본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
현재 영상 정보 개선을 위한 다양한 영상 필터링 알고리즘들이 제시되고 있으며, 그 중에서 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘은 다른 기존의 필터링 방식에서 잡음이 제거된 후에 블러링 효과와 잡음 제거율이 반비례하는 단점을 개선하기 위해서 퍼지 논리를 적용하였다. 그러나 기존의 퍼지 필터 방법은 그레이 영상의 단색 정보만을 잡음의 판단 기준으로 하였기 때문에 칼라 영상에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에 서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.
본 연구는 전통적인 방식과 디지털방식을 이용할 때 컬러링 프로세스에서 초보 디자이너와 전문 디자이너 간에 전략적인 측면에서 어떠한 차이가 나는지를 비교하여 그들의 행동을 깊이 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 그래픽 디자인에서 메인 프로세스에 해당하는 디자인 과정에서 서로 다른 의사소통 채널을 이용해서 탐색적인 프로토콜 연구를 실시한다. 그래서 각 디자이너들이 그들의 스킬을 활용하여 컬러링 프로세스 과제를 어떻게 수행하는 지를 관찰하고 그래픽 결과물, 구두조서를 토대로 분석을 실시한다. 본 결과물은 디자인 교육과정을 개선하는데 큰 영향을 미칠 것이며 실제 디자인 과정의 본질을 파악한다면 디자인교육과정의 개선을 위한 지침을 제공 할 것으로 기대된다.
본 논문은 AR컬러링기술과 가상의 환경 그리고 여러 VR기기들을 접목시켜 현실의 정보를 받아 가상환경에서의 인터랙션 등을 구현한 혼합현실 콘텐츠 제작에 대한 연구이다. 본 연구에서는 실제 혼합현실 콘텐츠를 제작하고 시연하기 위해서 '신데렐라'라는 동화를 주제로 콘텐츠를 기획부터 제작까지 하였다. '신데렐라'는 사용자가 직접 색칠한 도면의 색을 Oculus Rift를 이용해 보이는 가상공간에서 3D모델링에 입혀 보여주고, Leap-Motion을 활용하여 손가락의 움직임 정보를 받아 모델링 된 구두를 들어 올릴 수 있게 하였다. 트레드밀 위에서 발을 굴러 특정범위로 이동이 가능한 전시 및 체험용 가상증강 인터렉션 콘텐츠이다. 우리는 이 논문을 통해 증강현실과 가상현실의 기술이 혼합되어 있는 새로운 형태의 혼합현실 게임콘텐츠 제작에 대한 제작경험을 공유하고, 나아가 이 분야의 좀 더 보편적인 활용에 기여하고자하였다.
본 논문에서는 컬러 패턴의 분해와 가설검정 기법을 이용하여 영상에서 조작된 컬러의 영역을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 디모자이킹으로 보간된 화소는 원 화소보다 적은 분산을 가진다는 것에 착안하여, 통계적 검정을 이용하여 분산의 불일치성을 판단하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 컬러 패턴을 각각 디모자이킹 패턴에 따라 분해하는 방법을 도입하여 분산을 계산한다. 또한 보간된 화소와 원 화소의 분산의 차이를 크게 하기 위하여 고역통과 필터링을 적용한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 컬러 조작 영역을 찾는데 매우 유효하며 기존 방법과 비교하여 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
컬러 이미지는 Gray 이미지와는 다르게 색상으로 표현하는 정보가 많이 포함되어있으며 이미지 내 각 픽셀의 색상과 픽셀 값이 적녹청(RGB) 3개 값의 조합으로 결정된다.본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴고지의 유용성평가를 위해 이미지에서 기본적이고도 중요한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$^{-1}$(ι= 1, 2, . . . ,N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, CMY, XYZ 등 컬러공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서, 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식이 사용되어 새 레벨의 이미지를 생성하며 이를 에지로 검출한다.
본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 시간 제약 조건하에서의 최적 선택 공급 전압을 위한 전력 감소 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 전력감소 스케줄링에서는 전력소비를 줄이기 위해 가변 전압 레벨을 이용해 최적 공급 전압을 선택 휴리스틱 방법으로 연산을 수행하여 제어 스텝을 결정한다. 그리고 최적 선택 공급 전압 바인딩에서는 그래프 컬러링 기법을 이용해 레지스터 상의 전력 소비의 주원인인 스위칭 활동을 최소화한다. 상위 수준 벤치마크 예제를 이용한 실험으로부터 우리는 최적 선택 공급 전압을 이용한 제안한 알고리듬이 획일화된 단일 전압을 이용한 알고리듬보다 전력 소비를 줄이는데 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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