• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.481-483
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• 2018

AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.315-316
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• 2019

전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-43
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• 2014

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.277-278
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• 2012

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이미 많이 알려져 있는 AdaBoost를 이용한 얼굴탐지를 수행한다. 탐지된 얼굴영역에 Lab 컬러시스템을 적용 시킨 후 입술픽셀의 특징에 따른 색상 마커를 사용하여 피부영역을 추출한다. 추출된 피부영역에 대하여 K-means 색상 군집화를 통해 입술영역을 추출한다. 그리고 실험을 통해 입술탐지 결과를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.737-744
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• 2005

본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.227-228
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• 2013

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 스테레오 입체 영상으로부터 2차원과 3차원의 특징을 결합하여 군집화함으로써 대상 물체를 보다 강건하게 분할하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 촬영된 장면의 좌우 영상으로부터 스테레오 정합 알고리즘을 이용해 영상의 각 화소별로 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 깊이와 색상 특징을 효과적으로 군집화하여 배경에 해당하는 영역을 제외하고, 전경에 해당하는 대상 물체를 감지한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 물체 분리 방법에 비해 보다 강건하게 대상물체를 분할함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.426-429
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• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.