This study analyzes the shapes of the adjustment of a Napoleon Collar which combines a stand collar with an upper collar. It established experimental conditions for fixing the conditions of Napoleon Collar components (lapel width, stand collar size and upper collar size) as well as varied the shape of the neckline, the length of the curve of a stand collar and the size of the drawing space at the center back. It produced 22 test clothes of muslin, which were dressed on dress form No. 8. The results indicate that: 1. Neckline shape determines the amount of stand and fall. Less curved neckline stands higher against the neck and a more curved neckline is laid lower onto the body. 2. A shorter curve length of a stand collar allows a longer roll line to fall farther away from the neck with more space between the neck and collar. However, the longer the depth of curve of a stand collar creates a shorter roll line that stands high against neck and closer to neck without any space between the neck and collar with a collar line matching the neck of the dress form. 3. The smaller the drawing space at the center back creates a shorter the style line of the upper collar. However, a narrower back width of the collar creates a bigger drawing space at the center back with a longer the style line and a more naturally placed back width of the collar. 4. A Napoleon Collar creates a longer depth of curve for a stand collar and a smaller drawing space at the center back that is tightly and stably stuck to the neck.
본 논문에서는 물체의 고유 칼라 정보 복원을 통하여 조명의 영향을 받지 않는 칼라 기반 얼굴검출 기법을 제안한다. 즉 주위 조명 영향으로부터 RGB 성분 계수를 파악하여 조명 성분에 영향을 받은 성분을 상쇄시키고, 색포화도와 밝기값 보상을 통해 고유 칼라를 복원(color recover)하는 실험을 하였고, 복원된 영상을 YCbCr 좌표계로 변환시킨 후, CbCr 각각에 대해 살색 성분이 나타내는 일정한 범위내의 부분을 검출하였다. 또한 이 진화 과정에서 생긴 잡음들을 형태학적인 모폴로지 필터를 통해 제거하였으며, 살색 후보 영역 중 같은 영역들은 레이블링하여 얼굴 후보 영역을 생성하였다. 그러나 칼라 정보만으로는 검출된 영역이 얼굴인지를 판단하기가 매우 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인간시각에 기반한 Gabor 필터를 사용하여, 검출된 살색 영역이 최종적으로 얼굴인지를 판별하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 해프톤 영상의 칼라 분포 특성을 이용하여 해프톤 영상과 비해프톤 영상을 분류하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 스캐닝한 RGB 해프톤 영상을 HSV 칼라 모델로 변환한 후, Hue에 대한 히스토그램에서 해프톤 영상이 갖는 고유한 칼라분포 특성을 분석하였다. 일반적으로 해프톤 영상에서는 인쇄시 사용된 칼라들로 인해 특정 Hue 값을 갖는 픽셀의 빈도가 비해프톤 영상과 달리 피크(peak) 형태로 높게 나타나는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 해프톤 영상과 비해프톤 영상을 구분할 수 있는 분류 방법을 개발하였으며, 실험을 통해 그 타당성을 검토하였다. 제안한 방법은 내용기반 검색시스템에서의 영상분류과정과 문서영상분할 분야 등에서 활용할 수 있다.
칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 여러 형태의 필터들이 개발되어 왔는데 혼합된 잡음에서 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 우수한 성능을 보였다. 그러나, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 균일하게 적용되어지기 때문에 윤곽선 이동이 일어나 blurring 현상이 심하게 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 smooth 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 기존의 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였다.
정보 산업의 발달에 의해 여러 가지 형태의 정보 전달이 가능하게 되었으며 최근에 칼라 화상의 정보 전달에 있어서 빠른 전송과 압축기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 칼라 화상을 압축하는데 있어 개선된 SOM 알고리즘을 이용하여 칼라 이미지에 대한 벡터 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 LBG 알고리즘을 이용한 벡터 양자화 기법에 비해 블록화 현상을 줄일 수 있었으며 이미지 전체에 대해 블록의 수만큼 계속해서 반복하지 않고 동적으로 코드북을 생성시킴으로써 실행 시간도 줄일 수 있었다. 또한 웨이블릿을 칼라 화상에 적용시켜 화상의 특징을 더욱더 두드러지게 함으로써 개선된 SOM을 적용시 재생의 효과를 높일 수 있었다.
본 논문에서는 칼라차 영상을 이용하여 물체들의 움직임을 분석하고 이동 형태들의 대한 RGB 특징 값을 추출하였으며 그 동안 미해결 과제로 남았던 이동 물체들 사이의 영역정합(matching)과 군집화 (clustering)를 이용하여 대응(Correspondence)관계를 확인하는 문제를 해결하여 이동 물체들을 추구하여 보았다.
