본 연구의 목적은 헤어컬러디자인 기법 중 그라데이션 기법 분석을 통해 디자이너의 헤어컬러디자인 제작물을 일관되게 제작할 수 있는 헤어 컬러 작업 계획의 기초자료로 제시하고자한다. 연구 방법은 2022년부터 2023년 9월 15일까지 대중 매체에 나타난 여성의 사진 10개를 선정하여, Adobe Photoshop CS6의 Eyedropper Tool로 컬러 칩과 RGB 값을 추출하여 컬러 칩의 RGB 값을 Munsell Conversion(version 12.1.13a)의 HV/C 값으로 데이터화하였다. 추출된 데이터를 바탕으로 배색 스케일에 데이터를 표기하여 여자 대중 스타들의 그라데이션 헤어컬러를 분석하였다. 그 결과 I.R.I 배색 이미지 스케일에서 여성 대중 스타의 배색 스케일은 부드러움보다 딱딱함의 이미지가 두드러지게 나타났다. 또한 동적임 보다는 정적임에 집중되어 있음을 확인할 수 있었다. 헤어 컬러에 따른 배색 이미지로는 고상한, 점잖은, 우아한, 은은한 과 같은 형용사로 추출되었다. 이를 적용한 주제로 3점의 헤어스타일을 제작하였다.
아날로그 NTSC 비디오 디코더 신호를 디코딩하여 디지털화된 컬러 값을 얻기 위해서는 컬러 버스트 신호를 동기화 해야 한다. 이 버스트 신호를 이용하여 Y. I. O의 값을 분리하기 때문이다. 아날로그 디코더의 경우에는 내부에 버스트 신호와 동기화 한 클럭을 PLL이나 DLL등을 이용하여 발생시켜서 I의 위치를 알아낸다. 비디오 신호 해독을 위한 전용의 PLL을 위해 아날로그 방식의 VLSI설계를 하는 것은 많은 노력이 들어갈 뿐만 아니라 특정 Fab에 종속되어 전체 칩의 이식성을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 아날로그 PLL이 없이도 디지털 입력데이터의 산술 연산을 통해서 컬러 버스트 동기화를 검출하는 방법을 제안한다.
The purpose of this study is to obtain the patent for extracting the color map and color chip from the color image source and to develop color image map for fashion design. For this study, fashion image maps were produced from 210 pictures with Adobe Photoshop CS2 program targeting 200 university students from 2004 to 2006. The procedures for extracting the color map and color chip included providing the color image, the filtering phase, the segmentation phase, the extraction phrase, and the arrangement phase. Based on the results of this study, patent application was made to KIPO(Korean Intellectual Property Office) for this invention. The following effects can be expected from the standpoint of design based on the case study. First, it is a straight forward procedure to extract a color chip and color map from a color image. Second, it can be applied to various art works based on the recombination of colors as representative colors can be extracted from the related color image that combines a variety of colors. Third, desired colors can be selected based on the taste cluster classification or sensibility axis of design by extracting the representative color from the color image.
칩 상에서 연결을 담당하는 와이어의 인식은 칩 역공학에서 가장 중요한 부분 중 하나이다. 칩 사진에서 인식된 와이어는 칩 회로의 논리 수준 또는 기능 수준 표현을 복원하는데 사용된다. 기존의 칩 역공학에서 주로 사용되는 수작업에 의한 와이어 인식은 정확한 결과를 제공하지만, 한 칩이나 블록에 속한 와이어의 수가 수십 만개 또는 그 이상이 될 경우 너무 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 칩 상의 와이어는 그 재료에 따라 특정한 밝기나 색상 특성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 칩 사진에 나타나는 영역의 밝기나 색상 특성을 이용하여 와이어 여부를 판단하는 2단계 방법을 제안한다. 즉, 이미지 이진화 과정과 이진 이미지에 나타나는 영역에 대한 와이어 여부를 판단하는 과정으로 이루어진다. 활용되는 기법들은 기존에 제안된 기법들을 이용한다. 둘째 단계에서, 와이어 영역의 특성을 지정해주기 위해서 사용자는 특정 와이어 영역을 선택하는 과정을 수행해야 한다. 선택된 와이어 영역의 히스토그램 특성은 다른 영역과의 히스토그램 유사도를 계산하는 데 사용된다. 첫 번째 실험은, 기존에 제안된 몇 가지 이미지 이진화 기법 중에서 둘째 단계를 위해 적절한 한 가지 기법을 선택하기 위한 것이다. 와이어 영역 판별 방법에 대한 둘째 실험은, 실험적으로 비교 가능한 기존 방법이 없는 관계로, 본 논문에서 제안하는 그레이 스케일 또는 HSV 컬러를 이용하는 히스토그램 유사도 비교 방법 세 가지에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 제일 성능이 좋은 방법은, 와이어 영역으로 판단한 영역이 진짜 와이어 영역인 비율이 98% 이상임을 확인하였다.
