• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.428-431
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• 2010

본 논문에서는 분별력 있는 색상 채널 선택을 통한 두드러진 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 우선 분별력 있는 색상 채널의 선택을 위해 입력영상을 10개의 색상 채널로 변경하고, 각 채널을 NxN 블록으로 나눈다. 그리고 각 채널에서 나누어진 N 블록을 외각 블록, 중앙 블록으로 선정하고 중앙-외각 블록간의 대비와 외각 블록의 표준편차 정보를 이용하여 색상 채널 경쟁을 한다. 색상 채널 경쟁을 통해 선별된 K개의 색상 채널을 이용하여 특징맵을 만들고 이를 조합하여 두드러진 맵을 얻는다. 실험에서는 제안된 방법을 총 1000장의 자연 영상에 적용하여 성능을 평가하였으며, 83%의 평균 정확도를 보임으로써 기존 방법들보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.135-138
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• 2009

포토닉 의류는 의류에 다양한 광원과 광전달 소재를 적용하여 빛을 발현하는 디지털 기술을 적용하여 의류의 색채를 제어함으로써 착용자의 감성을 시각화할 수 있도록 하는 스마트 의류의 일종이다. 앞서 개발한 포토닉 의류의 중 LED램프와 광섬유의 조합으로 색광을 발현하는 기능은 특별히 RGB 색조합을 통해 의도하는 색채를 다양하게 구현할 수 있다는 특징이 있다. 현재 색채 발현 방법은 Red, Green, Blue의 3가지 색상의 LED의 적절한 조합을 통하여 색채를 발현하는 방식을 가지고 있으나 색체계 상의 기준 색상과 실제 발현되어 육안으로 확인되는 색채의 차이가 있어 의도와는 다른 색채가 나타나 디자이너의 색채 기획의도를 포토닉 의류에 적용하기 힘들며, 기존의 색체계에 의해 생산된 다른 텍스타일 색채와의 컬러 조합에 있어서 필요한 정확한 데이터를 얻기 어렵다. 따라서, 포토닉 의류에 의도하는 색채를 발현하기 위해서는 기존 색상과의 차이점 보정과 효과적인 데이터 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 포토닉 의류의 색채에 관한 보다 체계적인 연구를 통해 웹 컬러와 광섬유를 이용한 포토닉 컬러에서의 색채 이미지를 비교, 분석하고 RGB값과 색차값을 통한 차이점 보정을 참고하여 광섬유를 사용하여 제작되는 스마트 포토닉 의류의 제작 시 색채선정 기획에 있어서 기초적인 자료로 활용될 수 있도록 제시하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.343-348
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• 2024

Today, AI image creation programs are optimized for various and specialized purposes such as fashion product advertising, customized fashion style suggestions, and design development, and are actively utilized in the fashion industry. Meanwhile, color is a powerful formative element and plays an important role in expressing images for suggesting products or fashion styles. This study seeks to expand understanding of the use of Midjourney by identifying the characteristics of color combinations that appear in clothing images created using Midjourney among AI image creation tools. The results of this study are as follows. First, the initial image created in Midjourney reflects the existing image color used to create the image more than the color specified in the command. Second, the color combinations that appear in the clothes of the images created in Midjourney are divided into separate and mixed colors. The ratio of colors expressed in a separate color scheme is affected by the color order specified in the command. The number of colors combined in a mixed color scheme appears as a combination of fewer colors than the total number of colors of clothing in the existing image used to create the image in Midjourney and the number of colors specified in the command. Third, caution is needed because changes in background color can affect the user's color perception of the clothes in the image and the formation of the costume image. It is hoped that the results of this study will be helpful in fashion design education and practice.

• The Optical Journal
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• s.130
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• pp.68-71
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• 2010

눈에 띄는 인상적인 사진을 만들기 위해서는 명도와 색상 대비를 통해 주제를 강조하는 방법, 타이밍, 보조피사체 등을 이용한 다양한 방법들이 있다. 그 중 색상 대비란 조합된 색에 의해 주제가 시각적으로 두드러지게 나타나는 것을 말하면 명도 대비는 주변의 발기와 주제의 밝기가 대비를 이뤄 주제가 배경으로부터 돋보이도록 만드는 기법을 말한다. 특히 하나의 움직임 속에서 서로가 균형을 이루고 있는 단 하나의 순간을 찾아내는 타이밍 또한 인상적인 사진을 만드는 요건이다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.1
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• pp.1-12
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• 2008

In this paper, we present a real-time algorithm for recognizing the vehicle color from the indoor and outdoor vehicle images based on GPU (Graphics Processing Unit) acceleration. In the preprocessing step, we construct feature victors from the sample vehicle images with different colors. Then, we combine the feature vectors for each color and store them as a reference texture that would be used in the GPU. Given an input vehicle image, the CPU constructs its feature Hector, and then the GPU compares it with the sample feature vectors in the reference texture. The similarities between the input feature vector and the sample feature vectors for each color are measured, and then the result is transferred to the CPU to recognize the vehicle color. The output colors are categorized into seven colors that include three achromatic colors: black, silver, and white and four chromatic colors: red, yellow, blue, and green. We construct feature vectors by using the histograms which consist of hue-saturation pairs and hue-intensity pairs. The weight factor is given to the saturation values. Our algorithm shows 94.67% of successful color recognition rate, by using a large number of sample images captured in various environments, by generating feature vectors that distinguish different colors, and by utilizing an appropriate likelihood function. We also accelerate the speed of color recognition by utilizing the parallel computation functionality in the GPU. In the experiments, we constructed a reference texture from 7,168 sample images, where 1,024 images were used for each color. The average time for generating a feature vector is 0.509ms for the $150{\times}113$ resolution image. After the feature vector is constructed, the execution time for GPU-based color recognition is 2.316ms in average, and this is 5.47 times faster than the case when the algorithm is executed in the CPU. Our experiments were limited to the vehicle images only, but our algorithm can be extended to the input images of the general objects.

