• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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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.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.25 no.1
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• pp.51-71
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• 2014

This paper presents an image enhancement method in real road traffic scenes. The images captured by the camera on the car cannot keep the color constancy as illumination or weather changes. In the real environment, these problems are more worse at back light conditions and at night that make more difficult to the applications of the vision-based intelligent vehicles. Using the existing image enhancement methods without considering the position and intensity of the light source and their geometric relations the image quality can even be deteriorated. Thus, this paper presents a fast and effective method for image enhancement resembling human cognitive system which consists of 1) image preprocessing, 2) color-contrast evaluation, 3) alpha blending of over/under estimated image and preprocessed image. An input image is first preprocessed by gamma correction, and then enhanced by an Automatic Color Enhancement(ACE) method. Finally, the preprocessed image and the ACE image are blended to improve image visibility. The proposed method shows drastically enhanced results visually, and improves the performance in traffic sign detection of the vision based intelligent vehicle applications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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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.

• Korean Institute of Interior Design Journal
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• v.13 no.2
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.6
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• pp.1113-1121
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• 2019

In this paper, we propose the face anti-spoofing method based on combination of luminance and chrominance with convolutional neural networks. The proposed method extracts luminance and chrominance features independently from live and fake faces by using stacked convolutional neural networks and auxiliary networks. Unlike previous methods, an attention module has been adopted to adaptively combine extracted features instead of simply concatenating them. In addition, we propose a new loss function, called the contrast loss, to learn the classifier more efficiently. Specifically, the contrast loss improves the discriminative power of the features by maximizing the distance of the inter-class features while minimizing that of the intra-class features. Experimental results demonstrate that our method achieves the significant improvement for face anti-spoofing compared to existing methods.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_3
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• pp.2011-2025
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• 2021

In high-resolution satellite image classification, when the color values of pixels belonging to one class are different, such as buildings with various colors, it is difficult to determine the color information representing the class. In this paper, to solve the problem of determining the representative color information of a class, we propose a method to divide the color channel of HSV (Hue Saturation Value) and perform object-based classification. To this end, after transforming the input image of the RGB color space into the components of the HSV color space, the Hue component is divided into subchannels at regular intervals. The minimum distance-based image classification is performed for each hue subchannel, and the classification result is combined with the image segmentation result. As a result of applying the proposed method to KOMPSAT-3A imagery, the overall accuracy was 84.97% and the kappa coefficient was 77.56%, and the classification accuracy was improved by more than 10% compared to a commercial software.

• Journal of Platform Technology
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• v.12 no.3
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• pp.16-26
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• 2024

Videos shot underwater are known to have significant color distortion. Typical causes are backscattering by floating objects and attenuation of red colors in proportion to the depth of the water. In this paper, we aim to analyze color correction performance and color distortion patterns for images taken underwater. Backscattering and attenuation caused by suspended matter will be discussed in the next study. In this study, based on the DeepSeeColor model proposed by Jamieson et al., we verify color correction performance and analyze the pattern of color distortion according to changes in water depth. The input images were taken in the US Virgin Islands by Jamieson et al., and out of 1,190 images, 330 images including color charts were used. Color correction performance was expressed as angular error using the input image and the correction image using the DeepSeeColor model. Jamieson et al. calculated the angular error using only black and white patches among the color charts, so they were unable to provide an accurate analysis of overall color distortion. In this paper, the color correction error was calculated targeting the entire color chart patch, so an appropriate degree of color distortion can be suggested. Since the input image of the DeepSeeColor model has a depth of 1 to 8, color distortion patterns according to depth changes can be analyzed. In general, the deeper the depth, the greater the attenuation of red colors. Color distortion due to depth changes was modeled in the form of scale and offset movement to predict distortion due to depth changes. As the depth increases, the scale for color correction increases and the offset decreases. The color correction performance using the proposed method was improved by 41.5% compared to the conventional method.