• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.528-531
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• 2011

본 논문은 3차원 TV에 있어서, 인간의 색 순응에 근거하여 3차원 재생 방식에서도 2차원 재생 방식의 색상을 재현하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 제안한다. 이를 위하여 각 재생 방식에 따라 동일한 128단계의 무채색 색표를 이용한 색상 요소 입출력 관계 곡선을 측정 및 모델링하였고, 그 오차를 보정하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 도출하였다. 또한 도출된 색상 톤 매핑 연산자에 의한 색 포화 및 색 대비 왜곡을 완화하기 위하여 동적 영역 정규화를 실시하였다. 이를 통해 기존 3차원 영상 대비 10.13dB의 PSNR 개선 효과를 확인 할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.159-160
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• 2015

본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.

• 인지과학
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• 제25권1호
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• pp.51-71
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• 2014

본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.355-357
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• 2006

본 논문에서는 라플라시안 피라미드를 이용하여 컬러 영상의 밝기 및 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 라플라시안 피라미드로 구성한 후 저해상도 근사 영상을 이용하여 영상의 전체적인 밝기를 개선하고 대역 통과 영상들을 이용하여 대비를 개선한 후 입력 영상의 밝기 값에 따라 적응적으로 색상을 재현함으로써 최종적으로 컬러 영상의 화질을 개선한다. 실험 결과 제안하는 방법은 영상 조명 특성에 강인한 화질 개선 성능을 보여주었으며 동영상에 적응시에도 자연스러운 화질 개선 결과를 얻을 수 있었고 실시간 처리가 가능한 수행 속도를 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.808-810
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• 2016

Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.120-132
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• 2004

고령사회 2001의 발표에 의하면, 노년인구의 증가는 전 세계적으로 21세기까지 지속될 전망이며, 우리나라도 예외가 아니어서 이에 대한 심각한 사회문제가 예상되고, 이들을 위한 특수주거시설에 대한 환경개선이 요망된다. 본 연구는 노인주거복지시설에서 색채와 조명에 대한 개선방향을 제시하기 위한 것으로, 색채와 조명환경을 정량적, 정성적으로 비교 분석하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 2003년 2월부터 8월까지 우리나라와 미국의 양로시설 20사례에 대한 현장방문조사가 수행되었고, 모든 시설이 공통적으로 가지고 있는 로비, 복도, 식당, 침실 등 4개 영역이 집중적으로 조사되었다. 1) 색상분포도 조사 결과, 한국시설은 미국 시설과 달리 주조색으로 한색을 많이 사용하고 있으며, 보조색, 강조색의 활용도가 낮은 것으로 나타났다. 2) 색상$\cdot$명도의 간격별 조화 정도에 대한 정량적 평가를 통해 한국시설은 명도대비보다는 색상대비가, 유사조화보다는 대비조화가 두드러졌는데 기능적 측면에서는 이상적이나 친근한 분위기를 만들기에는 한계가 있다. 3) 미도(Aesthetic Measure) 측정 결과, 한국과 미국 시설 모두 평균 이상을 보였는데, 특히 한국시설은 색상 대비 이외에 유사색 조화와 같은 질서요소를 강화시킬 필요가 있다. 4) 한국시설은 미국에 비해 조명 환경이 매우 열악하였는데, 자연채광의 유입은 어느정도 만족스러우나 이를 양질의 조명으로 만들기 방안이 요구된다. 5) 조명방식, 광원유형 등 인공조명에 대한 분석 결과, 한국시설은 매우 단순하며 경제적인 방법에 의존하고 있는데 광원의 선택, 배치, 설치 등 기술적인 보완이 요구된다. 6) 한국시설들의 시설별, 영역별 평균조도는 매우 낮은데, 활동시간대의 권장조도 유지는 물론, 영역 간의 조도 차이를 줄이는 방안이 요구된다.신만의 고유한 해결책으로 발전시키는지를 고찰하고자 한다. 본 논문의 목적은 서울을 사례분석 중 하나로 사용하여 인테리어 디자인 분야의 경계를 대도시로 확장하는 동시에 새로운 적용영역의 가능성을 탐구하는데 있다 하겠다.[C/N]의 값을 나타내었다.다.다.화 기술, 구동방법등에 대한 기술개요와 국내외 기술동향에 대하여 소개하고자 한다.었다.다._{2}$가 0.25[wt%] 첨가된 시편의 20[.deg.C]에서의 유전상수는 16,700으로 최대값을 유전손실을 1.28[%]로 최소값을 나타내었다. 또한 모든 시편은 온도 및 주파수에 따라 유전상수가 완만하게 변화하는 유전이완 특성을 나타내었다.다.수적인 물의 양에 따른 DIAION WA30의 라세미화 효율에 관하여 실험한 결과, 물의 양이 증가할수록 그 효율은 감소하였다. DIAION WA30을 라세미화 촉매로 사용하여 아이소옥탄 내에서 라세믹 나프록센 2,2,2-트리플로로에틸 씨오에스터의 효소적 DKR 반응을 수행해 보았다. 그 결과 DIAION WA30을 사용하지 않은 경우에 비해 반응 전환율과 생성물의 광학 순도는 급격히 향상되었다. 전통적 광학분할 반응의 최대 50%라는 전환율의 제한이 본 연구에서 찾은 DIAION WA30을 첨가함으로써 성공적으로 극복되었다. 또한 고체 염기촉매인 DIAION WA30의 사용은 라세미화 촉매의 회수 및 재사용이 가능하게 해준다.해준다.다. TN5 세포주를 0.2 L 규모 (1 L spinner flask)oJl에서 세포간의 응집현상 없이 부유배양에 적응,배양시킨 후 세포성장 시기에 따른 발현을 조사한 결과 1 MOI의 감염조건 하에서는 $0.6\times10^6$cell/mL의 early exponential시기의 세포밀도에서 72시간 배양하였을 대 최대 발현양을 나타내었다. 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.220-223
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• 2010

