• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.07e
• /
• pp.1835-1838
• /
• 2003

Texts in natural images contain significant and detailed informations about the images. Thus, to extract those texts correctly, we suggest a text extraction method using color variance feature. Generally, the texts in images have color variations with the backgrounds. Thus, if we express those variations in 3 dimensional RGB color space, we can emphasize the text regions that can be hard to be captured with a method using intensity variations in the gray-level images. We can even make robust extraction results with the images contaminated by light variations. The color variations are measured by color variance in this paper. First, horizontal and vertical variance images are obtained independently, and we can fine that the text regions have high values of the variances in both directions. Then, the two images are logically ANDed to remove the non-text components with only one directional high variance. We have applied the proposed method to the multiple kinds of the natural images, and we confirmed that the proposed feature can help to find the text regions that can he missed with the following features - intensity variations in the gray-level images and/or color continuity in the color images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.134-136
• /
• 2000

본 논문에서는 고차원의 특징 벡터 공간에서의 객체에 대한 효율적인 검색을 지원하는 셀기반 시그니쳐 트리 색인 구조(CS-트리, CI-트리)를 제안한다. 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하고 특징 벡터는 셀의 시그니쳐로 표현되며 트리에 저장된다. 특징 벡터 대신 시그니쳐를 사용하여 트리의 깊이가 낮아짐으로서 검색을 효율적으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 이용한 유사성 검색 알고리즘으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 성능 비교를 수행하여, 성능비교 결과 본 논문에서 제안하는 CS-트리와 CI-트리가 검색 시간 측면에서 최대 30%의 검색 성능이 개선됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.887-890
• /
• 2004

임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.14 no.10
• /
• pp.73-82
• /
• 2009

This paper proposes a variance recovery method for character strokes that can be missed in applying the previously proposed color variance approach in text detection of natural scene images. The previous method has a shortcoming of missing the color variance due to the fixed length of horizontal and vertical windows of variance detection when the character strokes are thick or long. Thus, this paper proposes a variance recovery method by using geometric information of bounding boxes of connected components and heuristic knowledge. We have tested the proposed method using various kinds of document-style and natural scene images such as billboards, signboards, etc captured by digital cameras and mobile-phone cameras. And we showed the improved text detection accuracy even in the images of containing large characters.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.65-68
• /
• 2001

이 논문에서는 고차원 색인 구조인 CIR-트리를 위한 효율적인 벌크로딩 알고리즘을 설계하고 구현한다. 벌크로딩 기법은 대량의 고차원 데이터가 색인 구성 시 함께 주어진는 경우 색인의 구성을 빠르게 하고 구축한 색인의 검색 성능을 향상시킨다. CIR-트리는 변별력 있는 일부 차원만 이용해서 비 단말노드의 엔트리를 구성하기 때문에 엔트리 크기가 일정하지 않다는 특징이 있으며 이는 비단말 노드의 팬아웃을 높이고 탐색 성능을 향상시키는 효과가 있다. 기존에 다차원 및 고차원 색인구조를 위한 벌크로딩 기법이 제안되었지만 이러한 CIR-트리의 특징을 제대로 살릴 수 있는 방법은 없다. 따라서 이 논문에서는 기존의 벌크로딩 알고리즘을 개선하면서 CIR-트리의 특징을 효과적으로 색인 구성에 반영할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 이를 BADA-III의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현하고 다양한 실험을 통해 그 성능을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.97-99
• /
• 2004

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02b
• /
• pp.651-655
• /
• 2007