단백질 매크로 어레이 영상에서 단백질 칩 각각의 특징을 규명하는 것은 중요한 것이다. 사람의 시각에 의한 판단은 많은 단백질 칩 영상을 실험할 경우, 장시간의 관찰과 그로 인한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 시뮬레이터를 통한 특성 파악이 필요하게 되고, 매크로 어레이 스캔 영상에 대해 특성 분석을 할 경우 효율을 극대화할 수 있다. 형광 스캔 영상에 있어서, 각 셀의 반응도는 컬러 영상의 R, G, B 분포에 의존하여 왔다. 그러나 중첩되는 영상의 경우는 한쪽으로 구분하여 분류하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 사용자가 원하는 색상에 대한 퍼지 측도 값을 적용한 퍼지 적분 값으로서 단백질 칩의 반응색상을 구분 지었다. Scan Array 5000에 의해 구성된 매크로 어레이 형광 영상들에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 모호한 색상에 대해 결정을 내릴 수 있는 요소가 됨을 보여 주었다.
본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 Bayer Data입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한다. 먼저 들어오는 Bayer Data Format은 인터폴레이션을 수행하여 컬러영상을 표현하기위한 한 픽셀 표현 R, G, B값을 구한다. 본 논문에서는 연산량과 필요한 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 기존 3${\times}$3라인 쓰지 않고 2${\times}$2라인을 이용한 인터폴레이션을 수행한다. 또한 Bayer Data입력에 대한 이미지 스케일링 작업과 인터폴레이션 수행 작업을 동시에 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
본 논문은 모든 항전장비 가운데서도 조종사의 신속한 상황인식과 수많은 정보의 처리를 위하여 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 조종석 디스플레이 시스템의 개량형 설계를 제안한다. 현재 항공기 조종석 시스템은 아날로그식 계기판과 함께 다수의 2-D 컬러 디스플레이를 배열한 모델을 사용하고 있다. 본 논문에서 차세대 조종석을 위해 제안하는 시스템은 미공군에서 개발 중인 방식을 도입하여 3-D와 2-D를 흔용한 소수의 대형 디스플레이로 디지털 신호만을 사용한 시스템에 OLED(Organic Light Emitting Diodes) 소자를 적용한 것이다. 이 시스템은 상용칩을 수용한 고성능의 컴퓨터 시스템을 이용하여 초당 50,000개의 3-D triangle을 최신화하여 밝은 지형과 어두운 지형 투명도, 지형특성, 비가시적 지형을 시현한다. 본 설계의 구현을 통하여 고성능의 신호 집약적 시스템 설계의 우수성과 차세대 소자로 각광받는 OLED 디스플레이 채택을 통한 디스플레이 시스템 상의 가시도 향상 및 중량감소 등의 효과가 있어 조종석 디스플레이 시스템의 실용도가 개선들 수 있음을 제안하였다.