Ubiquitous computing 환경에서 휴대용 단말기는 중요한 위치를 차지하고 새로운 Interface와의 연결을 통해 다양한 어플리케이션이 생성하게 된다. 본 논문에서는 휴대용 단말기와 칼라코드 인터페이스를 이용하여서 새로운 형태의 온-오프라인 통합 상거래 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 휴대용 단말기를 이용해서 오프라인 쇼핑의 눈으로 볼 수 있다는 정과 온라인 쇼핑의 장바구니 기능과 검색기능을 합친 새로운 형태의 쇼핑을 지원하는 시스템이다. 사용자는 물건의 칼라코드를 인식함으로써 물건의 내역을 입력받고 전자 결제를 사용함으로써 손쉽게 결제할 수 있는 장점을 얻게 되고 대형마켓에서는 인력 절감과 편리한 서비스를 제공한다는 장점이 있다.
아스팔트 콘크리트 포장은 많은 곳에서 쓰여지는 것을 볼 수 있다. 도심지 도로, 고속도로, 주차장, 그리고 자전거 도로에 이용되고 있다. 사용재료의 성질을 보면 비교적 온도에 민감한 재료로 분류될 수 있다. 여름철에는 유연한 성질을 보여주고 있고 겨울철에는 강성의 성질을 보여주고 있다. 포장관리의 측면에서는 손상된 부분에 대해서는 비교적 쉽게 보수할 수 있는 점을 들 수 있다. 그리고 일반적인 아스팔트 포장의 색깔은 검정과 회색으로 구성되어 있음을 알 수 있는데 이들 아스팔트 포장은 다양한 칼라로 표현할 수 있는데 크게 두 가지의 방법으로 칼라포장을 시공할 수 있다. 첫 번째로 시멘트 형태의 칼라도료를 아스팔트 포장에 칠하는 방법으로 도료가 벗겨지는 것을 방지하기 위해서는 주위를 요하는 시공이 요구된다. 두 번째의 방법은 칼라 첨가제를 이용한 칼라 아스팔트 시공을 들 수 있다. 본 방법은 원하는 아스팔트 층에 대해 전체적으로 색을 입히는 방법으로 장점으로는 일반적으로 쓰고 있는 혼합물 배합설계를 이용할 수 있다는 점이다. 단점으로는 주로 빨간색 그리고 갈색으로만 색깔을 표현할 수 있는 것이다. 본 연구에서는 제시된 첨가제를 이용하여 영구변형, 수분민감도 및 피로균열에 대한 공용성을 평가하고자 한다.
본 논문에서는 칼라영상에 포함된 객체를 추출할 수 있는 방법을 제시한다. 객체는 상이한 칼라와 텍스처로 구성되는데 이들을 포괄하여 사람이 인식하는 객체와 유사한 형태로 추출할 수 있도록 하였다. 이를 위해 해상도를 줄여가며 영역 분할한 후 그 결과를 조합함으로써 사소한 변화는 흡수하고 중요한 변화가 발생하는 영역 단위의 분할이 가능하도록 하였다. 분할된 영역들의 공간적 정보와 영역 크기 정보를 이용하여 분할된 영역 중에서 핵심 객체영역과 핵심 배경영역을 선택하고 객체 후보 영역에 대해 이들과 칼라 분포 유사도 조사를 하여 핵심객체영역과 유사한 유사도를 갖는 영역들을 최종 객체 영역으로 추출하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 단순한 배경을 가진 영상뿐만 아니라 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 내용기반검색, 영상 DB의 인덱싱 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 칼라 영상에 대한 인간 시각 특성과 무채색으로부터 정보를 추출하여 칼라 정지 영상에 효과적으로 워터마크 신호를 삽입하는 방법을 제안하였다. 워터마크는 이진 워터마크를 사용하였으며, 일반적으로 인간 시각 체계 특성에서 무채색(achromatic) 신호보다 유채색(chromatic) 신호에 대한 변별력이 떨어지는 특성을 이용하여 입·출력 장치로 획득된 RGB 좌표계의 칼라 정지 영상을 무채색 성분과 유채색 성분으로 완벽히 분리되는 다른 좌표계로 변환하여 워터마크를 유채색 포화도 성분에 삽입한다. 워터마크를 검출하는 과정은 원영상을 사용하지 않고 유채색 포화도 성분의 변경 형태를 추정하여 삽입된 워터마크를 검출 가능하였다. 실험 결과 특히 비가시성 특성 부분에서는 기존 방법들과 비교할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 강인성 또한 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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