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.
본 연구의 목적은 문-스펜서 색채조화영역별로 피부색과 복장색의 배색이미지를 분석하여 피부색을 기준으로 한 복장색의 의복이미지를 파악하는 것이다. 연구결과 첫째, 피부색과 복장색의 배색은 3가지 차원의 인상으로 구성되었다(평가, 활동, 조화). 둘째, 문-스펜서의 색채조화론을 적용하여 시각적 평가의 차이를 분석한 결과 조화영역들은 비슷하게 지각됨을 알 수 있었다. 부조화영역간에는 평가차원과 활동차원이 달리 지각됨을 알 수 있다. 셋째, 샛체조화론의 적용으로 분류되는 조화영역별 배색이미지를 분석한 결과, 동일색상들의 배색은 대체로 미도가 높은 편이었다. 제2부조화색상들의 배색은 미도가 낮았다. 유사색상중 빨강색 계열의 배색은 미도가 높았으며 노랑색 계역의 배색은 미도가 낮았다. 제2부조화색 계열, 청녹색 계열의 배색은 미도가 높은 편이며 남색 계열, 보라색 계열의 배색은 대체로 미도가 높았다. 무채색 계열의 배색은 세련된, 아름다운, 사고싶은, 보기좋은, 마음에 드는, 조화된, 멋있는 피부색과 어울리는, 매력있는, 인물이 돋보이는 이미지를 가지고 있다.
본 연구에서는 돌잔치 공간의 화훼장식에 대한 소비자들의 성별 만족 요인과 디자인의 선호도 등 의식을 파악하기 위하여 성인 남녀 650명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 돌잔치 공간에 화훼장식 디자인이 잘 되어 있으면 소비자의 만족도가 향상되고 재방문 의도 또한 증가하였다. 남성의 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 화훼장식 디자인의 조화와 색상이었으며, 여성의 경우에는 화훼장식 디자인의 스타일과 구성이었다. 성에 관계없이 화훼장식의 위치는 테이블, 입구, 단상, 벽, 천정 순으로 선호하였으며, 식물소재는 장미를, 화훼장식 디자인의 색상은 분홍색으로 볼륨감 있는 화훼장식품을 선호하였다.
섬유 소재의 염색은 기업별로 고유의 레시피와 공정으로 인하여 결과물 간의 차이가 존재할 뿐만 아니라 예측하기도 어려운 실정이다. 본 연구는 염색 공정에서의 색상구현 최적화를 위해 딥러닝 기반의 예측 모형을 개발하고자 시도되었다. 이를 위하여 딥러닝 기반 모형인 다층퍼셉트론, CNN 그리고 LSTM 모형을 선정하였다. 총 376건의 데이터 세트를 수집하여 3개의 예측 모형을 학습시켰다. 교차검증 방법을 이용하여 3개의 예측 모형에 대해 비교 및 분석하였다. LSTM 모형의 예측 결과에 대한 CMC(2:1) 색차의 평균이 가장 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 히스토그램(histogram)을 이용한 다시점 비디오의 휘도(luminance)와 색차(chrominance)성분 보상 기법을 제안한다. 다시점 비디오는 카메라의 기하학적인 위치 차이와 여러 대의 카메라가 동일한 특성을 가지도록 완벽히 조정되지 못함으로 인해 동일한 시간대에 촬영된 인접한 시점 영상 간에 휘도와 색상의 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 시점간 움직임 예측 시에 오정합의 원인이 되어 부호화 효율을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 시점간의 히스토그램을 비교하여 정합하는 휘도 및 색차 보상 기법을 수행한다. 일정한 시간 대역(time interval)에서 다시점 비디오의 평균 누적 히스토그램을 이용하여 참조 영상을 생성하고 각 시점별로 정합 함수를 통해 다시점 영상 간의 휘도와 색상의 불일치성을 보상한다. 제안하는 조명 보상 기법을 통하여 다시점 비디오 부호화 효율을 높일 수 있었다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제시한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
360 VR 기반 파노라마 영상을 제작하는 과정에서 인접한 장면을 촬영한 영상들일 지라도 촬영 각도 및 조명의 위치에 따라 영상들 간에 밝기 변화가 크고 색상값에서도 큰 차이가 발생한다. 이런 영상들을 스티칭하여 360 VR 영상을 만들면, 제작된 파노라마 영상의 품질이 저하되기 때문에 밝기 보상 기법을 전처리 과정으로 사용해야 한다. 기존의 밝기 보상 기법들은 밝기 차이가 적은 경우 또는 적은 장수의 영상들을 스티칭하는 경우에 적용되도록 설계되었기 때문에, 360 VR 서비스용 스티칭 기법에서처럼 스티칭되는 영상의 개수가 많고, 영상들 간의 밝기 차이가 클 경우에는 성능 저하가 발생하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존의 밝기 보상 기법이 급격한 밝기 차이가 발생하는 360 VR 서비스에서도 효과적으로 이용될 수 있도록 추가의 '색상 보정' 및 '밝기 보정' 단계를 전처리 과정으로 사용함으로써, 복잡도 증가는 최소화하면서 360 VR 영상 합성의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다양한 환경에서 촬영된 실험 영상들을 이용해서, 제안하는 기술이 기존 기술들의 성능을 향상시킬 수 있음을 보이고 있다.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 동일한 수광 방식을 사용하는 2종의 이동형과 고정형 spectrophotometer인 MiniScan XE plus (Model 4000S, Hunter Lab, USA)와 CM-3500d(Minolta, Japan), 그리고 다른 수광 방식을 사용하는 miniature VIS reflection spectrometer인 Specbos 2100(JETI Technische Instrumente GmbH, Germany)를 이용하여 직경 15 mm, 두께 4 mm의 디스크로 제작한 광중합 복합레진의 색상을 측정하였다. Spcebos 2100은 분광 특성을 측정하는 기기이지만 주문에 의해 제조사에서 측색이 가능한 형태로 제공하였다. 3종의 측색 기기를 사용한 측색 결과를 분석한 결과 동일한 수광 방식, 광원 및 관찰자 각도를 적용한 2종의 기기 간에도 동일 색상에서 2.4-7.8까지의 색차(${\Delta}E^*$)를 보였으나, $L^*$, $a^*$, $b^*$ 값은 기기 간에 높은 상관관계를 보였다. 서로 다른 수광 방식을 사용하는 기기 간에는 약 20 정도의 큰 색차(${\Delta}E^*$)를 보이며, 측정된 각 값 간에도 낮은 상관관계를 보였다. 이상의 결과는 반투명의 치과용 수복 재료나 치아의 측색 시 측색 기기간에도 색차가 나타날 수 있음을 시사하며, 이는 기기에 대해 측정된 색상을 절대적인 색상으로 적용하기보다는 상대적인 측정치로 이용하는 것이 바람직하리라 사료된다.
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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