• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.867-870
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• 2000

영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.250-252
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• 1998

내용기반 이미지 검색(Content-based image retrieval)에서 컬러 특징을 표현하기 위해 컬러 히스토그램이 많이 이용되고 있다. 하지만 히스토그램의 고차원적인 성질 때문에 색인구조를 사용한 효율적인 검색이 어렵고, 유사도 계산 단계에서 비용이 많이 든다. 이점을 개선하기 위해서 이미지의 컬러 정보 손실을 최소화하면서 히스토그램의 차원을 낮추는 컬러 클러스터링 방법이 제안되었다. 이 논문은 이미지 검색의 응용 분야에 따른 이미지 데이터의 컬러 분포 특성을 이용한 컬러 클러스터링 방법을 제안한다. 컬러 분포를 가중치로 이용한 계층적 컬러 클러스터링 방법에 대해 알아보고, 두 단계 컬러 히스토그램을 이용한 이미지 검색에 적용하여 컬러 정보 유지 능력을 실험해 본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.129-134
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위한 효율적이고 자동적인 특징 추출 알고리듬을 컬러 정보와 모션 정보에 대해 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리듬을 제안한다. 그리고 모션특징은 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여 사용한다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현해, 제안된 알고리듬의 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.137-140
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• 2006

본 논문은 급격한 컬러 변화를 보이는 물체를 추적하기 위해 새로운 알고리즘에 대해서 기술하였다. 이를 수행하기 위해 컬러기반의 추적 알고리즘인 Mean Shift를 개선하여 적용한다. 지존의 Mean Shift 알고리즘은 물체 추적을 위해 컬러 분포 정보를 설정한다. 하지만 초기의 컬러 분포 정보가 사라질 경우 물체 추적을 정확히 수행하기 힘들다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 Mean Shift를 개선하여, 추적 대상의 컬러 정보를 반복적으로 업데이트하여 초기의 컬러 정보가 사라지더라도 추적이 가능하도록 개선하였다. 개선된 추적 알고리즘은 시간에 따라 초기의 컬러 분포 정보가 완전히 사라지더라도 실시간 추적이 가능하도록 구현하였다. 이를 입증하기 위해 본 논문의 실험에서는 실험적인 환경에서 급격한 컬러 변화를 보이는 간단한 문제의 추적과 실생활에서의 예를 함께 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.246-249
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• 2011

페이징을 이용한 가상 메모리 환경에서는 프로세스가 사용하는 가상 페이지가 임의의 물리 페이지로 매핑이 되므로 캐시 인덱스 충돌로 인한 캐시 미스율이 증가한다. 이를 하드웨어의 지원 없이 해결하기 위해 페이지 컬러링 기술은 처음 연구되기 시작하였고, 지금까지도 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 페이지 컬러링 기술은 컬러링 정책을 먼저 정해놓고 컬러링을 하는 정적 페이지 컬러링, 그리고 동적프로파일링을 통해 프로세스의 데이터 영역 접근 패턴을 파악하고 이를 통해 실시간 컬러링을 하는 동적 페이지 컬러링으로 나눌 수 있다. 하지만 두 가지 방법 모두 다음과 같은 단점이 존재한다. 먼저 정적 페이지 컬러링은 프로세스의 동작을 프로파일링 할 수 없기 때문에 컬러링으로 인한 효율을 극대화시킬 수 없고, 동적 페이지 컬러링은 동적 프로파일링을 하고 이를 통해 재컬러링(recoloring) 하는 오버헤드가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 실행 코드 영역 프로파일링을 통한 MFU(Most Frequently Used) 기반 페이지 컬러링 기법을 제안한다. 이 기법은 동적으로 프로세스 코드 영역을 프로파일링 하여 실행 점유율이 높은 영역을 알아낸 뒤, 이를 기반으로 정적 페이지 컬러링을 하는 방식이다. 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 기법들이 가진 단점을 해결하고, 캐시 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 2003

사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 다양한 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 사람의 피부색을 이용한 컬러정보(Color Information)와 국부 최적 임계치 기법을 사용하여 얼굴의 형상정보를 검출하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 사용한다. 컬러정보를 사용하여 얼굴의 후보영역을 선정한 후에 그 후보영역에서 얼굴의 특징인 눈, 눈썹, 입을 찾는 방법을 제안한다. 피부색은 일정한 분포를 가지고 있기 때문에 후보영역을 비교적 정확히 찾을 수 있으며, 국부 최적 임계치 기법은 효과적인 얼굴 특징 검출방법이다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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• pp.83-83
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• 2004

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.273-278
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• 2005

전정색영상과 달리 컬러영상에서 개체를 추출할 경우 밴드별 분광특성을 이용하여 특정지물을 효과적으로 인식할 수 일고 밝기값만으로 구별해낼 수 없는 개체를 추출할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 컬러영상에서 지형지물을 추출하기 위해 컬러정보를 이용하여 경계를 추출하는 연구를 수행하기 위해 일반적으로 사용하는 RGB 색체계가 아닌 CIEL*Ch 색체계로 변환한 후 L*에서 경계를 추출하고 C, h값으로 특정지물을경계를 추출하는 기법으로 컬러영상의 경계를 추출하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.187-196
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• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위하여 컬러 정보 및 모션 정보를 사용하는 효율적인 자동 특징 추출 알고리즘을 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여, 기존의 위치 기반 특징 추출 알고리즘의 한계를 극복하였다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현하여, 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.129-138
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• 2002

본 논문에서는 모션캡쳐를 위해 컬러 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정 알고리즘을 제안하였다. 현실공간의 연기자 각 관절 부위에 컬러마커를 부탁시키고 이를 컬러 스테레오 카메라를 이용해 촬영한 후, 본 논문에서 제안한 컬러 매칭방법과 컬러 영역중심의 분석방법에 의해 카메라로부터 마커가지의 거리를 계산한다. 스테레오 영상에서 마커의 컬러영역을 추출하기 위해 국부지역내의 각 픽셀의 RGB(red, green, blue) 컬러 정보를 CIE(Commission Internationale de1'Eclairage) 컬러 공간으로 변환시켜 컬러의 파장을 계산하고, 국부지역의 우월 파장이 마커의 컬러파장과 일치하는지를 검색한다. 가상공간에서의 캐릭터의 움직임은 시간에 따른 마커의 위치 변화정보를 처리하는 프로그램에 의하여 제어된다.