필름 스캐너는 기존의 광학 필름으로부터 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 입력 장치로, 최근 인쇄 및 편집 전문가들의 사용이 증대되고 있다. 그러나 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색 보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 L$^{*}$ /a$^{*}$ /b$^{*}$ 색 공간으로 변환한 후 역전파 신경회로망을 이용하여 색 보정한다. 또한 TMS320C32 DSP 칩과 고해상도 라인 센서를 사용하여 R, G, B 각각 12 비트의 색분해도와 2400 dpi 급의 해상도를 갖는 필름 스캐너로 직접 구현하여 색 보정의 검증을 하였으며, 역 전파 신경망에 적용한 결과 평균 색 보정률이 79.8%로, 기존의 다항회귀법보다 43.5% 성능이 개선된 결과이다.
현재 보안 시스템으로 가장 많이 쓰이고 있는 것 중에 하나가 여러 지역의 카메라로부터 영상 신호를 받아서 하나의 모니터에 여러 영상을 분할 해서 보여주는 시스템이다. 이 시스템의 기능 중에서 가장 중요한 것은 각 지역의 영상을 실시간으로 처리해줄 수 있어야 하는데, 이를 위해서는 영상 데이터를 놓치지 않고 모두 메모리에 저장할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 4개의 영상을 하나의 화면으로 4분할 하여 출력하기 위한 시스템을 FPGA를 사용하여 구현했다. 일반적으로 화면 분할하는 시스템은 흑백의 영상만을 출력하는데, 컬러 영상 신호인 RGB 5:6:5모드의 데이터를 사용하여 컬러 영상을 그대로 화면 분할하여 출력하는 시스템을 구성했다. 또한, 화면을 나누기 위한 PIP(Picture In Picture) 등의 전용칩은 분할 화면의 수가 늘어날수록 그 시스템의 크기가 커지므로 순수하게 FPGA를 이용하여 로직을 설계해서 직접 필드 메모리 (FIFO)를 콘트롤 하도록 설계했다. 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화시키기 위한 방법으로 일정한 타이밍마다 각 영상 데이터를 선택하는 선택 알고리즘(Choice Algorithm)을 제시하여 적용하였다. 선택 알고리즘에 따라서 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화 시키기위한 방법을 로직으로 구현하여 적용한 시스템을 만들어서 직접 실험 및 테스트를 실행하였다. 로직을 구현하기 위해 사용한 FPGA(Xilinx 5200 Series)는 XC5210-5이고, 비디오 데이터를 저장하기 위한 필드 메모리(FIFO)는 μPD42280-30를 사용하였는데, 좀더 여유 있는 데이터 저장을 통해 선명한 화질을 얻기 위해서는 FPGA와 메모리를 더 빠른 타입으로 사용하는 것이 바람직하다. 내용 전개를 살펴보면 제 1절에서 본 시스템의 필요성 및 개발 동기, 개발 배경등에 대해서 간단히 설명하고 제 2절에서는 전체 시스템의 구조에 대해서 설명하고 제 3절에서는 본 시스템의 구조 중에서 가장 중요한 메모리 컨트롤에 대해서 간단히 설명하고, 제 4절에서는 시스템을 구현시켜 실험 및 결과에 대해서 분석한다. 마직막으로 결론 및 향후 계획에 대해서 기술한다.
오늘날 멀티미디어의 응용이 크게 늘면서 영상 취득 장치의 수요가 증대되고 있다. 그중 필름 스캐너는 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 장치이다. 그러나 필름 스캐너에서는 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 정확히 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서, 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 CIE L/sup */a/sup */b/sup */ 색공간으로 변환한 후 다항회귀를 이용하여 색보정한다. 또한, TMS320C32 DSP 칩과 고해상도 라인 센서를 사용하여 R, G, B 각각 12 비트의 색분해도와 2400 dpi 급의 해상도를 갖는 스캐너 하드웨어를 구현하였다. 제작한 스캐너의 색보정 성능을 평가하기 위한 실험 결과, 색보정 전에는 평균색차 (ΔE/sup *//sub ab/)가 13.48 이었던 것이 색보정 후에는 8.46으로 감소함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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