• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.135-138
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• 2009

포토닉 의류는 의류에 다양한 광원과 광전달 소재를 적용하여 빛을 발현하는 디지털 기술을 적용하여 의류의 색채를 제어함으로써 착용자의 감성을 시각화할 수 있도록 하는 스마트 의류의 일종이다. 앞서 개발한 포토닉 의류의 중 LED램프와 광섬유의 조합으로 색광을 발현하는 기능은 특별히 RGB 색조합을 통해 의도하는 색채를 다양하게 구현할 수 있다는 특징이 있다. 현재 색채 발현 방법은 Red, Green, Blue의 3가지 색상의 LED의 적절한 조합을 통하여 색채를 발현하는 방식을 가지고 있으나 색체계 상의 기준 색상과 실제 발현되어 육안으로 확인되는 색채의 차이가 있어 의도와는 다른 색채가 나타나 디자이너의 색채 기획의도를 포토닉 의류에 적용하기 힘들며, 기존의 색체계에 의해 생산된 다른 텍스타일 색채와의 컬러 조합에 있어서 필요한 정확한 데이터를 얻기 어렵다. 따라서, 포토닉 의류에 의도하는 색채를 발현하기 위해서는 기존 색상과의 차이점 보정과 효과적인 데이터 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 포토닉 의류의 색채에 관한 보다 체계적인 연구를 통해 웹 컬러와 광섬유를 이용한 포토닉 컬러에서의 색채 이미지를 비교, 분석하고 RGB값과 색차값을 통한 차이점 보정을 참고하여 광섬유를 사용하여 제작되는 스마트 포토닉 의류의 제작 시 색채선정 기획에 있어서 기초적인 자료로 활용될 수 있도록 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.171-177
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• 2008

본 연구에서는 베이어패턴을 가지는 보간 알고리듬들을 조도에 따른 성능을 실험을 통해 평가하였다. 보간 알고리듬으로는 양선형 컬러 보간 기법과 적응형 퍼지 컬러 보간 기법을 사용하였는데, 실험 결과 저조도하에서는 양선형 컬러 보간기법에 미디언 필터를 적용한 보간 기법이, 고조도하에서는 적응형 퍼지 컬러 보간 기법이, 그리고 그 사이의 조도 하에서는 양선형 컬러 보간 기법이 우수한 영상을 생성함을 알 수 있었다. 이 결과를 응용하여 입력되는 영상의 조도에 따라서 각각 다른 보간 알고리듬을 적용하여 영상을 보간하면 다양한 조도 하에서도 향상된 화질을 얻을 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.117-124
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• 2014

본 논문에서는 소셜 영상과 컬러 마케팅기법을 결합하여 전략적이고 효과적인 영상 기법을 제안함으로써, 기업의 관점에서 효과적인 마케팅적 효과를 얻는 것을 목표로 한다. 연구 방법으로는 흑백 영상과 컬러 추출된 스톱모션기법의 이미지의 결합 기법을 구현하고 구체적인 프로세스를 분석하는 것을 연구 범위로 삼았다. 기대 효과로는 기업 및 브랜드의 효과적인 소셜 영상 마케팅을 위한 구체적인 영상 구현 및 새로운 영상 기법을 제안함으로써 소셜 영상 마케팅 발전 및 활성화에 기여할 수 있다는 것이다. 이를 통해 기업의 관점에서는 자사의 핵심 메시지를 담은 컬러를 통해 사용자(대중)에게 일관된 이미지를 심어줄 수 있기 때문에 긍정적이고 효과적이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.509-516
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• 2004

의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.67-69
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• 2010

대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.192-195
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• 2003

본 논문은 적외선 영상에 B-스플라인 웨이블릿 변환을 적용하여 의사컬러 이미지를 향상시킨 연구이다. 의사컬러 향상은 주파수 손실을 최소화하고 분해능을 향상시키기 위해 B-스플라인을 적용하였고, 웨이블릿 변환하여 RGB 영상을 추출하여 의사변환 하였다. B-스플라인 웨이블릿 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 3dB이상 향상되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1397-1398
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• 2015

본 연구에서는 뇌파를 이용하여 자동차에 HUD를 적용하였을 때, HUD의 위치와 이미지 컬러 변경 시 뇌 활성화 지수(Brain Activity Quotient)의 변화를 관찰하였다. 뇌파데이터는 Fp1, Fp2, O1, O2 총 4채널에서 얻었고, HUD위치는 좌측, 중앙, 우측으로 구성하였고 컬러는 초록, 주황, 빨강 총 3가지 색상을 사용하였다. HUD이미지의 크기는 $8{\times}4.5cm^2$로 구성하였다. 뇌 활성화 지수는 상대파워분석(Relative power analysis)를 사용하여 Slow beta wave(13~20 Hz)/alpha wave(4~7.99 Hz)로 계산하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.691-692
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• 2016

현재 많은 증강현실 콘텐츠는 장면에 따른 미리 지정된 3D 모델을 표시하고 있다. 이렇게 고정된 모델만 표시하는 콘텐츠는 짧은 사용시간을 가지게 된다. 본 논문에서는 증강현실 콘텐츠의 사용시간을 늘리기 위해 증강현실의 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 이용한 컬러링 종이 증강현실 콘텐츠를 제작하였다. 이 콘텐츠는 사용자가 컬러링 종이에 있는 도면에 채색하면, 채색된 도면의 내용을 반영한 3D 모델을 표시하는 증강현실 콘텐츠이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2528-2530
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• 2002

본 연구에서는 캘리브레이션 박스와 같은 사전에 약속된 물체를 사용하지 않고 일반적인 환경(unstructured environment)의 컬러 스테레오 영상으로부터 특징점을 찾고, 특징점 사이의 대응관계를 사용자 개입 없이 파악하는 방법에 대해 소개한다. 또한 찾은 대응관계를 이용해 스테레오 카메라 사이의 에피폴라 기하학(epipolar geometry) 관계를 계산하여 셀프 캘리브레이션에 이용한다. 이와 유사한 연구는 많이 진행되어 왔으나 대부분의 연구가 흑백 영상에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컬러 이미지의 속성을 이용해 흑백 영상을 이용할 때보다 외부 환경의 변화에 강인하며, 정밀한 대응 관계를 찾을 수 있음을 실험을 통해 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.266-269
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• 2001

이미지와 비디오신호 처리는 영상인식에 있어 중요한 요소이다. 셀룰라 신경회로망은 영상과 관련된 분야에서 많이 사용되고 있다. 그 응용분야로서 본 논문에서는 로봇축구에 적용하기 위하여 8색의 컬러구분을 통한 축구로봇의 인식과, 또한 경기장의 격자구조의 분할을 통한 셀간의 이동을 통하여 간단한 경로 이동과 급변하는 환경의 변화에 적응하는 시스템을 구현한다. CNN을 이용한 영상처리에서는 각 셀을 화면상의 각 화소에 대응하고, 셀의 출력의 값을 화소의 값으로 정한다. CNN을 이용한 경로계획에서는 각 셀이 격자구조 경기장의 한 부분이 되고, 정의된 출력의 셀이 로봇이 이동할 목표가 된다.