• 제목/요약/키워드: 컬러 패턴

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재사용 가능한 디자인 시스템 구축을 위한 프레임워크 (Framework for Building Reusable Design Systems)

  • 이영주
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권1호
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    • pp.343-348
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    • 2021
  • 본 연구는 재사용 가능한 디자인 시스템 구출을 위한 프레임워크 제안을 위해 아토믹 디자인 시스템을 기반으로 블록을 구성하여 조합하는 방법에 대해 알아보았다. 그를 위해 디자인 시스템의 필요성과 스노우화이트, 스큐어모픽 디자인, 플랫디자인 및 머티리얼 디자인의 사례를 우선적으로 살펴보았다. 또 화학의 원리를 메타포로 사용하는 아토믹 디자인의 분자, 원자, 유기체, 템플릿 그리고 페이지를 문헌 연구를 통해 정의하였다. 새로운 프레임 워크를 구현하기 위해 인터페이스 인벤토리를 구성하고 그 중에서 폰트, 컬러, 이미지와 컨트롤 요소를 핵심 시각 요소로 추출하여 가이드라인을 정의하였으며 그를 바탕으로 분자 요소를 분류하고 원자로 구성할 수 있었다. 블록은 콘텐츠 인벤토리에서 가장 많이 사용되는 디자인 패턴을 기반으로 블록 형태고 구성되도록 하여 블록의 조합을 통해 시각적 그리드를 바탕으로 레이아웃을 구현하고 페이지를 디자인하도록 프레임워크를 구성하였다. 새로운 프레임워크는 블록의 재사용으로 팀의 일관성과 협업을 도우며 파일의 공유와 업데이트를 지원한다는 것에 본 논문의 의의가 있다.

월리엄 모리스의 텍스타일 디자인에 관한 연구 (A Study on Textile Design of William Morris)

  • 이경희
    • 디자인학연구
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    • 제14권2호
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    • pp.163-174
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    • 2001
  • 월리엄 모리스(1834-1896)는 19세기 영국의 지식인중에서도 가장 다재다능한 사람이었다. 그의 사후 백년이 지났지만, 화가 디자이너, 제조업자, 상회경영자, 시인, 작가, 출판인, 인쇄업자, 수집가, 교사, 자원보호론자, 사회운동가, 환경보호론자 둥으로 활약했던 그의 삶과 일은 아직도 전세계에 영향을 미치고 있다. 모리스는 오늘날 그의 매력적인 컬러풀한 패턴으로 가장 잘 알려져 있다. 1861년 모리스는 모리스 마샬 포크너상회(1875년부터 모리스상회)를 설립하여, 스테인드 글라스를 비롯한 타피스트리, 카펫, 프린트물, 직물 둥을 생산해 냈는데, 그러한 디자인은 영국 디자인의 향방에 큰 지침을 주었다. 모리스의 초기의 텍스타일 디자인은 비전문가로서 자신의 필요에 의한 자수작업이었으나, 곧 상업적인 기초를 갖고 텍스타일 제품을 생산해내기 시작한다. 모리스는 제작을 적절히 콘트롤하기 위해서 다양한 텍스타일의 테크닉을 배웠는데, 처음에는 염색, 블록 프린팅, 수직 자카드 둥을 배웠고, 나중에는 카펫과 타피스트리까지 배웠다. 이러한 비상한 제작에 대한 직접적인 참여는, 모리스와 당시의 다른 디자이너들과의 차이점이었고, 그의 성공에도 크게 기석하게 된다. 모리스의 텍스타일 디자인은 자수, 염색, 직물, 카펫 타피스트리 둥의 작품으로 상업적으로 생산되어 널리 상찬을 받았고, 오늘날에도 복제되고 있다. 이것은 그의 디자인이 시대를 초월한 질과 테크닉으로 존중되고 있기 때문이며, 또한, 그의 패턴의 세부에서도 볼 수 있는 자연에 대한 사랑의 중요성 때문이다.

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비정형 패션 이미지 검색을 위한 MASK R-CNN 선형처리 기반 CNN 분류 학습모델 구현 (Implementation of CNN-based Classification Training Model for Unstructured Fashion Image Retrieval using Preprocessing with MASK R-CNN)

  • 조승아;이하영;장혜림;김규리;이현지;손봉기;이재호
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.13-23
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    • 2022
  • 본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

재실자의 수면-각성 주기에 따른 스마트폰 기반 파장제어 LED 조명시스템 (Smartphone-based Wavelength Control LED Lighting System according to the Sleep-Wake Cycle of Occupants)

