색 정보를 흑백 영상에 숨기고 이를 다시 찾아서 흑백 영상을 칼라 영상으로 복원하는 칼라화 알고리즘이 최근 연구되고 있다. 이러한 방법에서는 색 정보를 숨기고 복원할 때 원본 영상의 정보 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 흑백 영상에 색 정보를 숨기고 이를 다시 복원할 때, 원본 영상의 정보 손실을 최소화하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 칼라화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 복원된 칼라 영상의 열화된 채도를 보상하기 위한 채도 향상 알고리즘도 함께 제안하였다. 제안한 칼라화 방법은 칼라 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(color-to-gray)과 변환된 흑백 영상에서 칼라 성분을 추출하여 복원하는 과정(gray-to-color)으로 구성된다. Color-to-gray 과정에서는 입력 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 뒤, Y 영상에 웨이블릿 패킷 변환을 수행하여 각 sub-band의 정보량을 조사한다. 그리고 원본 영상의 정보량이 가장 적은 두 개의 sub-band에 색 정보를 삽입하여, 색 정보 복원 시에 원본 영상의 정보 손실을 최소화 한다. Gray-to-color 과정에서는 프린팅 및 스캐닝에 의해 발생하는 색 채도의 열화를 보상하기 위해 프린터와 스캐너의 특성곡선을 획득하고, 이를 이용하여 변화된 화소값을 보상해줌으로써 복원된 칼라 영상의 색 채도를 향상시킨다. 또한 복원된 영상의 CbCr 범위를 확장하여 열화된 색 채도를 향상시킨다. 실험을 통해 제안된 칼라화 방법은 경계영역의 선명도 및 색 채도를 향상시킴을 확인하였다.
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.
갈색난의 색이 옅으면 상품가치를 저하시켜 난가에 영향을 주게 된다. 닭은 빛에 의해 비타민 D를 체내 합성을 할 수 있으므로, 고농도의 비타민 D3수준을 유지하면서 자외선에 노출 될 경우 독성으로 난각 색이 옅은 알을 산란하게 된다. 기존의 비타민 D3양을 공급하더라도 자외선에 노출 되지 않을 경우 난각 색은 정상으로 돌아온다. 산란 계의 간에서 비타민 D3독성은 난각 색 저하의 주된 원인으로 꼽히므로 사료 내 비타민 D 함량은 항상 일조량을 염두에 두고 결정 해야 한다.
이 논문에서는 스마트 폰에서 오디오 신호의 스펙트럼을 가시광선 스펙트럼으로 매핑하는 방법을 제안한다. 음악이 연주되고 있을때 그 음악과 어울리는 색을 비추면 뇌가 느끼는 감성은 더욱 증폭될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술은 스마트폰을 통해 색을 플레이 되고 있는 음악과 매칭이다. 오디오의 신호가 가지고 있는 주파수와 파형을 색과 밝기로 매핑하여 음악에 맞춰 색을 전환 할 수 있다.
최근 생활이 발전할수록 색에 관한 관심이 점점 높아지고 있다. 최근 이러한 색을 컴퓨터 도메일에서 표현하는 방법과 표현된 색을 재 사용하는 응용이 중요하게 되었다. 색을 표시하는 다양한 표색계들 가운데 NCS(Natural Color System)는 각 색상이 퍼센트 별로 수치화되어 있어서 이를 시스템화 하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 NCS 표색계의 구조를 수치적으로 분석하여 향후 다양한 컬러 연구에 활용하고자 한다.
