본 연구는 분체를 주성분으로 하는 색조 화장품 제조시 최근 개발된 구상입자의 PMMA를 첨가한 경우와 첨가하지 않은 경우로 나누어 적색계의 착색안료를 넣어 볼연지로 제조한 후 PMMA가 색상변화에 어떠한 영향을 미치는지 비교 분석하는데 그 목적을 둔다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 분체를 주성분으로 하는 파우더 원료에 관해 문헌 고찰을 하였다. 또한 분체안료 Talc, Mica, OMC Talc As, Mica As에 PMMA를 첨가한 경우와 첨가하지 않은 경우로 처방하여 직접 제조한 후, spectrophotometer와 설문조사, digital camera로 촬영하여 비교 평가하였고 SEM을 이용하여 미립자를 비교 분석하였다. 분석결과 PMMA를 첨가하여 제조시 색상이 좀 더 선명하고 짙게 표현되며 촉감도 부드럽게 발리는 것으로 나타났다. 이는 전체 PMMA 비표면적이 커서 oil을 고르게 흡수하기 때문에 색상이 짙고 선명하게 표현되는 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 천연안료 Mica는 silicon 처리한 합성안료 Mica As와는 반대의 결과가 나타남에 따라 펄감으로 인해 난반사가 일어날 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과 색조 화장품 제조시 구상 미립자 PMMA를 첨가하면 부드럽게 발리는 촉감뿐만 아니라 색상 표현이 좀 더 선명하게 나타나게 해 제품의 색상 표현을 개선할 수 있을 것으로 사료된다.
목적: 본 연구는 하부구조물과 축성된 도재의 두께 차이에 따른 색상의 차이를 비교연구하여 보고자 함이다. 연구 재료 및 방법: 금속하부구조물과 완전도재 하부구조물위에 0.5 mm 간격으로 도재의 두께를 다르게 축성을 한 후에 spectrophotometer를 이용하여, 색상을 측정하였다. 이후 측색값과 ${\Delta}E*$값을 통계학적으로 비교 분석하였다. 결과: 도재의 두께가 증가함에 따라 명도가 감소하였다(P < 0.05). 세라믹 하부구조물의 경우 축성된 도재의 두께가 증가할수록 $a^*$값이 감소였으나(P < 0.05), 두께는 $b^*$값에 유의한 영향을 주지 않았다. 도재 두께 차이가 0.5 mm 이하일 경우 ${\Delta}E*$값이 1이하였다. 결론: 하부구조물의 종류에 따라 차이가 있으나, 도재의 두께가 색상에 영향을 주는 요소이며, 두께에 따른 색조 변화 양상의 인지를 통하여, 임상에서 도재 두께변화를 이용한 색상조절에 도움이 될 것이라 사료된다.
복합 레진을 이용한 심미 수복 시 접하게되는 어려움 중의 하나는 한정된 색상과 일정한 광학적 특성을 가진 복합 레진을 이용하여 각각 서로 다른 광학적 특성을 보이는 다양한 치아들의 색조를 재현하는 것이다. Shade matching을 시행하는 첫 과정부터 술자의 시각적 판단에 의존해야하고 판단에 사용하는 shade guide들도 이미 제공되고 있는 한정된 색상만 비색이 가능하기 때문에 shade guide에 존재하지 않은 색은 술자의 경험과 추측에 의해 결정되어 진다. 최근 컴퓨터나 측색기를 치과 영역에 도입하여 치아의 색을 측정하고자하는 시도가 계속되고 있다. 하지만 이러한 기기를 이용한 측색의 결과도 다양한 인자들의 영향을 받게되며, 비록 인간의 눈을 통해 이루어지는 비색보다는 일정한 결과를 나타낸다 하더라도 현재 치과계에서 사용하는 색상 표현 방법으로는 이렇게 기기를 이용해 측정된 결과값을 활용할 수 없게되는 문제점을 지닌다.(중략)
AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.
본 논문은 LBG 알고리즘을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색조와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 분석한다. 색조와 채도에 의해 정의되는 2차원 공간에서 각 의상 영상에 대한 색상 분포를 분석하기 위하여 LBG 알고리즘에 의한 비모수적 클러스터링 기법을 적용하고, 클러스터링 결과 얻어진 두 영상의 클러스터 사이의 평균 유클리디안 거리 값을 계산하여 이를 색상 유사성을 판단하는 유사 값으로 정의한다. 제안 기법의 안정성을 입증하기 위하여 서로 다른 조명 환경에서 촬영된 12벌의 의상에 대하여 기존 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 색상 유사성 판별 결과와 제안 기법의 적용 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 객관적 기준 정의가 용이하였고, 기준에 따른 의상의 동일성 판별 실험에서 91.6%의 판별 성공률을 얻었다.
