• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.244-246
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• 2011

컬러 구조광을 이용한 깊이 정보 획득 시스템에서 구조광의 패턴의 색상 정보를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 시변화 가시구조광 시스템을 위한 색상 패턴을 해석하는 방법에 대해서 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광의 패턴이 투사된 영상으로부터 투사된 색상 정보를 추출하고, 추출된 색상 정보로부터 색상 패턴의 ID를 추출한다. 추출된 정보는 물체에 대한 깊이 정보로 계산될 수 있다. 패턴 ID를 빠르고 정확하게 추출하기 위해 최초의 원 패턴 정보를 기반으로 하여 Look-up 테이블을 구성하고, 이 테이블 정보를 이용하여 초기 패턴 ID 정보를 추출한다. 이후 추출된 패턴 ID에 대해서 신뢰도를 바탕으로 비어있는 정보를 채워준다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 정확하면서도 빠르게 색상 패턴 정보를 찾을 수 있음을 보여준다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2007년도 춘계학술대회 및 국제감성 심포지엄
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• pp.109-113
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• 2007

본 논문은 칼라 패턴의 감성 평가를 위해 러프 집합 이론이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다. 우리는 주어진 랜덤 칼라 패턴을 보여주고 사람들로 하여금 감성 평가를 하게 하여 수집된 심리학적 실험 데이터를 기반으로 VPRS(Variable Precision Rough Set) 이론을 적용, 관련 규칙들을 추출하였다. 이러한 규칙들은 벽지 등의 컬러 패턴들에 대한 근사적인 감성 평가 뿐만 아니라, 이미지 속성 공간을 언어적 이미지 스케일로 표현된 감성 공간으로 매핑 시키기 위한 적응 퍼지 시스템 등의 초기 조건으로도 사용할 수도 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.69-72
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• 2003

스테가노그라피는 송/수신자간에 비밀 통신을 할 때 제3자가 기밀 정보를 인식하지 못하도록 디지털화된 각종 미디어에 몰래 숨겨서 통신을 한 수 있는 데이터 은닉의 한 분야이다. 특히 흑/백으로만 구성된 이진 영상 및 색상의 표현이 제한된 다치 영상 등에서 비시각적으로 기밀정보를 숨긴다는 것이 일반 컬러 영상에 비해 많은 어려움을 수반한다. 본 제안방식은 시각적인 영향을 작게 주는 패턴에만 기밀 데이터를 삽입하는 방식으로 기밀 데이터를 은닉시킨 후에도 화질의 열화가 거의 발생하지 않아 시각적으로 인지하기 어렵도록 개선한 방식이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12C호
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• pp.1138-1146
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• 2009

단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권2호
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• pp.79-85
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• 2022

시시각각 급변하는 현대사회 메이크업 시장에서의 활성화된 매출 증대 도모를 위해 현 트랜드에 부합하는 면밀한 메이크업 컬러 분석이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 광주광역시와 전라남도 출신 및 거주하는 전문직 여성을 대상으로 메이크업 베이스, 아이 브로우, 립, 치크 등의 컬러와 해당 컬러의 선호 이유 등에 대해 통계 SPSS 21.0 패키지 프로그램으로 처리하여 분석하였다. 연구 결과 노란색 계열의 메이크업 베이스, 블랙의 아이 브로우, 레드 계열의 립, 레드 계열의 치크 컬러를 많이 선호하였으며 해당 컬러의 선호 이유로는 대체로 편안함 응답자가 많았다. 본 연구는 다양한 메이크업 패턴과 참신한 메이크업 컬러 아이템을 개발을 위한 기초자료로 제공될 것이며, 현대 메이크업 시장에서 우위를 점하면서 활성화된 매출 증대에도 직간접적으로 일조할 것으로 사료한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.145-148
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• 2010

본 논문에서 우리는 도로 영역과 하늘 영역, 그리고 도로와 하늘이 아닌 나머지 영역으로 분할하기 위해 동적인(dynamic) 패턴을 이용한 적응적인(adaptive) 병합 방법을 제안한다. 원본영상에서 Mean Shift 알고리즘과 라벨링(Labeling)을 수행하고 영역을 과분할 한다. 컬러에 의해서 도로와 하늘영역이 검출되지 못하는 영역을 위해서 도로 영역과 하늘 영역에서 동적인 패턴 추출한 후 매칭을 통해 유사 영역을 병합한다. 이것은 도로와 하늘의 정보를 현재 환경에서 적응적으로 추출하는 방법이다. 실험에서 정적인(static) 패턴을 사용해서 병합하는 방법과 동적인 패턴을 사용해서 병합하는 방법을 비교하였다. 그 결과, 동적인 패턴을 사용하였을 때 8.12%의 향상된 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.451-454
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• 2001

본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-296
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• 2006

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.336-344
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• 2012

객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2004년도 하계학술발표회
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• pp.224-225
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• 2004