컬러는 어떠한 다른 요소보다 앞선 단계에서 인간의 의식과 무의식에 영향을 주며 형태보다 강하게 소비자에게 다가갈 수 있기 때문에 긍정적인 기업 이미지 구축을 위한 효과적인 컬러 마케팅을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 컬러커뮤니케이션이 브랜드 이미지 형성에 얼마나 영향을 주는가를 연구하여 컬러커뮤니케이션의 중요성을 일깨우고 브랜드 이미지의 가치를 높이는 전략방법을 알아보고자 하였다. 효과적 연구를 위해 기존 연구 자료와 문헌을 통해 이론적 고찰을 하고 실증 조사 분석을 하였다. 연구결과를 보면, 신뢰(credibility)와 호감을 갖는 브랜드는 컬러커뮤니케이션 보다는 여러 마케팅 활동으로 인한 신뢰 있는 기업의 브랜드를 선호한다고 볼 수 있다. 또, 선호하는 컬러의 차이는 분명하지만, 선호하는 브랜드 로고의 컬러와 자신의 이미지를 나타내는 컬러와는 큰 관계가 없는 것으로 나타났다. 선호 브랜드 로고의 컬러 보다는 신뢰와 호감을 느껴 선호하는 브랜드가 있으며 이 또한 자신의 이미지를 나타내는 컬러와는 독립적임을 알 수 있다. 소비자의 자아 이미지를 나타내는 컬러와 브랜드 이미지를 형성하는 감성적 컬러와의 영향은 없으며, 선호하는 컬러가 브랜드 이미지를 형성하는 감성적 컬러와의 영향관계는 있는 것으로 나타나 소비자 자아 이미지를 나타내는 컬러 보다는 표적 시장의 소비자 선호 컬러가 무엇인가를 파악하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 이 연구를 통해 브랜드 이미지 형성에서 컬러커뮤니케이션을 전략적으로 어떻게 활용하며, 기존의 컬러커뮤니케이션 연구와 달리 각 브랜드 로고의 컬러 감성을 통한 이미지와 소비자 선호와의 관계를 살펴보고자 하였다.
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.
이미지 검색 시스템이란 이미지가 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 이미지를 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 이미지의 컬러와 형태를 기반으로 한 브랜드 이미지 검색 시스템을 제시한다. 이미지를 영역별로 분할하여 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용하고 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
기존의 컬러 기반 감성시소러스 구축에서는 감성 어휘 관계 생성을 위해 IRI에서 개발한 단색이미지 스케일을 사용하여 컬러를 표현하였다. 그리고 컬러에 따라 연상되는 형용사를 단색 이미지 스케일에 배치하여 형용사 이미지 스케일의 공간관계를 생성하였다 즉, 컬러를 보고 연상되는 이미지를 형용사로 표현하고 색의 고유한 관계를 공간상에 배치하여 컬러 값에 따른 형용사를 매핑하였다. 이는 단순히 컬러의 관계만을 이용한 설정으로 의미적 감성어 표현에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 HP사의 'The Meaning of Color'표를 이용하여 컬러에 따른 감성 이미지를 정의하고, 정의된 어휘간의 의미적 표현을 위해 유의어, 동의어 관계 등을 포함한 WordNet 구조를 기반으로 새로운 감성어 관계 생성 방안을 제안한다. 방안을 제안한다.
본 논문에서는 k-Means 클러스터링을 활용한 컬러 기반 이미지 추출을 통한 색각 검사 방안 연구를 진행한다. 이를 위해, RGB 컬러스페이스 기반의 이미지를 특별한 컬러스페이스 이미지로 변환 후 컬러 패턴 분포에 따라 k-Means 클러스터링을 적용하여 다양한 형태의 이미지를 추출하는 실험을 수행한다. 위의 실험을 통해 하나의 이미지를 컬러 분포 패턴을 통해 클러스터링하여 이미지를 추출을 통하여 정상인과 색각 이상자를 판별할 수 있었다. 실험 결과, 다양한 형태와 색을 가진 이미지를 추출하여 정상인이 보는 이미지와 색각 이상자가 보는 이미지가 다른 것을 확인하였다.
컬러 정보는 이미지 처리 시스템에서 이미지에 대한 중요한 특징값을 제공한다. 그러나 조명이나 객체의 물리적 특성으로 인하여 녹취된 이미지의 컬러값을 활용하기에는 많은 문제점이 따르게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컬러불변치에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 이 연구에서는 컬러불변치와 병발행렬 특징값과의 관계에 대한 기초 데이터를 제공함으로써 위치기반 어플리케이션에서 이미지 유사도를 측정하는데 활용하고자 한다.