본 연구는 모바일 앱 배색을 위한 색채 추천 시스템의 활용을 위한 연구이다. 이를 위해 선택 색상에 조화되는 색채를 자동으로 추천해주는 머티리얼 시스템과 모바일 웹 앱의 3 배색을 모바일 앱 디자인에 적용하여 배색 실험을 하였다. 그리고 두 가지 방법의 실험에 대한 설문으로 색상 구성과 선택 색상, 결과물의 만족도에 관한 정도를 리커트 7점 척도로 알아보았고, 결과물에 따른 배색 특징을 비교하여 분석하였다. 머티리얼 컬러 팔레트는 정해진 색상의 규칙적인 색조 단계를 자동으로 시스템화하여 색상 선택을 쉽게 하였지만, 모바일 웹 앱 3 배색인 주조색, 보조색, 강조색에 대한 색상 구성과 색상 범위가 다르며, 프라이머리 컬러와 세컨더리 컬러만 선택 가능하여 디자인에 따라 강조색의 선택 기능이 필요했다. 또한 머티리얼 시스템은 색상 범위와 배색 범위가 정해져 있기 때문에 유채색의 사용이 많았고, 대비가 큰 색조나 보색을 선택해도 배색 범위에 따라 배색 결과물의 이미지가 달라져서 배색 범위에 따른 색상 구성의 역할이 중요했다.
치과치료에서의 심미성 회복에 대한 환자들의 요구는 점차 커지는 추세이며 이러한 치아의 심미적 치과치료에 대한 요구는 영구치에 국한된 것이 아니라 최근에는 유치에서의 심미치료도 중요하게 여겨지고 있다. 치아의 심미성을 결정하는 많은 요소들 중에서 색상과 관련해서는 치과재료의 발달과 함께 많은 변화가 있는 분야이다. 본 연구는 상악 유절치의 색조특성을 분석하고자 digital shade analysis system의 일종인 $ShadeScan^{TM}$ system(Cynovad, Canada)을 이용하여 건강한 상악 유절치의 색조를 분석하였다. 1. 치경부에서는 D2와 D3가 많이 분포되어 있었으며 모든 치아에서 D2가 가장 높은 빈도수를 보였다. 2. 중앙부에서는 C1, D2, B1이 대부분을 차지하였으며 상악 좌측 유측절치를 제외한 나머지 치아에서 C1이 가장 높은 빈도를 보였고 상악 좌측 유측절치는 D2가 가장 높은 빈도를 보였다. 3. 절단부에서는 A2가 대부분을 차지하였으며 다음으로 D2가 많았다. 모든 치아에서 A2가 가장 높은 빈도를 보였으며 다른 부위에 비하여 색조가 A2에 편중되는 경향을 보였다.
최근 인터넷을 이용한 의류 관련 쇼핑몰이 증가되고 있다. 그에 따라 이용자들도 오프라인 매장뿐만 아니라 온라인 쇼핑몰 매장을 즐겨 찾고 있으며, 이에 따라 온라인 쇼핑몰의 차별성이 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 쇼핑몰의 차별성을 극대화하기 위해서 오프라인 매장의 장점을 살리고자 하였다. 오프라인 매장에서는 매장 직원에 의한 상의 하의 추천이 가능하고 이에 따라 매출향상 및 이용자의 만족도를 이끌어내고 있다. 이러한 오프라인 매장의 장점을 온라인에서도 그대로 실현하기 위해서 의류의 색상을 계산하여 나오는 색상 값을 색조합표를 기반으로 하여 가장 어울리는 의류에 대해 자동으로 추천해주는 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 색조영상의 R-, G-, B-성분에서 랜덤결측된 화소값들의 대체를 위한 프리퀀티스틱(frequentictic) 기법을 제공한다. 이 기법은 관측영상을 가우시안 마코프 랜덤필드 상의 실현치로서 가정하고, 주어진 화소 내의 근방 화소들이 에지 강도에 따른 서로 다른 분산을 가지는 정규분포를 따른다고 설계함으로써 에지에서 결측화소 대체값이 이질적 색상에 영향 받지 않도록 한다. 이러한 모형하에서 우도가 최대화하도록 결측화소값들을 근사 EM 알고리즘에 기반 한 방법으로 모수들을 추정하고 결측화소를 대체한다. 제안된 방법의 결과들은 보간법에 기초한 대체법과 비교하여 그 유효성을 보인다.
부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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