• 한국측량학회지
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• 제26권5호
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• pp.455-463
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• 2008

광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.251-256
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• 2010

본 논문은 컬러이미지에서 소리를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 위하여 색-음 상호변환에 기초한 응용 시스템의 구축을 목표로 하고 있다. 그 첫 번째 단계로서 컬러 이미지를 소리로 변환하는 방법론에 관한 기초 연구 및 이에 기반한 기본 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서는 컬러 영상이 갖고 있는 색상과 소리의 파동, 즉 상호 주파수 특성에서의 유사성을 이용하여 가시영역에서 가청영역으로 변환하는 방법을 제시하고, 컬러모델 변환 및 변환된 모델에서의 히스토그램을 이용하여 컬러 영상을 소리의 청각적인 요소로 변환 가능하게 하는 색-음 변환 방법을 제시하고 있다. 또한 본 연구에서 제시된 색-음 변환 방법을 토대로 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩하고 실제 기본 응용 시스템을 구현해 보았다. 그 결과 색채와 소리의 상호 연관성 즉, 색채의 색상(Hue), 채도(Saturation)및 명도(Intensity)를 음의 높이(Fundamental Frequency), 하모닉(Harmonics) 및 옥타브(Octave)에 각각 대응시키고, 변환된 음향 요소를 Csound로 합성하여 웨이브 파일로 변환됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.97-102
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• 2008

본 논문은 컬러 질의 영상의 효과적인 검출을 위해 공간 컬러모델 및 특징점 정합 방법을 이용한 객체 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선행 연구 되었던 컬러 히스토그램 방법의 단점을 극복하고, 데이터베이스 영상과 질의 영상의 컬러 유사도를 사용자 조작 없이 실시간 분할 검출한다. 이를 위해 HMMD 모델과 러프 집합 이론을 이용하였다. 여기서 질의 영상의 검출을 위해 질의 영상과 데이터베이스 영상 간의 색상 유사도를 비교하여 관심 영역을 선택하고, 관심 영역에서 SIFT 정합 방법을 이용하여 검색한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수한 검출율을 보임을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1641-1648
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• 2017

본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.524-526
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• 1999

본 논문은 환경에 독립적인 자동차 영상에서 자동차 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고 실험 결과를 기술한다. 번호판 주위환경에는 다양한 조건이 존재하며 이에 적응성을 가지고 빠른 추출을 수행하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 HSI 컬러 모델에 기반하여 번호판을 면밀히 분석하여 번호판을 유형별로 그룹화하고, 지역 분할 및 병합을 통해 빠른 시간안에 번호판 후보 영역을 검색한다. 그리고 번호판이 갖는 특성을 이용하여 후보 영역에서 번호판 영역임을 검증함으로써 자동차 번호판 영역을 찾는다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.105-110
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• 2016

디지털 카메라의 생산 비용을 낮추며 작게 만들기 위하여 부표본화된 컬러 필터 배열 영상이 사용되고, 이러한 컬러 필터 배열 영상에 비어 있는 컬러 값을 추정하는 컬러 보간 과정이 수행된다. 그러나 신호들이 부표본화 되면서 주파수 영역에서 보았을 때, 신호가 겹치는 에일리어싱이 발생한다. 이 문제가 컬러 보간 과정에서 제대로 해결되지 못하면 가색상과 지퍼 현상과 같은 에일리어싱 아티팩트가 발생한다. 본 논문에서는, 컬러 영상에 존재하는 에일리어싱 아티팩트를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 컬러 필터 배열 영상의 부표본화된 신호들을 사용하여 에일리어싱 영역 지도를 추정한다. 에일리어싱 영역 지도와 추정된 휘도 영상을 이용하여, 영상 획득 모델의 최소 자승 추정 방법으로 에일리어싱 아티팩트를 제거하여 고해상도의 컬러영상을 추정하도록 하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘이 컬러 영상에 존재하는 에일리어싱 아티팩트를 효과적으로 제거한 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-43
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• 2014

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.427-434
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• 2016

본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.240-243
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• 2022

본 논문에서는 네일 아트를 한 손 이미지가 주어졌을 때 손톱에 있는 네일 아트의 컬러를 자동으로 분류해주기 위한 시스템을 제안한다. 네일 아트 컬러 자동 분류기는 Object Detection 모델을 이용하여 인풋으로 들어오는 손 이미지에서 손톱 영역을 찾고, 각 손톱에 대하여 13 가지 컬러 중 하나로 분류한 결과를 아웃풋으로 반환한다. 본 프로젝트에서는 사용자가 요청하는 네일 아트 손 이미지에 대하여 컬러 라벨링 결과를 반환해주는 API 형태의 서비스를 제안하며, 반응형 웹을 통해 시연 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다.