• 만화애니메이션 연구
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• 통권51호
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• pp.129-158
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• 2018

1950년부터 중국은 민족적 특색을 표현한 우수 애니메이션을 제작하기 시작했으며, 대표적으로 <산수정(山水情)>, <대요천궁(大?天?)>, <나타요해(???海)> 등의 작품은 국내외에서 많은 상을 받았다. 그러나 오늘날 대부분의 중국 애니메이션은 일본과 미국 애니메이션을 모방하고 있으며, 중국의 다양한 전통문화를 표현한 애니메이션은 극히 일부에 불과하다. 중국의 민족적 특색을 표현한 애니메이션이라 하더라도 관객들의 마음을 얻은 애니메이션은 현재까지 없다고 할 수 있다. 중국의 민족적 특색을 담은 애니메이션을 제작하기 위해서는 표면적인 중국식 그림이 아니라, 중국 전통과 민족 예술에 대한 깊이 있는 이해가 필요하다. 본 논문은 중국 애니메이션이 스타일과 색상 방면에서 다른 나라의 애니메이션과 달리 독특한 특징을 가질 수 있는 방법을 제시하기 위한 중국 전통의 오색관과 애니메이션에 대한 응용 연구이다. 중국 전통 오색관은 자연과 사회에 대한 중국 조상들의 사상과 인식이자, 홍(?), 황(?), 청(?), 백(白), 흑(黑) 등 5가지 단색(?色)을 바탕으로 오랜 시간 생활과 문화가 축적되어 끊임없이 발전한 색상 관념(?念)이다. 또한, 중국 전통 색상 체계의 이론적 기초이자, 중국의 역사와 문화, 철학, 종교의 이론을 종합한 학설(??)이다. 이를 기반으로 상하이 애니메이션 스튜디오(上海美??影制片?)가 제작한 컬러 장편 애니메이션 <대요천궁(大?天?)>에 등장한 손오공(?悟空)과 옥황상제(玉皇大帝)의 불교적 의상 색상과 그 상징적 의미에 대한 분석을 진행하고자 한다. 색상은 첫 번째 시각적 언어이며, 캐릭터의 내적 심리 상태와 지위, 선악(善?) 등을 표현하는 색상의 의미는 자연스럽게 관객들의 감정과 행동, 관점에도 영향을 미친다. 이렇게 중국 전통 오색관이 상징하는 그 의미는 오랜 역사를 지나면서 중국인들에게 점점 더욱 깊은 영향을 주어 왔다. 따라서 중국 전통 오색관의 색상 이념과 상징적 의미를 적용하여 중국식 애니메이션에 등장하는 캐릭터와 색상을 조합한다면, 중국 특유의 캐릭터 특징과 감정을 더욱 효과적으로 나타낼 수 있을 것이다. 본 논문은 이런 중국 전통색의 특성을 애니메이션 작품에서 찾아보고, 그 의미를 오색관에 의거해 분석함으로써 중국의 전통문화 활용의 한 방법을 알아보고자 한다.

• 감성과학
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• 제20권4호
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• pp.127-134
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• 2017

시각 정보 중 색채는 인간의 감성을 일으키는 중요한 요소이다. 그러므로 감성을 유발하거나 예측하기 위해서 색의 효과를 확인하는 것은 중요하다. 본 연구는 색채에 따른 감성의 차이를 확인하고자 색채 자극에 따른 심혈관 반응을 측정하였다. 색채 자극은 Red, Green, Blue, Cyan, Mangenta, Yellow의 6가지 색상으로 구성된 이미지들을 사용하였다. 실험에 참여한 대학생 26명(남자 13명)은 Electrocardiogram (ECG) 센서를 착용하고 모니터에 제시된 각 자극을 본 후 주관감성을 평가하였다. 색채 자극에 따른 심혈관 반응 데이터는 Kruskal-wallis 검정과 Mann-Whitney 검정을 수행하여 분석하였다. 그 결과 Coherence ratio가 Green과 Magenta (p=.004), Red (p=.006), Yellow (p=.004) 색상에서 유의한 차이가 있었다. 본 연구는 색상에 따른 유효한 심혈관 반응 변수와 감성의 차이를 확인하였으며 이러한 차이는 쾌-불쾌의 감성과 관련이 있었다. 본 연구는 녹색이 쾌의 감성을 유발하고 적색이 불쾌의 감성을 유발할 수 있음을 보인 실증적인 연구로써 의의가 있다.

