본 논문은 배경이 고정되지 않은 복잡한 동영상에서의 물체 추적을 위하여 다중 모델 색상 히스토그램 역투영(Multi Model Color Histogram Back-projection)방법을 제안한다. 색상 히스토그램 역투영(Color Histogram Back-projection)을 이용하면 카메라의 움직임 때문에 발생하는 배경의 변화에 관계없이 물체를 추적할 수 있다. 기존의 방법은 추적하려는 물체에 대해 하나의 모델만을 적용했기 때문에, 배경영역 색분포의 영향을 많이 받는다. 이를 해결하기 위해 다중 모델 색상 히스토그램 역투영 방법을 이용하였다. 이 방법은 추적하려는 물체에 대해 여러 개의 모델을 구하여 각각에 대해 색상 히스토그램 역투영을 수행한다 또한 역투영 이진 영상에서 물체의 위치를 결정하기 위한 수평, 수직 프로젝션 방법의 문제점을 레이블링(Labeling)을 사용하여 보완하였다.
본 논문에서는 칼라 이미지에서 색상 요소를 기초로 하여 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역을 추출하기 위하여 일반적인 얼굴색상분포를 이용하여 색상변환을 하였다. 얼굴 특성요소를 찾기 위하여 윤곽선검출을 이용하였다. 얼굴영역의 상단부분에서 눈의 요소를 찾고, 눈과 입의 지정학적 위치를 이용하여 입의 후보영역을 지정하고 입을 찾도록 하였다. 검색영역을 좁혀 계산량을 줄임으로서 탐색시간을 줄일 수 있고, 일반적인 얼굴색상분포를 이용하여 얼굴 영역을 검출함으로서 얼굴표정, 얼굴색변화, 기울짐에 대해서도 얼굴영역을 검출할 수 있었다.
Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.
기존의 Al 합금 소재의 단점을 보완한 Al-Mg 합금 소재를 이용해 다이캐스팅으로 만들어진 핸드폰 케이스에 적용하고자 titanium 타겟을 사용한 반응성 스퍼터링 공정을 연구하였다. 코팅특성은 스펙트로포토 미터를 이용하여 색상분석을 하였고, 미세표면이미지는 FE-SEM을 이용하였다. DC 마그네트론 스퍼터링에 의한 착색코팅은 산소유량이 많은 경우 밝기 L*값이 더 커졌다. 색상의 편차와 재현성을 나타내주는 ${\Delta}E^*ab$ 값을 비교해보면, 모든 경우 ${\Delta}E^*ab^*$<1로 매우 우수한 색상균일성을 보여준다. FE-SEM에 의한 표면이미지는 전반적으로 산소유량이 많은 0.8SCCM에서 코팅한 경우보다 산소유량이 적은 0.375SCCM에서 코팅한 경우가 결정립계의 구별이 확실하고 결정립 모양이 선명하고 결정립크기도 증가함을 확인할 수 있다.
SiO₂와 ZrO₂를 코팅물질로 사용하는 안경 렌즈의 5층 코팅을 설계하였다. 제5층의 두께를 변화시키면서 반사율을 계산하고, RGB의 반사율을 이용하여 반사된 빛의 색상을 시각화하였다. 그 결과 5층의 두께가 5nm부터 80nm까지 점점 두꺼워지면서 반사광의 붉은 색상이 점점 감소하였고 80nm에서 점점 두꺼워질수록 푸른 색상이 증가하였다. 색상의 분석은 Photoshop 5.0을 이용하였다.
본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.
목적: Magnetron의 세기를 비대칭으로 한 unbalanced magnetron sputtering 장치를 설계 제작하고 sus304시편 위에 TiN박막을 증착하여 색상과 경도에 관한 연구를 하고자 한다. 방법: 증착된 박막표면의 화학조성을 양적으로 분석하기 위하여 XPS high resolution scan과 curve fitting을 수행하였으며, 박막 표면의 경도를 측정하기 위해 nano indentation 장비를 이용하였다. 결과: 박막 두께가 두꺼워지면 박막의 색상은 처음에는 연한 금색, 시간이 지남에 따라 어두운 금색, 연보라, 남색으로 바뀌었다. 두께에 따른 박막의 색상변화는 박막에$TiO_{x}N_{y}$, $TiO_2$, TiN과 같은 세가지 화합물의 조성변화에 기인함을 알 수 있었으며,$ TiO_{x}N_{y}$의 조성변화가 두께에 따른 색상변화에 가장 큰 영향을 미치는 것을 여겨졌다. 결론: TiN박막의 비커스 경도가 TiN의 일반적인 경도보다 수치가 작은 것은 박막이 TiN, $TiO_2$,$TiO_{x}N_{y}$ 세가지 물질 섞여 있기 때문이라고 여겨지며, 두께에 따른 박막의 경도가 점점 커지다가 줄어드는 것은 두께에 따른 TiN 양과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다.
한국인쇄학회(회장 김성빈)는 최근 인쇄학회지 제21권을 발행했다. 이 학회지에는 '오프셋 인쇄용지의 펄프 혼합비율에 따른 잉크전이율 변화' 등 20편의 논문이 게재돼 있다. 이에 본지에서는 이광숙(중부대), 윤혜영(중부대) 씨가 공동 연구한 '브랜드 이미지 형성을 위한 색상 선택에 관한 연구' 를 요약 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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