본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.
디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.
작금의 현대 사회는 바쁜 일상 속 부모들의 관심이 부족한 자녀들에 대한 심리적 안정과 환경 적응력을 위한 색채심리치료의 필요성이 급증하고 있다. 이에 우리는 아동의 그림 등으로 아동의 감성상태를 파악하여야 한다. 현재 진행 중인 감성의 실증적 연구는 크게 심리학적 관점과 공학적 관점에서 이루어지고 있다. 심리학분야에서 이해하고 있는 감성은 감정에 가깝다고 할 수 있고, 한편 공학적 관점에서 이해되는 감성은 '외부의 물리적 자극에 의한 감각, 지각으로부터 인간의 내부에 야기되는 고도의 심리적 체험'으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 색채 이미지 공간에서의 단색, 배색의 정보를 활용하여 색채조화를 식별하고, 아동의 그림에서의 심리를 추출해내는 시스템을 제공한다. 우선 색채 이미지공간을 기반으로 감성 데이터베이스를 구축한다. 이후에 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내고, 아동의 그림에서의 컬러 분포도를 이용하여 아동색채심리를 알아본다.
본 논문에서는 12색상환을 바탕으로 한 28색의 감성을 추출하여 감성 데이터베이스를 구축한다. 그리고 입력 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내도록 한다. 또한 아동이 그린 그림에서 컬러 분포도를 이용하여 아동의 색채 감성 심리를 알아보도록 한다.
본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.
제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.
본 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.
작금의 현대 사회는 바쁜 일상 속 부모들의 관심이 부족한 자녀들에 대한 심리적 안정과 환경 적응력을 위한 색채심리치료의 필요성이 급증하고 있다. 이에 우리는 아동의 그림 등으로 아동의 감성상태를 파악하여야 한다. 현재 진행 중인 감성의 실증적 연구는 크게 심리학적 관점과 공학적 관점에서 이루어지고 있다. 심리학분야에서 이해하고 있는 감성은 감정에 가깝다고 할 수 있고, 한편 공학적 관점에서 이해되는 감성은 '외부의 물리적 자극에 의한 감각, 지각으로부터 인간의 내부에 야기되는 고도의 심리적 체험'으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 색채 이미지 공간에서의 단색, 배색의 정보를 활용하여 색채조화를 식별하고, 아동의 그림에서의 심리를 추출해내는 시스템을 제공하며, 색채 이미지공간을 기반으로 감성 데이터베이스를 구축한 이후에 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내고, 아동의 그림에서의 컬러 분포도를 이용하여 아동색채심리를 알아보았다.
본 연구는 하나의 감각으로 인해 다른 영역의 감각을 불러일으키는 공감각 현상을 기초로 하여 사운드에서 컬러이미지를 유추하여 생성하는 응용 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이를 위해 사운드의 특징정보인 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)에서 음계(Scale) 및 옥타브(Octave) 성분을 추출한 후, HSI 컬러모델인 색상(Hue), 명도(Intensity) 성분에 각각 매핑한다. 본 논문에서 채도(saturation)값은 고정된 값을 사용한다. 이를 다시 RGB 컬러모델로 변환한 후 최종 BMP 포맷으로 컬러 이미지를 출력한다. 본 연구에서 제시한 사운드-컬러이미지 변환 방법을 토대로 기본 변환 시스템을 구현해 본 결과, 기본주파수에서 추출된 음계 및 옥타브 성분의 변화에 따라 색상 및 명도가 상이한 다양한 컬러가 나오는 것을 확인할 수 있었다. 또한 하드웨어적 구현을 위해 TMS320C6713 DSP Board에 포팅하여 실험한 결과 제안된 시스템의 시뮬레이션 결과와 동일한 컬러 이미지가 출력됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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