• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.93-99
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• 2009

The color harmony in video was no way to know for giving pleasure. By identifying these color harmony, it gives order, clarity, similarity, contrast, etc. Therefore, to identify the color balance is very important. Color Harmony identify the color is whether the harmony by color harmony theory of Munsell, Ostwald, Firren, Moon & Spenser, Itten, Chevreul, and Judd etc. One of these methods, we identify color harmonies of 2 colors, 3 colors, 4 colors, 5 colors and 6 colors using Itten's color balance. Identification is using by Canny edge extraction, labeling and clustering, and color extraction and harmony etc. By identifying this color harmonies, we have laid the foundation of emotional database construction and emotional recognition.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.133-136
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• 2010

작금의 현대 사회는 바쁜 일상 속 부모들의 관심이 부족한 자녀들에 대한 심리적 안정과 환경 적응력을 위한 색채심리치료의 필요성이 급증하고 있다. 이에 우리는 아동의 그림 등으로 아동의 감성상태를 파악하여야 한다. 현재 진행 중인 감성의 실증적 연구는 크게 심리학적 관점과 공학적 관점에서 이루어지고 있다. 심리학분야에서 이해하고 있는 감성은 감정에 가깝다고 할 수 있고, 한편 공학적 관점에서 이해되는 감성은 '외부의 물리적 자극에 의한 감각, 지각으로부터 인간의 내부에 야기되는 고도의 심리적 체험'으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 색채 이미지 공간에서의 단색, 배색의 정보를 활용하여 색채조화를 식별하고, 아동의 그림에서의 심리를 추출해내는 시스템을 제공한다. 우선 색채 이미지공간을 기반으로 감성 데이터베이스를 구축한다. 이후에 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내고, 아동의 그림에서의 컬러 분포도를 이용하여 아동색채심리를 알아본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.173-174
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• 2009

Color harmony will look good formative elements of the basic lines, shapes and colors. In this paper, we present the implementation of Johannes Itten's color balance. Yellow, red, blue, on the basis of the first color mixing between the index and second color is placed. 12 color balance made by placing a third color between the first color and second color. we recognize this 12 color balance. Edge is detected using the Canny edge operator and labeling and clustering was expressed through the colors.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.113-116
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• 2015

일반적으로 인간은 외부로부터 정보의 85% 이상을 '시각'을 통해 얻고 있으며 색(色)-형(形)-Texture(質感)의 순으로 사물을 인식한다. 그래서 인간은 예전부터 위험상황에 대응하기 위해 대상의 정보를 신속하게 전달하는 수단으로 색채를 활용해 왔으며, 안전색채는 이러한 색의 속성을 이용 위험으로부터 안전을 확보하기 위해 적용되어왔다. 현재 안전에 관한 정보를 제공하는 시스템에는 언어나 문자사용을 가능한 한 사용하지 않고 안전표지를 국제적으로 표준화하여 사용하는 것이 바람직하며 실제로 국제표준기구(ISO)가 제정한 '안전색채 및 안전표지(ISO3864)'를 채택하거나 자국의 실정에 맞춰 일부 변경 사용하고 있다. 또한 안전표지는 색만이 아니고 그것을 표시하는 형까지 포함 사용되며 형태는 표시 물건에 따라 다양하며 또한 색채가 일으키는 심리 작용을 이용하여 주의를 환기하거나 위험을 경고하며 위험방지 및 긴급사태에 대한 대응을 목적으로 하고 있다. 안전색채 및 안전표지의 목적은 안전 및 건강에 영향을 미치는 대상물 및 장소에 신속하게 주의를 촉구하는데 있다. 따라서 본 연구에서는 안전색채와 안전표지에 대해 알아보고 이를 사용한 실례를 통하여 안전색채와 안전표지의 색채 및 디자인에 대해 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.313-314
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• 2011

