본 논문은 무선 정보 시스템 환경에서, 서버가 다수의 클라이언트들에게 무선 방송 기법을 통해 XML 데이타를 스트리밍 서비스할 때 필요한 색인 기법을 제안한다. 제안 하는 색인 방법은 XML 데이타의 스트리밍시 클라이언트들의 접근 시간 및 튜닝 시간을 효과적으로 제어하기 위하여, XML 데이터 및 색인 정보를 부분적으로 반복, 배치하여 스트림을 구성한다. 이를 위하여 트리형태로 표현되는 XML 데이타와 색인 정보를 2-레벨로 구분하여, 색인 및 데이타의 중복 배치 영역을 설정한다. 제안하는 색인 기법의 성능을 접근 시간 및 튜닝 시간 측면에서 분석하여, 분석의 결과로 최적의 레벨 깊이를 결정한다.
인간은 누구나 좋아하는 색이 자연적으로 혹은 인위적으로 존재한다. 본 논문에서는 인간에게 어울리는 색을 찾는 방법에 대하여 제시하고자 한다. 우선, 피부의 색, 머리카락의 색, 눈동자의 색과 같이 색의 기본을 이루는 톤에 대하여 알아본다. 다음으로 색을 봄, 여름, 가을, 겨울의 사계절로 나누어 피부의 색, 머리카락의 색, 눈동자의 색과 본인이 좋아하는 것이나 성격에 따라서 나누어지는 사계절 색채이론을 설명한다. 그리고 각 계절별 컬러의 특성을 살펴 보도록 한다.
본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.
색 양자화는 많은 수의 색으로 표현된 이미지를 최대한 유사하게 표현 할 수 있는 더 적은 수의 대표색을 찾는 문제이다. 색 양자화를 할 때, 원본 이미지의 어느 색을 보존시킬지를 결정하는 것은 결과 이미지의 품질과 직결된 중요한 문제이다. 본 연구에서는 일반적으로 이미지는 관심 영역과 비 관심영역으로 구분된다는 점에 착안하여 이미지에서 관심 영역의 색을 더 많이 보존시키는 양자화 방법을 제안한다. 본 연구에서는 이미지의 관심 영역에 대한 정보를 특정 주파수 대역의 범위로 입력받아 해당주파수 대역에 포함되는 부분을 이미지 공간에서 찾는 과정과 찾아낸 영역의 색을 더 많이 보존시켜 대표색을 구하는 과정으로 구성되는 색 양자화 방법을 제시한다. 관심 영역을 찾는 방법의 정확도를 실험을 통해 평가하였으며 본 논문이 제시하는 컬러 양자화 기법의 품질을 다른 방법의 품질과 비교하여 평가하였다.
3D 입체영상의 색 보정은 전체의 화질에 영향을 미치는 중요한 과정이다. 기존의 색 보정 방법들은 좌, 우 영상 중에서 밝기 정보 또는 칼라 채널별로 히스토그램을 바탕으로 하여 어느 한쪽을 기준으로 일치성을 강화하는 처리를 한다. 히스토그램을 기반으로 색 보정을 하는 경우, 충분한 색온도 변환이 이루어 지지 않아 색조의 보정이 어려운 단점이 있으며, 본 논문에서는 히스토그램을 사용하지 않고 색온도 변환을 중심으로 색 보정하는 방법, 색 일치를 통한 색 보정 방법을 제안한다. 제안한 색온도 보정 방법은 동일한 조명환경에서 촬영된 영상들에 대하여 화소 당 평균 색 오차(CIE-${\Delta}E$ 기준) 3 정도로 일치되는 결과를 나타냈고 기존 방법도 유사한 성능을 보였다, 색 일치 보정 방법은 서로 다른 조명하에서 촬영된 좌우영상들에 대하여 색 오차 9이며, 기존의 방법은 18로 나타났다. 기존 방법에 비하여 제안한 방법이 좌우 영상의 색 일치 처리에서 우수한 성능을 보였다.
모든 공산품에서 색은 사용자의 감성적 인터페이스에 매우 중요한 요소로 고려되고 있다 특히 컴퓨터 모니터와 같은 컬러 디스플레이의 경우 색상의 표현특성이 사용자의 감성적 만족도에 영향을 주는 중요한 요인이라고 할 수 있다. 최근에는 멀티미디어의 대중화로 대부분의 사람들이 컬러 디스플레이를 사용하여 광범위한 영역의 영상정보를 주고받게 되므로 정확한 색의 재현은 정보의 전달에 중요한 요인이 되고 있다. (중략)
본 논문에서는 TV에 있어서 위상 정보를 이용하여 특정색을 조정할 경우 색신호의 천이 시간에서 발생하는 검출 오류들과 색신호의 안정화를 위한 색향상 시스템을 제안하였다. 제안한 색향상 시스템은 시간차 보정 방법을 적용하여 색신호와 색부 반송 신호의 전송 과정에서 발생하는 시간차를 보정하여 색신호 검출 오류를 줄였다. 또한 변화하는 색신호의 위상을 검출함에 있어서 실제적으로 존재하는 천이 시간에 따른 검출 오류를 개선하고자 수평 동기 시간내에서 검출 전압값의 평균 차성분을 구하여 이웃한 색신호의 최소 구별 전압값보다 큰값을 가질 때 설정 기준색을 조정하도록 하는 안정화 방법을 제안하였다. 제안한 개선된 색향상 시스템은 기타의 색신호로부터 보정 범위가 중복되지 않고 특정색의 검출 및 조정이 개선되었다.
본 연구는 서로 다른 주제를 갖는 장서내의 통계적 용어 특성에 따라 적합한 자동 색인 기법을 제시하는데 그 목적이 있으며 약학분야와 도서과.정보학분야를 대상으로 하여 두개의 자동 색인 기법을 비교. 평가하였다. 사용된 자동 색인 기법은 역문헌 빈도 가중 기 법과 문헌 분리가 가중 기법이며 총 장서 빈도와 문헌 빈도로 정의되는 용어 특성과 자동 색인 기법으로 할당된 가중치들 간의 관계를 분석하였다.
본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.
SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 여러 가지 구조적 정보들의 유사성을 계산함으로써 이미지를 평가하는 대표적인 이미지 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 컬러 이미지들에 대해 색 차이를 고려하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 이 기법 또한 두 컬러 이미지 간 인지적인 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 이미지 평가 분야에서 가장 많이 알려진 네 가지의 데이터베이스와 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여줌으로써 성능을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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