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.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1113-1121
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• 2019

본 논문에서는 얼굴의 밝기와 색상 정보를 함께 이용한 합성곱 신경망 기반의 얼굴 위변조 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 적층된 합성곱 신경망과 보조 신경망을 이용하여 실제 얼굴과 위변조된 얼굴의 밝기 특징과 색상 특징을 독립적으로 추출한다. 기존의 방법과는 달리, 본 논문에서는 추출된 특징을 단순 결합(Concatenation)하는 것이 아니라 주의 모듈(Attention Module)을 이용하여 적응적(Adaptively)으로 조합할 수 있도록 하였다. 또한, 효과적인 분류기 학습을 위하여 대비 손실함수(Contrast Loss Function)를 새롭게 제안하였는데, 대비 손실함수는 동일 클래스 내의 특징 간의 차이는 최소화 시키고 서로 다른 클래스의 특징 간의 차이는 최대화 시킴으로써 특징의 분별력을 높인다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 얼굴 위변조 검출 방법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2011-2025
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• 2021

고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권3호
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• pp.16-26
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• 2024

수중에서 촬영된 영상은 상당한 색상의 왜곡을 수반하는 것으로 알려져 있다. 대표적인 원인은 부유물에 의한 후방 산란(backscattering)과 물의 깊이에 비례하는 적색 계열 색상의 감쇄(attenuation)이다. 본 논문에서는 수중에서 촬영한 영상에 대하여 색상의 보정 성능 및 색상 왜곡의 패턴을 분석하고자 한다. 부유물에 의한 후방 산란과 감쇄 현상에 대해서는 다음 연구에서 다룰 예정이다. 본 연구에서는 Jamieson 등이 제안한 DeepSeeColor 모델을 기반으로 하여, 색상 보정 성능의 검증, 물의 깊이 변화에 따른 색상 왜곡의 패턴을 분석한다. 입력 영상은 Jamieson 등의 미국령 버진 군도(US Virgin Islands)에서 촬영한 것을 이용하였고, 1190여 장 중에서 칼라 차트를 포함하는 330장을 대상으로 한다. 입력 영상과 DeepSeeColor 모델에 의한 보정 영상을 이용하여 색상 보정 성능을 각도 오차(Angular Error)로 표현하였다. Jamieson 등은 칼라 차트 중에서 흑백 패치만을 이용하여 각도 오차를 계산하였기 때문에 전반적인 색상 왜곡에 대한 정확한 분석을 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 전체 칼라 차트 패치를 대상으로 하여 색상 보정 오차를 계산하였으므로 적절한 색상 왜곡 정도를 제시할 수 있다. DeepSeeColor 모델의 입력 영상은 1~8까지의 깊이를 가지므로, 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 패턴을 분석할 수 있다. 일반적으로는 깊이가 깊어질수록 적색 계열의 색상 감쇄가 크다. 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 현상은 스케일과 오프셋 이동의 형태로 모델링 하여 깊이 변화에 따른 왜곡을 예측할 수 있도록 하였다. 깊이가 깊어질수록 색상 보정을 위한 스케일은 증가하였고, 오프셋은 감소하였다. 제안한 방법을 통한 색상 보정의 성능은 기존 방법 대비 41.5% 개선되었다.