카툰 렌더링 그래픽을 기반으로 한 온라인 RPG 게임인 마비노기에서는 게임이용자들이 염색 시스템을 통하여 의복아이템에 자신들이 원하는 색을 자유롭게 표현할 수 있다. 마비노기에서 색에 관련된 주목할 만한 현상은유행색이 존재하고 색에 따라 같은 아이템의 가격이 달라진다는 점이다. 유행색이 존재하는 것은 현실과 비슷하지만 같은 아이템이 색에 따라 가격이 달라지는 것은 현실에서는 보기 드물다. 이는 현실과 비슷하면서도 심리적인 속성이 다른 사이버공간만의 특징이라고 생각해 볼 수 있다. 따라서 마비노기에서 게임이용자들이 색을 선택하고 사용할 때 작용하는 심리기제가 존재할 것이라고 가정해 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 마비노기에서 색 선택 행동의 심리적 유형을 확인하고 유형별 특징을 알아보기 위해 자아존중감을 측정하였다. 예비 조사를 통해 게임이용자 20명과 온라인 인터뷰를 실시하여 색 사용 경험을 추출하고, 추출한 경험을 바탕으로 18문항의 색 선택 행동 문항을 구성하였다. 본 조사에서는 온라인 설문으로 129명의 게임이용자를 대상으로 색 선택 행동과 자아존중감을 측정하였다. 연구 결과 색 선택 행동은 4개의 요인-색채 둔감성, 유행추종, 개성표현, 캐릭터이미지와의 적합성-으로 구분되었다. 색선택 행동 4개의 하위 요인을 기준으로 군집분석한 결과 색 선택 행동 유형은 각각 색 분화형, 유행추종형, 색 둔감형으로 구분되었다. 색 선택 행동 유형과 자아존중감과의 관계에서는 자아존중감 하위 범주 중 부정적인 자기평가, 타인의 의견에 대한 걱정, 의존성의 세 가지 하위 범주에서 색 선택 행동 유형에 따른 차이가 유의미하게 나타났다. 한편 자의식 차원에서는 색 선택 행동 유형간 유의미한 차이가 발견되지 않았다. 유행추종형은 다른 두 유형에 비해 상대적으로 자아존중감 수준이 낮음을 확인할 수 있었다. 반대로 색 둔감형은 다른 두 유형에 비해 상대적으로 자아 존중감 수준이 높았다. 색 분화형은 유행추종형과 색 둔감형의 중간 수준의 자아존중감을 볼 수 있었다. 유행추종형은 자기의 외부에서, 색 둔감형은 자기의 내부에서 색과 관련된 자신에 대한 가치감의 소재와 근원을 찾는 특성이 있다고 해석할 수 있다. 본 연구는 온라인 RPG 게임에서 게임이용자들의 색 선택의 심리적 기제를 확인하고 색 선택 유형별로 자아존중감과의 관계를 확인함으로써 색 선택 행동의 심리적 기제를 밝히려는 기초연구라는 점에 의의가 있다. 추후에는 게임이용자들의 색 선택 행동을 보다 포괄적으로 이해하기 위해 게임이용자들이 가지고 있는 공통적인 색이미지와 개별적인 색이미지 및 색이미지의 심리적 구조를 알아보기 위한 색채감성연구가 필요할 것이다. 이러한 연구들은 게임을 제작할 때 캐릭터 디자인과 아이템 디자인에 어떠한 색을 사용해야 되는지 방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.3 s.106
• /
• pp.205-214
• /
• 2006

Texts in images have significant and detailed information about the scenes, and if we can automatically detect and recognize those texts in real-time, it can be used in various applications. In this paper, we propose a new text detection method that can find texts from the various camera-captured images and propose a text segmentation method from the detected text regions. The detection method proposes color variance as a detection feature in RGB color space, and the segmentation method suggests an improved K-means color clustering in RGB color space. We have tested the proposed methods using various kinds of document style and natural scene images captured by digital cameras and mobile-phone camera, and we also tested the method with a portion of ICDAR[1] contest images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.570-571
• /
• 2010

본 연구는 색, 색감, 색의 조화론 등 예술과 감성으로만 다루어지던 전문 분야의 내용을 과학적인 방법으로 해석하고, 계산해 낼 수 있는 연구들에 대한 관련 연구들의 동향을 분석하고, 정량적인 색의 조화 및 매치의 판단 방법을 제안한다. 이때, 과학적인 방법이란, 수치와 컴퓨터과학을 사용하여 색의 조화 이론을 체계화하여 빠르게 처리하는 근원적인 방법으로 정의한다. 또한, 색의 정량화를 위하여 기존의 대표적인 색채계들의 특징 및 성격을 분석하며 이를 통해 색채계에 기반하여 색을 수치화 한다. 색의 조화 및 매치에 대한 정량적 판단은 컴퓨터를 사용하는 일반 사용자들의 색과 색감을 향상시킬 뿐만 아니라, 시각, 영상, 산업 디자인에의 효과적 적용, 색을 통한 정신적 분석 및 치유, 색감 향상 교육, 유사색및 유사디자인 검색, 개인 맞춤형 색채 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.697-699
• /
• 2002

본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.