• 대한치과보철학회:학술대회논문집
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• 대한치과보철학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.40-40
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• 1997

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.633-636
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• 2002

기존에 얼굴인식이나 얼굴영역을 추출하는 방법들은 대부분 얼굴의 외곽선은 고려하지 않은 상태에서 얼굴의 특징인 눈, 코, 입 부분만을 추출하는 경우가 많아 정확한 얼굴을 추출하기가 어려웠다. 본 논문에서는 얼굴의 색상과 영역분할 기법(Region Segmentation technique)을 함께 사용해서 얼굴부분과 얼굴의 특징을 추출하여 보다 정확한 얼굴 부분을 분할하고자 한다. 얼굴추출방법을 대표색상 추출과정과 실제 영역을 분할하여 얼굴부분을 추출하는 과정으로 나누어 히스토그램을 이용하여 대표색상을 추출한 후, 영역분할 기법을 이용하여 대표색상을 포함하고 있는 영역에 대해 얼굴이라는 가정을 배제하고, 이미지들을 객체(Object)화 하여 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.183-189
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• 2015

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.403-410
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• 2004

최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.269-270
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• 2006

내용 기반 영상검색을 위한 효과적 특징 추출 방법에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 물체의 크기에 강인한 영상검색을 위한 색상 특징정보와 상관관계를 이용한 RGB 칼라 검색 기법을 제안하였다. R, G, B 영상을 각 칼라 R, G, B 크기 순으로 배열한 후 칼라 R, G, B 간의 분산 차이를 특징 벡터로 사용하였다. 그리고 각 계산된 분산차를 3개의 구역으로 표본화여 재배열하였다. 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 기존의 칼라 히스토그램, CCV, 칼라 코렐로그램 보다 검색 성능이 더 향상됨을 보였다.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권4호
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• pp.428-441
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• 2022

이 연구의 목적은 알카자이트 수복재와 소아치과 영역에서 널리 사용되고 있는 수복재들의 색 안정성을 비교하고, 다양한 음료에서의 색상 변화를 비교하는 것이다. 글라스아이오노머, 레진강화형 글라스아이오노머, 알카자이트 수복재, 복합레진의 시편을 준비하였고, 열순환 후 색 안정성을 측정하였다. 침전 전과 7일, 14일, 21일, 28일 후 CIE L^*a^*b^*값의 색상 변화를 분석하기 위해 각 수복재료의 시편을 5개의 군으로 나누어 각각 PBS, 커피, 녹차, 콜라, 오렌지주스 용액에 침전시켰다. 열순환 후 복합레진에서 가장 높은 색 안정성을 보였고, 알카자이트 수복재, 글라스아이오노머, 레진강화형 글라스아이오노머 순으로 높은 안정성을 보였다. 7일간 다양한 용액에 침전시킨 결과 모든 시편에서 색상 변화가 나타났으며, 알카자이트 수복재는 글라스아이오노머 계열보다 낮은 색상 변화를 보였고, 복합레진보다는 높은 색상 변화를 나타냈다. 알카자이트 수복재는 커피에서 가장 많은 색상 변화가 나타났으며 그 다음은 녹차, 오렌지주스 순이었으나, 콜라와 PBS 용액에서는 침전 28일 이후에도 색상 변화를 거의 보이지 않았다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.401-401
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• 2006