• Korean Journal of Dental Materials
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• v.45 no.4
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• pp.233-242
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• 2018

The purpose of this study is to evaluate the effect of resin cement color on the color of commercially available zirconia crown. The zirconia and resin cements used for the experiment were $NuSmile^{(R)}$ ZR Zirconia LT Shade (LT), $RelyX^{TM}$ U200 TR, A2, and A3O (TR, A2, A3O). The disks of zirconia and resin cements with diameters of 5 mm and thicknesses of 1 mm were prepared. Five disks were made for each specimen. The CIE $L^*a^*b^*$ values of zirconia, resin cements and the combinations thereof were measured on black and white backgrounds, respectively, using a spectrophotometer. The color effect of resin cement on the color of the zirconia crown was evaluated by calculating translucency parameter (TP), contrast ratio (CR), and color differences (${\Delta}E{^*}_{ab}$) based on the measured CIE $L^*a^*b^*$ values. The statistical significances were verified by one-way ANOVA and the Tukey-multiple comparisons tests. As a result, the TP and CR values were decreased (p<0.05) and increased, respectively, in the combination of zirconia and resin cement disks compared to zirconia disk per se. When using the black background, the ${\Delta}E{^*}_{ab}$ values between zirconia and the combination of the zirconia and three resin cement disks were imperceptible level. The A3O showed the lowest ${\Delta}E{^*}_{ab}$ value among three resin cements. When using the white background, the ${\Delta}E{^*}_{ab}$ values between zirconia and the combination of zirconia and TR resin cement (LT/TR) disks showed acceptable level. However, the ${\Delta}E{^*}_{ab}$ values between zirconia and the combination of zirconia and A2 resin cement (LT/A2) disks showed unacceptable level. Meanwhile, the ${\Delta}E{^*}_{ab}$ values between zirconia and the combination of zirconia and A3O resin cement (LT/A3O) disks showed perceptible but acceptable level. Within the limits of this study, the colors of resin cements did not cause unacceptable color changes of zirconia except the combination of LT/A2 on the white background. The resin cement that gave the least color changes to zirconia was A3O. This means that the resin cement A3O is recommended to use for minimizing color changes when cementing commercially available zirconia crown to tooth.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.287-288
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• 2013

현재 많은 사람들이 감성 인식에 대한 관심을 보이고 있다. 감성은 사람마다 다를 수 있어 모두를 만족시키기는 어렵기 때문에 다수의 사람들에게 공감을 얻는 것이 감성 인식의 목표이다. 영상에서의 감성 인식 방법은 영상의 여러 가지 특징을 이용하여 감성과 매칭하여 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 Image Scale을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 방법은 고바야시의 Image Scale을 참고하여 색상 정보를 데이터화하고, 의류 영상에서 추출한 색상과 비교하여 감성 인식하는 것이다. 이를 통하여 의류 영상에서의 감성을 인식할 수 있으며, 시스템의 다양한 응용이 가능하다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.13 no.1
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• pp.95-107
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• 1985

This study is purposed to investigate the role of grasses as the Green Foundation effect on the visual preference to flowering tree and shrub being the principal elements of natural landscape early in the spring. As the flowering shrub materials, Rhododendron mucronulatum and Forsythia Kreana were adopted. Total 48 slides were photographed at the 8 different lawn areas with the 6 planting combinations of flowering shrub materials, and 10 landscape variables - dimensional and color - were measured and preference scores were taken by slide evaluations. The results were : 1) The visual preference to the landscape of flowering shrub in the lawn area was changed with the different lawn situations. 2) With important 4 variables, multilinear regression model was established, hence Y =40.4 + 9.6($X_1$) -7.8($X_2$) -26.8($X_3$) + 15.2($X_4$) where, Y : estimated preference score $X_1$: perimeter of flower zone $X_2$: value of green covered zone $X_3$: hue of green covered zone $X_4$: chroma of green covered zone 3) Most effective variable was 'hue of green covered zone', hence the more green the lawn area ism the more preferred landscape or the more effective green foundation is.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1113-1119
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• 2006

본 논문에서는 광고나 포스터제작에 사용될 수 있는 이미지 모자이크 기법을 소개한다. 모자이크는 임의의 개수의 셀로 하나의 전체 이미지를 표현하는 기법이다. 이중 포토 모자이크는 사진의 조합으로 새로운 사진을 생성한다. 이는 만들고자 하는 영상을 격자를 이용해 나누고 해당 격자에 최적의 이미지를 영상 DB 로부터 찾아 격자를 채움으로써 하나의 이미지 모자이크를 생성한다. 본 논문에서는 하나의 단위 이미지(색이 할당되지 않고 형태만 갖는 영상)를 사용하여 경계로 구분된 특정 영역을 채워나감으로써 하나의 추상화된 예술적 모자이크 영상을 생성하는 알고리즘을 소개한다. 하나의 단위 이미지는 회전, 이동을 통해 다양하게 변할 수 있으며 입력영상의 그래디언트의 방향과 에지정보를 이용해 해당영역을 채우게 된다. 이를 위해서 에지를 넘어서지 않도록 단위 이미지를 변환시키며 최적의 위치를 찾게된다. 또한 입력영상의 색상이나 임의의 색상이나 특정 색상테이블을 이용해 단위 이미지에 색상을 할당함으로써 만들고자 하는 입력영상과 비슷한 모양을 갖거나 형태만을 유지한 추상화된 모자이크 영상 생성이 가능하다.