• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3265-3274
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• 1998

본 논문에서는 인간의 칼랄 인식 특성인 명도, 채도 및 색조의 관계를 학습시킨 신경회로망을 이용하여 열화된 영상의 채도 부분을 향상하는 칼라영상향상법으 제안하였다. 제안한 방법은 우선 표준영상으로부터 여러 단계 열화된 영상들로부터 얻은 다양한 명도, 채도 및 색조의 관계를 신경회로망의 입력으로 하고 표준영상의 채도를 목표차로 해서 신경회로망을 학습시킨다. 그리고 이렇게 학습된 신경회로망에 열화된 영상의 명도, 채도, 색조 그리고 향상시킨 명도를 입력하면 향상된 채도를 얻을 수 있는 칼라영상향상방법이다. 본 논문에서는 제안한 방법이 기존의 칼라영상향상법에서 가장 문제가 되었던 영상 향상 시 칼라범위를 초과하는 문제와 채도 향상비의 인위적 선택문제를 해결하고 채도의 대비를 향상시켜 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법임을 밝혔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.119-130
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• 2013

본 논문에서는 디지털 영상의 색상을 유지하면서 영상의 명암대비 향상과 함께 채도를 향상시키는 방법을 제시한다. 제안방법은 명암대비 향상 후 밝기 변화에 따른 시각적인 채도 변화를 보정하기 위해 최대색차신호 테이블을 이용한다. 최대색차신호 테이블로부터 휘도변화에 따른 가중치를 구하고, 입력 색차신호에 가중치를 곱하여 채도를 밝기에 적응적으로 보정한다. 또한 사용자가 입력한 만큼의 채도를 향상시키는 과정에서 과도한 채도 향상으로 인한 왜곡을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 다양한 특성을 갖는 영상에 대한 실험을 통해 제안방법은 기존방식과 비교하여 효과적으로 컬러 영상의 선명도를 향상시킴을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.145-152
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• 2007

본 논문에서는 LCD 모니터, LCD TV, PDP TY, OLED TV 등과 같은 평판 디스플레이 장비를 위한 적응형 칼라 영상 향상 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안한 알고리즘은 칼라 영상에서 콘트라스트와 채도를 함께 향상 시키는 방법이다. 콘트라스트 향상을 위해서 사용하는 적응형 선형 추정 CDF(Cumulative Density Function) 기법은 콘트라스트 향상 시 밝기에 따른 조정이 가능하여 원 영상의 왜곡을 막아준다. 적응형 채도 향상 알고리즘은 채도 향상의 문제점인 Contour Artifact와 Over-Saturation이 발생하지 않는 범위내에서 제도를 향상시킨다. 또한 원 영상의 색상 분포에 따른 선택적 채도 향상 방법을 사용하여 고품질의 영상을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해서 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1995년도 추계학술대회논문집
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• pp.192-200
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• 1995

본 연구에서는 점차 사용이 증가하고 있는 GUI 환경의 작업에서, 인간의 감 성인석을 색에 적용하고 이에 대한 수행도를 분석하고자 하였다. 실험은 우선 텍스트만 있는 윈도우와 색이 있는 윈도우와의 검색 시간을 비교하였다. 그리 고 색의 세 가지 속성인 색상, 채도, 명도와 검색 시간과의 관계를 알아보기 위해 색상, 채도, 명도, 거리를 독립변수로 하고 검색 시간을 종속변수로 하여 실험을 하였다. 그리고 색에 대한 인간의 감성 인식을 알아보고, 감성 인식을 고려한 색의 실질적인 수행도에 대해서도 분석하였다. 통계분석 결과, 색이 있는 환경에서의 검색 시간은 악 50.31% 향상되었으며, 색상과 채도의 수준 차이는 검색 시간에 유의한 것으로 나타났다. 색상의 경우는 녹색,적색 순 으로 검색 시간이 좋았으며, 채도의 경우는 회색이 적게 포함된 경우 검색 시간이 향상되었다. 그리고 감성을 고려한 색도 검색 시간이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 여러 산업환경과 디자인 측면에 인간의 감성을 고려하 고 적용하는데 있어, 실질적인 수행도를 향상시키는 감성구현 방법과 이에 대 한 검증을 제시하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1455-1464
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• 2006

본 논문에서는 컬러 이미지에 적합한 화질 향상 알고리듬을 제안 하였다. 제안된 알고리듬은 입력 이미지의 명도 향상을 위한 MIE기법과 채도 향상을 위한 MSE기법으로 구분된다. MIE기법은 휘도 신호 처리 시 발생하는 색 재현 문제 및 과도한 밝기 변화를 제어하기 위한 알고리듬이고, MSE기법은 색차 신호 처리 시 발생하는 De-Saturation 혹은 Over-Saturation의 발생을 제어하기 위한 알고리듬이다. 제안된 알고리듬은 인간의 시각선호색을 중심으로 연산하며, 전체 이미지에 균등하게 적용하는 것 보다 고품질의 이미지를 얻을 수 있다. 제안한 알고리듬은 고화질을 위한 모니터나 TV등의 디스플레이 장치에 적용 가능하다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권9호
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• pp.110-117
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• 2016

컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 컬러 영상의 밝기 값에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 색상 열화 없이 콘트라스트가 향상된 결과를 얻을 수 있지만, 원본 영상 대비 결과 영상의 채도가 감소되는 문제가 발생한다. 컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위한 또 다른 방법은 컬러 영상의 각 채널에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 콘트라스트와 채도가 동시에 향상되지만 색상 열화가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 영상의 각 채널 처리 시 발생하는 색상 열화 원인을 분석하여 이를 보상해주는 방법으로 색상 열화 문제를 해결하였다. 또한 각 채널의 특성을 고려한 채널 적응적 콘트라스트 향상 방법을 이용하여 색상 열화를 방지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 이용하면 컬러 영상의 콘트라스트 향상뿐만 아니라 색상 열화가 발생하지 않으면서 채도가 향상된 결과 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 주관적 평가뿐 아니라 객관적 평가 지표들에서도 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.677-680
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• 2001

본 논문에서는 컬러 장치들간에 색을 일치시키기 위하여 휘도 대비와 채도 향상을 고려한 원형 색역 사상(circular shape-based gamut mapping)방법을 제안하였다. 서로 다른 장치들간에 색역을 일치시키기 위해 장치 독립적이고 균등 색 공간인 CIELAB값으로 변환하여 색역 사상을 수행하였다. 인간 시각에 상대적으로 민감한 특성을 가지는 휘도 성분을 JND(just noticeable difference)에 기반해 분할하고, 이를 기점으로 색역을 원의 형태로 나눈다. 이렇게 나뉜 색역은 사상의 방향성을 결정하는 기본 단위로 사용되어, 이들 영역을 기점으로 영역 대 영역별 사상 방법을 사용하였다. 제안한 색역 사상 방법을 모니터와 프린터간에 적용한 결과 보다 선명하고 휘도 대비가 높은 영상을 얻을 수 있었다.

• 환경기술인
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• 제22권통권232호
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• pp.2-6
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• 2005

"기업은 수익률 향상을 위해 계속적인 투자를 해야 합니다." 최근 새 사옥을 마련하여 지속적인 투자를 아끼지 않는 (주)산업공해연구소 이기채 대표이사는 사업의 성공은 재투자에 있다고 강조한다. 소위 환경분야 1세대하고 일컬어지는 1960년대에 국내 환경을 위해 초석을 다진 이 대표는 당시의 상황을 소상히 소개한다. 그는 당시의 회상하며 우리의 환경리더들의 발자취를 일일이 열거했다. 본지는 지난달 16일 새사옥으로 이전한 (주)산업공해연구소 이기채 대표이사를 만나 그의 환경분야 외길 36년사를 들어봤다. 다음은 이 대표와의 인터뷰 내용이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.88-96
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• 2012

3차원 영상(3D image)이란 영상 매체를 통해서 현실세계와 동일하게 인식하는 방법으로 인간의 시각 특성을 이용하여 실제로 자연에서 보고 느끼는 현실감, 깊이감을 그대로 표현해 내는 기술을 이야기 한다. 이러한 3D 영상을 디스플레이와 프린트매체 모두에 사용되기 위해 적용되는 영상처리 기법이 anaglyph를 이용한 3D 영상 처리이다. Anaglyph는 주로 적-청 안경을 사용해서 한쪽에는 적색영상을 인지하고, 한쪽에는 청색영상을 인지하도록 하며, 이 때 적색과 청색 영상의 깊이감을 조절하여 영상이 3D로 인식 되도록 하는 기술이다. Anaglyph기법은 간단하게 영상을 생성할 수 있고, 또한 필터의 구현이 쉬운 반면, 좌 우 영상의 밝기차이로 발생하는 망막 경합 현상을 야기하여 사람이 3D를 인지하는 동안 눈에 피로감을 가중 시킨다. 따라서 본 연구에서는 두 영상의 밝기차이를 줄여 망막 경합을 최소화 하는 영상처리 방법을 제안한다. 또한 밝기 차를 줄이면서 나타나는 색 왜곡 현상과 채도 저하 현상을 보상하여 결과 영상의 화질을 향상시킨다. 밝기를 보상하는 방법은 원본 영상의 밝기와 좌 우 영상의 밝기의 평균을 취하여 밝기 비율을 유지하면서 두 영상의 밝기 차이가 줄여진다. 그 결과, 밝기 차에서 나타나는 망막경합을 최소화 하면서, 또한 필터의 사용으로 인해 나타나는 밝기 저하 현상을 보상한다. 밝기의 향상으로 인해나타나는 채도 저하 현상은 디스플레이의 색역의 가장자리(boundary)의 변화에 비례하여 채도를 향상시킴으로써 밝기에 비례한 채도 향상이 이루어져 보다 원본에 가까운 색을 관찰할 수 있다. 또한 밝기 보상과정에서 좌 우 영상의 색이 섞이는 현상에 대해 필요한 요소 외에는 절단(Clipping) 방법을 적용하여, 각 영상에 필요한 요소만을 취함으로써 더욱 원본에 가까운 영상을 재현한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.1-10
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• 2008

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.