본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 표준 색차계와의 비교와 색상정보 좌표계 분석법을 이용하여, 비접촉 및 비파괴 측정 장치로 많은 분야에서 사용하고 있는 내장형 분광광도계의 조명 영향을 평가하였다. 본 연구에서 사용한 색상지는 표준 반사물질과 만셀 표준 색상인 빨강, 노랑, 초록, 파랑 색상지를 사용하였다. 표준 색차계 시스템 및 내장형 분광광도계 시스템을 비교 분석하기 위하여, 실험 재료 색상지를 색상지별 20번 측정하였다. 본 연구에서는 비접촉 및 비파괴 검사 장치에 내장형 분광광도계 응용에서 조명을 일정하게 공급하고 캘리브레이션을 정확하게 수행한다면, 조명의 영향을 거의 받지 않는 시스템을 구성할 수가 있을 것으로 판단되었다.
반응물과 생성물이 자외선 및 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 경우 시료의 농도 및 화학반응의 특성을 평가하는데 자외선가시광선분광법을 사용할 수 있다. 하지만 고농도와 높은 반응 온도 조건에서는 자외선가시광선분광법을 사용하는데 한계가 존재한다. 색을 가지고 있는 시료의 촉매 반응을 색상 분석으로 농도 및 조성을 외부에서 수집한 이미지를 분석하여 자외선가시광선분광법에서 동일한 결과를 얻을 수 있다. Resazurin은 촉매 및 환원제에 의해 resorufin으로 환원되며 농도에 따라 적색변광이 일어나며 카메라를 통해 수집하여 분석할 수 있다. 색상 분석을 위한 색공간은 CIE L*a*b*를 사용하였고 소프트웨어를 통해 각각의 색상좌표 값을 추출하고 각 시료의 농도를 분석하였다. 시료의 농도와 촉매 반응에 대해 색공간을 이용한 분석법과 자외선가시광선분광법의 결과와 비교하여 제시된 방법의 유효성을 확인할 수 있다. 더욱이 색상 분석을 통한 농도 분석에서는 자외선가시광선분광법과 다르게 흡수파장이 중복이 있는 경우에도 디콘볼루션 없이 독립적으로 두 물질의 농도 측정이 가능하다.
인터넷의 발전은 기존 오프라인의 형태의 모든 행동 양식을 온라인으로 옮겨놓은 곁과를 가져오고 있다. 그러한 한 분야 중 대표적인 분야가 인터넷 뱅킹을 이용한 은행거래라고 볼 수 있다 인터넷 상의 인터넷 뱅킹 사용자 증가수는 꾸준히 발전하고 있으며 이에 대한 사용자의 행동양식을 연구하여 온라인상에서 최대한 실수를 범하지 않고 쉽게 거래를 할 수 있고, 어떤 규칙들이 사용자들에게 신뢰감을 줄 수 있는지에 관한 연구는 아직 미비한 상태이다. 이에 본 논문은 은행들의 웹 사이트의 첫 페이지인 은행의 홈페이지의 디자인을 연구할 필요성을 느끼며 은행들의 웹 디자인 색상의 연구 결과를 토대로 신뢰감을 줄 수 있는 색상체계를 연구하는데 그 목적이 있다.
최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문은 컬러 영상에서 색상과 움직임 정보를 이용하여 후보영역을 특정하고 연기의 특성들을 추출하여 신경망을 사용한 검출의 성능을 분석하여 제시한다. 기존 연기 검출 알고리즘에서는 연기의 움직임, 색상을 분석하여 후보영역으로 특정하고 그 영역 안에서 연기의 여러 특성을 분석 하는 방법을 이용한다. 하지만 대부분 처음 발생하는 연기의 색상조건을 고려하지 않았기 때문에 조기 검출에는 적절하지 못하다. 본 논문은 연기의 색상과 움직임의 특성을 분석하여 그에 알맞은 방법을 적용하여 후보영역을 폭넓게 결정하고 그 영역 내에서 연기의 확산과 투명성을 인공신경망에 적용시킴으로써 나오는 성능을 분석하였다. 모의실험 결과는 91.31%의 검출율과, 2.62%의 오검출율 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 디스플레이 장치의 색 재현에 있어서 인간의 시각 특성에 의해 얻어진 Munsell 계의 등색상 및 등채도 궤적을 고려한 색 재현 방법을 제시하였다. 이 방법에서는 먼저 TV 신호 상에서 등위상의 색에 대한 궤적과 인간의 시각 특성에 의해 얻어진 Munsell 계의 등색상 궤적을 비교 분석하였다. 그리고 비표준 디스플레이의 색 재현 영역이 표준 디스플레이의 것과 다를 때도 W표준 신호와 동일한 색상을 갖는 색 좌표를 Munsell 계의 등색상 궤적상에서 구하여 이 색이 재현될 수 있도록 하였다 따라서 표준 디스플레이와 다른 색재현 영역을 가지는 일반 디스플레이에서도 표준의 것과 같은 느낌을 가지는 등색상 재현이 가능하다. 색 재현 성능을 평가를 위해 Macbeth colorchecker colors의 18 종류의 컬러를 사용한 결과. 색 재현 오차 ΔE'/sub uv/가 기존 방법의 오차보다 작아짐을 확인하였다. 또한, 주관적인 평가에서도 보다 자연스런 색 재현이 되고 있음을 확인하였다.
염관리법 제정 이후 천일염산업이 활성화되고 있다. 최근 미네랄과 칼슘 등의 풍부한 영양성분이 함유된 국내산 천일염의 판매량이 급증하고 있다. 우수한 품질이 알려지며 외국 시장에도 수출이 이루어지고 있다. 국내 외 시장에서 명품 천일염으로 자리잡기 위해서는 품질이 우선이지만 패키지 디자인도 중요하다. 국내 수입 천일염 패키지의 다양한 색상보다 국내 천일염 패키지의 색상은 관용색을 주로 사용하고 있어 주목성이 떨어진다. 패키지디자인에서 색상은 중요한 요소 중 하나이다. 컬러 마케팅이 중요한 요즘 한 번 구입한 브랜드를 재구입할 수 있도록 소비자의 머리에 제품의 색상이 각인될 수 있는 컬러 선택이 중요하다. 이를 위해 수입 천일염 패키지디자인의 색상과 국내산 천일염 패키지디자인의 색상을 비교분석하여 국내 천일염 패키지디자인의 개선 방향을 모색하고 더 나은 부가가치를 창출하고자 한다.
스트레스는 다양한 질병의 원인이 되며 스트레스의 해소는 질병 예방에 중요한 요인이라 할 수 있을 것이다. 스트레스를 해소시키는 방법 중 한 가지는 청각이나 시각을 이용하는 방법이다. 청각과 시각을 동시에 이용할 수 있다면 그 효과를 극대화 할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 음원의 분위기와 분위기 단어의 색상을 수집한 후 수집한 데이터를 이용하여 음악 장르에 따른 분위기 분포와 분위기 단어에 따른 색상을 이용하여 음악 장르에 따른 색상 분포가 다르다는 것을 확인하기 위해 Minitab을 이용하여 $x^2$-test를 실시하였다. 분석결과, P<0.001로 음악 장르에 따라 분위기 색상이 다르게 분포되며 분위기에 따라 색상 및 명도, 채도의 분포도 다르게 나타남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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