멀티미디어 검색을 위한 MPEG-7 표준화 작업이 완료되어감에 따라, 멀티미디어 특징 기술자를 활용한 다양한 응용들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 미키 마우스, 포켓 몬스터 또는 호돌이와 같은 지적 재산 정보인 동시에 고부가가치 대상인 캐릭터 이미지를 대상으로 하여, 캐릭터 이미지 특징을 분석하고, MPEG-7 에서 정의된 컬러 기술들간의 검색 효율을 비교하여, 캐릭터 이미지에 가장 적합한 기술자를 제안한다. 캐릭터 이미지는 자연 이미지와는 달리, 질감(Texture)이나 모양 (Shape)정보에 비해, 주로 컬러 정보에 의존하며,존재하는 컬러의 수가 3-6 개 범위 내에 주로 존재하고, 컬러의 분포가 고르며, 질감 성분이 많지 않은 특징을 갖고 있다. MPEG-7 에 정의된 Dominant Color, Scalable Color, Color Layout 및 Color Structure 4 종류의 기술자를 캐릭터 이미지 특징에 맞는 기술자를 유형별로 분류된 3,834개의 이미지 셋에 적용하여, 검색 성능 평가 지수인 ANMRR(Average Normalized Modified Retrieval Rank) 를 측정하여 가장 효율적인 기술자를 정의한다.
경기도와 강원도 소재의 대학생 221명을 대상으로 컬러렌즈 착용 유무에 따른 이미지 효과를 알아보기 위한 연구로서 시각적으로 나타나는 평가요인을 살펴보았고, 평가요인에 따른 이미지 효과의 차이 및 관련성을 알아보았다. 또한 컬러렌즈의 착용이 여성의 눈과 얼굴 이미지 변화에 어떠한 효과가 있는지 규명하고자 하였다. 컬러렌즈 착용 이미지에 대한 감성평가는 화려함, 매력적, 세련됨, 호감도 등을 의미하는 항목이 높게 인지됐지만, 미착용 이미지는 편안함, 부드러움, 청순함 등을 의미하는 항목이 높게 인지되었다. 평가 항목에 대한 요인분석을 실시하였을 때, 컬러렌즈 착용 이미지는 매력성, 청아함, 친숙성, 장식성 순으로 분류되었고, 컬러렌즈의 미착용 이미지는 친숙성, 매력성, 청아함, 장식성 순으로 분류되었다. 컬러렌즈를 착용한 눈의 장식적, 매력적, 청아한 요인은 눈과 얼굴 이미지를 변화된다고 인지하였다. 컬러렌즈 착용 유무의 각 요인과 이미지 효과의 상관관계를 분석한 결과, 착용 이미지에서는 장식적, 청아함, 매력적으로 인식할수록 눈과 얼굴 이미지를 변화시키는데 관련성이 있는 것으로 나타났다. 즉 컬러렌즈의 착용은 눈과 얼굴의 이미지가 매력적, 청아함, 장식적으로 보이는 효과가 있었으며, 이러한 컬러렌즈 착용 효과는 자신의 개성에 맞도록 눈과 얼굴 이미지를 보완하기 위한 중요한 표현 수단임을 알 수 있었다.
본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루어질 수 있다. 최종 목표의 첫 번째 단계로서, 본 연구는 컬러 이미지에서 사운드로의 변환을 이용한 기본 시스템의 구축에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 빛과 소리사이의 물리적 주파수 정보로부터 그 유사성에 기초하여 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법을 제시한다. 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법은 RGB-to-HSI 컬러모델 변환을 통한 HSI 히스토그램을 사용하고 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩함으로써 구현되었다. 두 가지 컬러이미지를 사용하여 시뮬레이션 실험을 하였고, 그 결과, 각각의 입력 컬러이미지의 색상(Hue), 채도 (Saturation) 및 명도 (Intensity)를 사운드의 기본주파수 (F0: Fundamental Frequency), 하모닉 (Harmonics) 및 옥타브 (Octave)로 각각 변환한다. 제안된 시스템을 통하여 변환된 사운드 요소들을 Csound를 이용, 합성함으로써 웨이브(wav) 파일 포맷 음원을 최종 생성하였다.
최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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