최근 이동체 관리 기술 중 물류 및 차량 관리, 응급 서비스 등 실세계에 많이 응용되는 도로 네트워크(도로, 철도 선로 등) 기반 이동체 관리에 대해 많은 연구가 진행되었다. 도로 네트워크를 따라 움직이는 이동체는 이동 영역이 한정되어 있기 때문에, 이러한 특징을 반영한 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인이 개발되었다. 그러나 실세계 응용에서는 이동체의 과거 및 현재 위치를 모두 필요로 하는 경우가 많아서 두개의 색인을 별도로 유지하여야 하며, 이는 비효율적인 노드탐색 비용을 유발하고 색인 사이에 공통된 부분이 존재함에도 불구하고 중복된 유지를 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 네트워크 기반 이동체의 통합 색인을 제안한다 제안 색인은 도로 네트워크 기반 이동체의 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인의 공통된 부분인 도로 네트워크를 저장.관리하는 부분을 공유하여 색인 유지비용을 줄이며, 현재 및 과거 위치 질의에 대해 불필요한 노드 탐색 비용도 감소시킨다. 또한 과거 및 현재 위치 색인을 통합함으로써 효율적으로 과거 위치 정보를 생성.저장하는 것이 가능해진다.
반짝이는 물체를 촬영하면 이미지에 하이라이트(highlight)와 반짝거림(specularity)이 발생한다. 하이라이트가 발생한 이미지에서 하이라이트를 제거하고 원색으로 복원하는 방법 중에 하나가 하이라이트 색 복원(inpainting)이다. 하이라이트 색을 복원하는 과정은 다음 두 단계로 구성된다. 첫 단계로 하이라이트의 위치를 알고 있다고 가정하aus 하이라이트의 주변 영역을 찾고 CL-projection을 이용해 주변 영역의 색에서 하이라이트나 반짝거림의 영향을 제거한다. 두 번째 단계로 하이라이트 주변 영역의 색을 기반으로 upper mean을 이용하여 distance transform을 수행한다. Upper mean을 이용한 distance transform의 가장 큰 장점은 하이라이트 주변을 보정하고 그 정보를 이용하기 때문에 하이라이트 색을 복원할 뿐만 아니라 반짝거림에 대한 보정도 된다.
구조적 문서는 문서로의 다양한 접근 경로를 제공하므로, 구조적 문서들에 대한 정보 검색 시스템들은 문서의 구조를 사용한 구조 검색 질의를 지원하여 검색의 신뢰도를 높일 수 있다. 그러므로, 구조적 문서가 가지는 엘리먼트간의 구조적 포함관계나 순서등 문서 구조에 바탕을 둔 다양한 유형의 사용자 질의를 지원할 수 있는 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계나 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 세가지 색인 구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 GDIT 개념[5]에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인 기법을 사용한다.
기존의 한글 자동 색인 방법들은 어절 단위 색인법과 형태소 단위 색인법으로 분류될 수 있다. 전자는 문서내의 어절에서 색인어의 부분으로서 가치가 없는 음절들을 제거함으로써 색인어를 추출하는 방법으로, 문서에 복합 명사들이 많이 포함되어 있을 경우 검색효과가 저하되는 문제점을 지니고 있다. 후자는 형태소 해석이나 구문 해석을 이용하여 중요한 의미를 갖는 명사나 명사구를 추출하는 방법으로, 단일 명사를 추출함으로써 복합 명사의 띄어 쓰기 문제를 극복할 수 있다. 그러나, 색인 과정에서 요구되는 많은 언어 정보를 개발하고 유지 보수해야 하는 부담을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 색인 방법들의 문제점들을 완화할 수 있는 새로운 색인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 안면 색 비교 분석을 위한 방법 및 시스템을 제안 한다. 안면 색 비교 분석은 의료 및 여러 분야에서 요구가 증가 하고 있으나 현재 개발되어 있는 시스템은 거의 없는 실정이다. 이에 안면색 비교 분석 시스템의 개발을 통해 여러 분야에 있어 활용이 가능할 것으로 사료 된다. 이는 각 분야에서 실험 전 후의 안면 영상 비교에 있어 활용도가 높으며, 특히 한의학의 진단법 중 망진의 색진을 위한 안면 색 분석에 있어 효율적인 분석을 행 할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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