감성 세대로의 진입에 따라 소비자들의 선호 색을 반영한 자동차 선호 색상을 개발하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 제품 디자인과 소비 심리에 영향을 줄 수 있는 계층별 선호색과 감성 이미지에 의한 자동차 색에 대하여 조사 하였다. 조사 대상은 연령대 별, 성별에 따라 남, 여 20대, 30대, 40대, 50대 이상을 기준으로 8분류로 나누어 각각 30명씩 실시하였다. 선호 색상은 검은색, 흰색, 하늘색, 보라색, 분홍색, 주황색 순으로 나타났으며 검은색, 흰색, 회색을 제외한 색상은 파란색, 노란색, 보라색 순으로 나타났다. 감성적인 자동차 색상을 색상으로 보여주었을 때와 색상으로 보여주지 않았을 때 차이가 있음을 알 수 있었다. 이는 좋아하는 색상은 감성에 따르고 있으나 실제로 자동차 이미지가 보수적으로 인식되어 밝은 유채색 차의 선택을 주저하고 있음을 보여준다. 즉 아직은 감정표출에 있어 소극적임을 보여주고 있는 것이다.
본 연구의 목적은 문-스펜서 색채조화영역별로 피부색과 복장색의 배색이미지를 분석하여 피부색을 기준으로 한 복장색의 의복이미지를 파악하는 것이다. 연구결과 첫째, 피부색과 복장색의 배색은 3가지 차원의 인상으로 구성되었다(평가, 활동, 조화). 둘째, 문-스펜서의 색채조화론을 적용하여 시각적 평가의 차이를 분석한 결과 조화영역들은 비슷하게 지각됨을 알 수 있었다. 부조화영역간에는 평가차원과 활동차원이 달리 지각됨을 알 수 있다. 셋째, 샛체조화론의 적용으로 분류되는 조화영역별 배색이미지를 분석한 결과, 동일색상들의 배색은 대체로 미도가 높은 편이었다. 제2부조화색상들의 배색은 미도가 낮았다. 유사색상중 빨강색 계열의 배색은 미도가 높았으며 노랑색 계역의 배색은 미도가 낮았다. 제2부조화색 계열, 청녹색 계열의 배색은 미도가 높은 편이며 남색 계열, 보라색 계열의 배색은 대체로 미도가 높았다. 무채색 계열의 배색은 세련된, 아름다운, 사고싶은, 보기좋은, 마음에 드는, 조화된, 멋있는 피부색과 어울리는, 매력있는, 인물이 돋보이는 이미지를 가지고 있다.
본 연구에서는 사진 이미지에 대해 어떠한 감성들이 나타날 수 있는지를 확인하여 이를 구조화할 수 있는 기본 감성 모형을 개발하였다. 그런 다음, 이 모형을 바탕으로 주요한 시각 속성 중 하나인 색의 유무가 감성에 어떠한 영향을 줄 수 있는지에 대해 알아보았다. 연구 1에서는 다양한 기법과 소재가 반영된 사진가들의 사진을 제시하고 각 사진에 대해 감성 반응을 받은 다음 이를 분석하였다. 얻어진 자료를 주축 기법을 이용하여 요인분석한 결과 감성 어휘 변량 중 약 42%를 세 요인만으로 설명할 수 있었다. 세 요인은 각각 긍정적-부정적 인상, 동적-정적 인상, 가벼운-무거운 인상으로 명명되었다. 연구 2에서는 세 요인을 감성 공간의 기본 차원 축으로 삼아 색의 유무가 사진 감성에 미치는 영향을 살펴보았다. 대표적인 컬러 사진 90장을 흑백으로 전환하여 컬러와 흑백 각각 90장의 사진 이미지를 자극으로 사용하였으며, 각각의 사진 이미지들이 세 감성 차원들에 대해 평정되었다. 감성 차원별로 색의 유무에 대해 t검증을 실시한 결과, 모든 감성 차원에서 색의 유무에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 흑백으로 전환된 이미지가 더 부정적이고 정적이며 무거운 이미지로 느껴지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사진 이미지에서 동일한 소재와 동일한 구도라 할지라도 기본적인 시지각 속성의 변화만으로 감성반응에 중요한 차이를 유발할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 동일한 이미지에서 유도되는 감성적 반응이 색채의 변화에 영향을 받는가에 대하여 살펴보았다. 특히, 이미지의 어의(semantic) 내용에 전형적으로 연상되는 색채와 상반되는 색(보색)이 색조로 적용될 경우, 이미지에 대한 감성적 반응에 변화가 나타나는가에 중점을 두어 진행하였다. 이를 위해 기쁨(Pleasure)과 각성(Arousal)으로 이루어진 감성 축의 각 사분면에 해당하는 감성 이미지들을 International Affective Picture System(IAPS)에서 5장씩 추출하여 이 미지 자극으로 활용하였다. 선택된 이미지는 내용과 전형적으로 연상되는 색, 보색, 그리고 무채색 톤으로 실험에 사용하였으며 각 이미지에 대한 기쁨과 각성에 대한 감성적 반응은 Self Assessment Manikin(SAM)을 활용하여 측정하였다. 실험 결과 이미지의 내용에서 전형적으로 연상되는 색채의 보색이 이미지의 색조로 적용될 경우 감성적 반응이 소극적으로 나타나는 결과가 관찰되었다.
컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
본 논문은 자연이미지에 포함된 텍스트 영역을 찾기 위한 방법으로서 기존에 제안한 색 분산 특징을 이용한 방법에서 분산이 제대로 추출되지 않는 문자 획들에 대한 복원 방법을 제안한다. 이전의 색 분산 특징을 이용한 추출방법에서는 고정된 크기의 수평 및 수직 분간 추출 윈도우를 사용함으로서 문자 획이 두껍거나 긴 경우에는 색 분산이 제대로 추출되지 않는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 미 추출된 색 분산을 연결요소 외곽사각형의 기하학적인 정보와 경험적인(Heuristic) 지식을 함께 이용하여 복원하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 디지털 카메라와 휴대폰 카메라를 이용해서 취득한 문서 유형의 이미지와 간판, 거리 표지판 등의 자연이미지를 사용하여 테스트 하였으며, 특히 큰 글자를 포함하는 자연이미지에 대해서도 텍스트 추출의 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 차 음료 패키지디자인의 감성이미지에 관련된 연구로서 중국시장에서 판매되는 차 음료패키지의 대상을 수집하고 차 음료 패키지디자인에 대해 '달다. 쓰다, 개운하다, 시큼하다' 4개 대표적인 미각 형용사를 추론하였다. 그리고 수집된 차 음료 패키지디자인별도 대표 미각 형용사에 대한 느끼는 정도와 패키지디자인의 선호도를 조사했고 미각에 영향을 주는 시각요소인 색채와 일러스트레이션을 분석됐다. 즉, 차 음료 패키지디자인 색채는 달고 시큼한 맛은 녹색과 노란색을 사용하는 한편 노란색보다 녹색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 쓰고 시큼한 맛은 빨간색과 검은색 등의 짙은 색을 사용하는 한편 주황색이나 노란색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 달고 개운한 맛은 녹색을 사용하는 한편 짙은 녹색보다 연한 녹색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 쓰고 개운한 맛은 녹색, 빨간색, 노란색, 하얀색, 검은색을 사용했지만 대부분 패키지의 바탕색에다가 하얀색과 노란을 사용하는 한편 노란색을 사용하거나 바탕색에다가 하얀색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 그리고 차 음료 패키지디자인의 일러스트레이션은 그래픽을 통해 브랜드의 맛을 표현할 수 있는 일러스트레이션을 사용해서 미각에 영향을 주는 한편 일러스트레이션을 사용하는 디자인이 이미지를 사용하지 않거나 인물사진을 사용하는 디자인보다 선호도가 높은 것으로 분석됐다.
내용기반 이미지검색을 위한 기존의 색인구조들은 데이터 객체들을 대표하는 특성들이 증가함에 따라 검색시간 또는 공간요구량이 지수 함수적으로 증가하게 되는 문제점이 있다. 본 논문은 내용기반 이미지검색을 위한 기존의 색인구조들을 분석하여 새로운 색인구조가 갖추어야할 요구조건을 제시한 후, 제시된 요구조건들을 만족하는 새로운 색인구조 CIR-트리를 제안한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 실험을 통하여 색인구조들에 관한 성능을 여러 환경에서 비교하고 분석한다. 이를 통해 제안된 CIR-트리가 기존의 색인구조들에 비해 고차원에 적합하면서 검색시간과 저장공간면에서 성능이 우수함을 보인다.
본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.
본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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