  • 김양수;권숙연;황준;임재현
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.35-45
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    • 2016
  • 인간의 생체리듬 조절에 관여하는 멜라토닌 호르몬은 빛의 특정 단파장 비율에 따라 민감하게 반응한다. 단파장 비율이 고정된 기존 조명 빛은 재실자 생체리듬 교란 및 수면장애 현상을 초래한다. 특히 교대근무자의 경우, 일정치 않은 근무시간과 항시 동일한 빛 환경으로 인해 생활패턴이 불규칙적으로 변화하여 집중력 저하로 사고 발생의 위험도가 높아지거나 퇴근 이후 숙면을 취하지 못하는 등 건강한 일상생활을 유지하는 데 부정적 영향을 초래한다. 본 논문에서는 교대근무자를 대상으로 근무 또는 퇴근 시점에 따라 각성 및 수면에 적합한 조명 빛을 손쉽게 계측 및 제어할 수 있는 스마트폰 기반의 파장 제어 가능한 LED 조명시스템을 제안한다. 먼저, LED 조명을 대상으로 조광제어비율에 따라 변화하는 조명 빛 특성을 스마트폰에 내장된 컬러센서 및 외부에 연동된 소형 스펙트로미터(Mini-Spectrometer)를 통해 계측한 후 데이터베이스에 저장하고, 저장된 광 특성 데이터를 기반으로 계측 모듈과 조명제어모듈을 구현한다. 교대근무자를 대상으로 시스템 처리 절차에 따라 '근무' 시간대에는 각성이 필요한 시점으로 파악하여 작업유형에 따라 분류한 목표조도를 고려하여 단파장 비율이 최대치인 제어비율로 서비스하고, '퇴근' 무렵에는 자연스럽게 수면 상태에 진입할 수 있도록 단파장 비율이 최소치인 제어비율로 조명 빛을 가변화한다.

PCA와 HMM을 이용한 실시간 립리딩 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Real-Time Lipreading System Using PCA & HMM)

  • 이지근;이은숙;정성태;이상설
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권11호
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    • pp.1597-1609
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    • 2004
  • 립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40~85%까지 향상시킬 수 있었다.

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디지털 비디오 카메라용 보색 필터를 위한 에지 적응적 색상 보간 방법 (Edge-adaptive demosaicking method for complementary color filter array of digital video cameras)

  • 한영석;강희;강문기
    • 방송공학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.174-184
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    • 2008
  • 보색 필터는 저조도 환경에서 좋은 감도와 잡음률을 가지고 있으며, 방송 시스템에서 사용되는 비월주사 방식과 호환이 가능하기 때문에 일반 사용자 수준의 디지털 비디오 카메라에 널리 사용된다. 그러나 보색 필터로부터 획득된 완전컬러 영상은 거짓색상과 지퍼효과와 같은 색상 잡음에 의하여 화질열화가 발생한다. 이러한 잡음들은 원색 필터에서 일반적으로 사용되는 에지 적응적 색상 보간 방식을 사용함으로써 없앨 수 있지만, 보색 필터의 특유한 패턴 때문에 원색 필터에서 사용되는 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 보색 필터에 알맞은 에지 적응적 색상 보간 방식을 적용하는 것이 중요한 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 보색 필터를 위한 새로운 에지 적응적 색상 보간 방식을 제안한다. 에지 방향을 정확하게 추정하고 재현된 영상의 품질향상을 위해 분산의 함수가 가중치로 사용되었고, 여러 방향의 에지 성분을 고려하기 위해서 새로운 색상 변환 행렬이 제시되었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.

2008년 안경 신상품 트렌드 분석 (Analysis of New Eyewear Product Trends of 2008)

  • 장준영;노권찬
    • 한국안광학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.1-5
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    • 2009
  • 목적: 2008년 국내에 출시된 안경 신상품에 대한 브랜드, 종류, 재료, 색상 그리고 디자인 등을 조사, 분석하여 국내 안경시장의 트렌드를 파악하고자 한다. 방법: 국내에서 발간되는 안경관련 잡지인 '안경계', 'Eye 11', 'AXIS' 등 3종의 2008년도 발간분에 수록된 신상품을 전부 조사, 분석하였다. 결과: 2008년 3종의 잡지에 수록된 신상품은 총103개 업체, 182개 브랜드이며, 국내 브랜드가 77개, 수입 브랜드 105개였다. 종류별로는 도수테가 522개, 선글라스가 126개, 기타 스포츠글라스, 클립안경 등이 39개였다. 도수테의 재질은 콤비테가 37.93%, 메탈테가 33.14%, 플라스틱테가 28.93%였으며, 선글라스의 경우는 플라스틱테가 50.79%, 콤비테가 30.95%, 메탈테는 18.25%였다. 스타일측면에서는 복고풍 스타일을 유지하면서 개성을 표출할 수 있는 캐쥬얼 스타일이 많이 눈에 띄며, 보수적인 스타일을 유지하면서 간결하고 절제된 형태의 모던하고 미니멀한 스타일도 많이 나타났다. 컬러 측면에서는 검정, 회색 등의 기본적인 색상이 주류를 이루었으며, 파스텔톤의 색상과 원색 계열도 강조색으로 많이 사용되었다. 결론: 2008년 신상품 안경의 트렌드를 분석하면 국산 제품의 경우 얇은 판테와 가벼운 TR 안경테 그리고 이들을 조합한 콤비테 등 가볍고 착용감이 좋은 제품들이 많이 출시되었다. 수입 제품의 경우 메탈테는 티탄 위주의 심플한 안경테가 많았으며, 플라스틱테는 아세테이트를 위주로 한 다양한 패턴과 색상의 제품이 주류를 이루었다.

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위성영상의 방사적 특성을 고려한 구름 탐지 방법 개발 (Development of Cloud Detection Method Considering Radiometric Characteristics of Satellite Imagery)

  • 서원우;강홍기;윤완상;임평채;이수암;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1211-1224
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    • 2023
  • 구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.