color Management를 활용한 이미지와 그렇지 않은 이미지를 비교 분석한다. 연구의 범위는 제품 렌더링을 위한 스튜디오 라이팅 기법으로 한정하였다.
본 연구는 영화 포스터를 대상으로 OpenCV를 활용하여 k-means clustering 기반의 색감을 분석하는 기법을 제안한다. 또한 이를 활용하여 영화 포스터 간의 유사도를 구하고 특정 영화와 대표색을 가지는 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서 다음과 같은 가정을 기반으로 한다. 첫 번째, 포스터는 해당 영화를 가장 잘 나타내는 이미지로, 포스터의 색감은 영화의 전반적인 분위기를 가진다. 두 번째, 영화 사이에 유사한 색감을 가진다면, 해당 영화들은 유사한 분위기를 가진다. 본 연구에서는 2단계로 나누어 연구를 진행한다. 우선 k-means clustering 기법을 통하여 데이터를 전처리 하여 영화별 대표색을 선정한다. 이 때, 선정된 대표색을 이용하여 각 영화간 색감 유사도를 분석한 결과를 통해, 같은 장르의 영화도는 유사도가 높음을 확인할 수 있었다. 다음으로 앞의 색감 유사도 분석을 통하여 특정 영화와 높은 유사도를 가지는 영화를 추천한다. 본 연구에서 추천된 영화는 기존의 영화 선택 기준에 비하여 사용자 본인의 취향을 반영한다. 본 연구 내용이 영화를 추천하는 과정에서 반영된다면 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 꽃장식의 전문성을 체계화하기 위해 수행되어졌으며 결과는 다음과 같다. 이미지 형용사가 질감성, 색감성, 시대성, 장식성의 4개의 요인으로 분석되어진다. 요인별 꽃에 대한 분석을 보면, 질감성에 있어서는 질감성이 가장 높은 꽃은 흰색 칼라꽃이 2.00으로 나타났으며, 로코스퍼럼은 -1.90로 가장 낮은 것으로 나타났다. 색감성에 있어서는 색감성이 가장 높은 것은 노랑색 장미가 1.70로 나타났으며, 안개꽃은 -2.40으로 색감성이 가장 낮았다. 시대성에 있어서는 시대성이 가장 높은 꽃은 천일홍이 2.00이었으며, 로코스퍼럼은 -3.00으로 시대성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 장식성에 있어서는 장식성이 가장 높은 종류는 아가판서스가 2.50로 나타났으며, 헬리코니아가 -2.00으로 가장 낮게 나타났다. 각 요인별 상관관계를 보면, 색감성과 시대성이 상관관계를 보이는 것으로 나타났는데 색감성과 시대성이 꽃장식을 할 경우 가장 중요하다고 해석되었다. 컨조인트 분석을 실시한 결과, 중요도는 색감성이 가장 높고 다음으로 질감성과 장식성, 시대성의 순서로 나타났다. 이것은 소비자들이 꽃장식을 할 때, 색감성과 질감성에 치우치다보면 시대성에 대한 중요도가 간과되기 쉬워진다고 생각되었다.
본 연구는 색, 색감, 색의 조화론 등 예술과 감성으로만 다루어지던 전문 분야의 내용을 과학적인 방법으로 해석하고, 계산해 낼 수 있는 연구들에 대한 관련 연구들의 동향을 분석하고, 정량적인 색의 조화 및 매치의 판단 방법을 제안한다. 이때, 과학적인 방법이란, 수치와 컴퓨터과학을 사용하여 색의 조화 이론을 체계화하여 빠르게 처리하는 근원적인 방법으로 정의한다. 또한, 색의 정량화를 위하여 기존의 대표적인 색채계들의 특징 및 성격을 분석하며 이를 통해 색채계에 기반하여 색을 수치화 한다. 색의 조화 및 매치에 대한 정량적 판단은 컴퓨터를 사용하는 일반 사용자들의 색과 색감을 향상시킬 뿐만 아니라, 시각, 영상, 산업 디자인에의 효과적 적용, 색을 통한 정신적 분석 및 치유, 색감 향상 교육, 유사색및 유사디자인 검색, 개인 맞춤형 색채 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
한국인의 G-6-PD 결핍, acetylator phenotype, acatalasemia 및 hypocatalasemia의 출현빈도를 서울, 경기도 강화군 교동도, 강원도 원성군 문막면 및 강원도 양양군 양야읍에서 각각 조사했다. 한편 교동도 거주집단의 격리 상태를 보기 위해서 색감이상자 빈도도 아울러 조사했으며 그 결과는 다음과 같다. 1) G-6-PD 결핍의 평균 출현빈도는 1.33%로서, 서울에서 0.67%, 교동도 3.41%, 문막면 1.27%, 양양읍에서는 0%를 나타냈다. 2) 색감이상과 G-6-PD 결핍은 열성인자에 의한 반성유전형질이며 인류유전의 표식인자(gene marker)로 사용된다. 교동도 남자집단에서 색감이상 빈도는 5.76%로 서울의 빈도 보다 약간 높았고 색감이상과 G-6-PD 결핍을 동시에 나타내는 샘플은 1예 였었다. 3) acetylator phenotype의 출현빈도는 slow type이 서울, 교동도, 문막면에서 각각 10.36%, 12.96%, 11.05%로 나타났고 slow 와 rapid유전자 빈도는 0.335과 0.665로 나타났다. 4) acatalasemia는 총 3,004명 조사 중 1명도 없었고 hypocatalasemia가 10예 검출되어 0.33%를 나타냈다. 지역적 분포는 서울에서 0.29%, 교동도 0.27%, 문막면 1.15%였다.
최근 연이은 3D 영화의 성공에 힘입어 영화 산업계를 중심으로 3D 콘텐츠 생성이 늘고 있으며, 이를 가정 내에서도 즐길 수 있도록 다양한 3DTV가 출시되고 있다. 그러나 3DTV의 특성 상 3D 재생 시 밝기 저하에 따른 색 재현 문제로 인하여 입체감과 공간감을 느끼는 대신 2D에서의 화려한 색감을 만끽할 수 없게 되었다. 이에 본 논문은 3D 시청 시에도 2D에서와 같은 색감을 최대한 제공하기 위한 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 3DTV를 활용하여 입력 RGB 영상에 대하여 2D와 3D 재생 시 재현되는 RGB intensity를 측정한 후 입출력에 따른 관계 모델링을 실시하였고, 모델링에 근거하여 3D 재생 시 2D 대비 보정되어야 할 색상 요소에 대한 매핑 테이블(mapping table)을 생성하였다. 생성된 매핑 테이블은 기존 3DTV 시스템의 출력부에 3D 색상 보정 모듈로써 추가하도록 하여 일반 2D 재생 시에는 입력영상이 바이패스(bypass)되도록 하고, 3D 재생 시에는 본 논문에 의한 3D 색상 보정용 매핑 테이블을 통해 색상 보정 과정을 수행하도록 하여 3D 재생 시에도 2D에서 느낄 수 있는 색감을 재현할 수 있도록 하였다.
우리는 빛의 정도에 따라 사진의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 색감과 질감의 경우, 기존과는 다른 방법으로 질감과 색감을 추출했다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야한다. 관심영역은 사진 속 원하는 부분의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 통하여 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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