우리가 사는 세계에는 무수히 많은 색들이 존재한다. 이 수많은 색들은 인간에게 항상 의미있는 지시나 신호를 보내고 있다. 본 논문에서는 이러한 인간이 좋아하는 색과 인간의 성격에 대해 자세히 알아본다. 우리 인간은 거의 무의식적으로 색채에 반응하고 색채의 영향을 받고 있다. 색채들이 우리 인간에게 주는 효력은 무시할 수 없을 정도로 엄청나게 크다. 인간은 어떠한 색채를 보고 무드가 좋아지거나 가라앉기도 하고 또는 밝아지거나 나아지기도 한다. 이것은 인간은 빛으로부터 색이 주는 지시나 신호를 알아듣는 것이다. 색채의 지시나 신호를 인식하거나 자각하여 받아들인다면 색채가 지닌 일반적인 뜻을 알 수 있으며 효율적으로 색채를 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.277-278
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• 2011

공감각(共感覺, synesthesia)은 그리스어에서 유래된 syn + anesthesis 로서 union + no sensation 즉, 결합된 감각이라고 할 수 있다. 즉, 하나의 감각이 다른 영역의 감각을 불러일으키는, 또는 그렇게 일으켜진 감각이라고 정의 한다. 즉 색채의 공감각은 색채와 다름 감각간의 교류 현상이고, 영국의 유전학자인 프란시스 칼톤은 색채의 공감각은 유전이나 선천성에 의해 생겨난다고 하였다. 본 논문에서는 오감에 관련된 색채 공감각의 중요성을 인식하고자 하였고, 또한 오감에 따른 따른 색채를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.105-111
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• 2009

Widely used color information recognition methods based on the RGB color model with static fuzzy inference rules have limitations due to the model itself - the detachment of human vision and applicability of limited environment. In this paper, we propose a method that is based on HSI model with new inference process that resembles human vision recognition process. Also, a user can add, delete, update the inference rules in this system. In our method, we design membership intervals with sine, cosine function in H channel and with functions in trigonometric style in S and I channel. The membership degree is computed via interval merging process. Then, the inference rules are applied to the result in order to infer the color information. Our method is proven to be more intuitive and efficient compared with RGB model in experiment.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.206-209
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• 2003

본 논문에서는 퍼지추론과 면역 네트워크의 세 가지 메커니즘을 바탕으로 인간의 외부 자극(색상정보)에 따른 내부 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 내부 감성상태는 심리학에서 많이 사용하는 색채심리를 바탕으로 추론을 하였으며 추론된 값은 색상 정보의 정도에 따른 감성상태이다. 이러한 감성상태의 값들 간에 유사성을 계산하여 면역 네트워크에 세 가지 메커니즘에 적용하여 인공적인 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 나타내었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.41-48
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• 2012

In modern society, the necessity of Color and Psychology Therapy is increasing for psychologically calm children who are less taken care by their parents in busy daily life, and helping them adapt to the environment. Therefore, we need to understand sensitivity status of children with paintings that they draw. Currently, most of empirical studies on their sensitivities are based on psychological and engineering perspectives. This study was designed to provide a system to extract psychological status of children from their pictures by distinguishing harmony of colors using information of solid colors and arrangement of colors in the image space. For achieving this research purpose, first of all, sensitivity database was constructed based on the image space of colors. Then, using the K-Means algorithm, the image was clustered and a wide amount of color values were divided into groups. After that, children's sensitivities were extracted by matching groups of color values with database, and color psychological status of children was observed using the color distribution chart in their paintings.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.7
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• pp.972-980
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• 2022

The butterfly species recognition technology based on machine learning using images has the effect of reducing a lot of time and cost of those involved in the related field to understand the diversity, number, and habitat distribution of butterfly species. In order to improve the accuracy and time efficiency of butterfly species classification, various features used as the inputs of machine learning models have been studied. Among them, branch length similarity(BLS) entropy or color intensity entropy methods using the concept of entropy showed higher accuracy and shorter learning time than other features such as Fourier transform or wavelet. This paper proposes a feature extraction algorithm using RGB color intensity entropy for butterfly color images. In addition, we develop butterfly recognition systems that combines the proposed feature extraction method with representative ensemble models and evaluate their performance.