• 디자인학연구
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• 제16권3호
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• pp.371-380
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• 2003

현대 소비자들은 좀더 감각적이고, 정서적 만족감을 제공하는 제품을 기대하고 있으며, 이에 감성공학이란 전문적인 지식들을 자동차 디자인에 응용할 필요성이 대두되게 된 것이다. 자동차의 경우 개성 있는 나만의 차를 갖고 싶어하는 욕구로 자동차를 꾸미는 데에 많은 투자를 하면서 휠 디자인이 중요시되고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 디자인 방향 모색으로 감성 공학적 분석 방법을 통하여, 소비자들의 자동차 휠 디자인에 대한 이미지를 파악하고, 소비자의 요구와 감성에 따른 자동차 휠 디자인을 분석하였다. 그 결과, 'harmonious', 'fresh'와 'strong'의 이미지가 자동차 휠 디자인을 대표하며, 'harmonious' 이미지로는 스포크 타입, 'fresh'의 이미지는 메쉬 타입, 'strong'의 이미지는 디쉬 타입의 자동차 휠 디자인으로 나타났다. 따라서 자동차 휠의 디자인 개발에 소비자의 감성을 기반으로 한 감성 공학적 디자인 접근을 함으로써 소비자에게 만족시킬 수 있는 디자인 방향 제시를 가능케 하였다.

• 국제지역연구
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• 제14권1호
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• pp.161-181
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• 2010

본 연구는 국가이미지와 기능적 속성 및 브랜드개성이 미(美) 중(中) 인(印) 소비자들의 한국 자동차 선택에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위한 목적으로 실시되었으며, 실증분석 결과 나타난 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국 소비자들이 한국 자동차 선택시 중국 및 인도 소비자들에 비해 국가이미지와 브랜드개성의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 둘째, 3개국 소비자들 모두 다른 두 요인에 비해 기능적 속성의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났으며, 이중 중국 소비자들이 미국 및 인도 소비자들에 비해 상대적으로 기능적 속성의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 본 연구결과가 시사하는 바는, 미(美) 중(中) 인(印) 소비자들이 정도의 차이는 있지만, 한국 자동차 선택에 있어 국가이미지와 기능적 속성뿐 아니라 브랜드개성의 영향을 함께 받는다는 것이다. 이러한 점을 감안할 때 해외시장에 진출하고자 하는 한국 자동차 기업들은 독특하고 개성있는 브랜드 개발이 필요함을 암시한다. 특히 이러한 브랜드 이미지가 한국의 국가이미지를 잘 나타낼 수 있을 때 소비자들의 충성도는 더 높아질 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.166-178
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• 2012

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.408-410
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• 2014

본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 이진화과정을 거쳐 레이블링된 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 자동차 번호판 인식 시스템은 지금까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 번호판의 인식률도 점점 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 레이블링 이미지에서 자동차 번호판 영역을 추출하기 위한 관심 영역 설정에 대한 연구를 기술하였으며 레이블링을 위한 이미지 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화 되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.69-78
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• 2006

본 연구는 감성공학을 이용하여 승용차의 이미지분석을 하는데 관련된다. 본 연구에서는 감성공학적 접근법으로 제품의 이미지를 표현하는 적합한 형용사 조합을 도출한 다음 의미변별법을 이용하여 감성평가를 실시하고 그 결과를 요인분석법으로 처리하여 형용사 조합을 소수의 요인으로 축약한다. 다음으로 소수의 요인을 축으로 하여 이미지 공간을 구축하고 공간 내에서 개별 제품의 이미지 위치를 파악하는 것이다. 본 연구에서는 국산 승용차 12개 모형에 대해서 감성공학적 접근법으로 이미지 평가실험을 하였는데, 감성평가에는 127명의 패널이 참가하였으며 14개 형용사 조합에 대해서 요인분석으로 이미지 공간을 구성하는 2개의 축, 즉, 요인을 도출하고 이미지공간에서의 개별 제품의 위치를 파악하였다. 그 결과 대체로 자동차 3사가 목표하는 이미지를 달성하고 있음이 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권8호
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• pp.727-733
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• 2004

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소가 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다. ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출할 경우 색상 정보와 명암정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 한 결과 92%의 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3155-3163
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자추출, 추출된 문자의 인식등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용하여 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.245-248
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.437-440
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• 2011

본 논문은 이동식 자동영상속도측정기로 과속 단속된 영상자료 중 역광 원인으로 자동차 번호판을 인식할 수 없어 폐기되는 영상자료에 대한 번호판 인식률을 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. 명암값 분포가 불규칙한 자동차 번호판 이미지나 영상 자체에 손상이 많은 자동차 번호판 이미지를 지역적 적응 이진화 알고리즘을 사용함으로써, 오츠 전역적 이진화 알고리즘보다 뛰어난 자동차 번호판 인식률을 얻었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1113-1118
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• 2002

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지로부터 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 : 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다 ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위하여 색상 정보와 명암 정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 실험한 결과 92%의 결과를 보였다.