• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.290-300
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• 2018

색유리와 화장토를 이용한 새로운 기법발견의 주안점은 기존의 불편한 점을 개선해야 하기 때문인데 이는 도자기 소지와 유리의 상호물성 호환 관계에 있다. 말하자면 세로로 된 도자기 기물에는 색유리의 데코레이션 표현이 용이하나 가로로 된 기물에서는 녹아 흐르기 때문에 미적 표현이 제한을 받아왔다. 그래서 세로로 된 기물에 녹아 흐르지 않는 새로운 표현 방법의 발견이 주된 관점이다. 이를 보완한 새로운 방법은 화장토를 이용하여 색유리를 곱게 분쇄하여 희석한 후 붓으로 기벽에 칠하는 새로운 기법을 최초로 개발하였고 추가로 미적 완성도를 높이기 위해 상감기법과 귀얄기법을 적용하였다. 소성의 방법은 산화와 환원이고 소성방법에 따라 컬러가 다르게 발색 되었다. 특히 음각 된 색유리 표면을 부분부분 깎아낼 경우 독특한 붉은 갈색게열의 부드러운 그라데이션이 형성되었는데 이러한 효과를 작품 제작 뿐 아니라 산업자기에 확장 적용을 하기에도 좋을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.110-115
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• 2005

본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.962-968
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• 2011

기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 고려하지 않고 각각의 채널을 따로 압축하였다. 채널 간 상관관계를 이용하는 경우도 있으나 이들은 위성/항공 영상과 같은 경우에 제한된 것으로서 일반적인 이미지에 대해서는 만족할만한 성능을 얻지 못하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 하기 위하여, 비대칭 샘플링을 통해 주어진 영상의 모자이크 이미지를 구성하여 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 샘플링되지 않은 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 제안된 방법은 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대해서 채널 간 상관관계를 이용하지 않는 방법에 대해 35%, 채널 간 상관관계를 이용한 기존 방법에 대해 10%의 성능 개선을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-14
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• 2011

영상의 유통이 활발해 지면서 증가하는 데이터베이스를 효율적으로 관리하기 위한 다양한 요구들이 생겨났다. 내용 기반 기술은 이런 요구들을 충족시켜 줄 기술 중 하나이다. 내용 기반 기술에서는 다양한 특징 방법을 이용해 영상을 표현할 수 있지만, 그 중 전역 특정 방법은 추출된 특정 벡터가 규격화 되어 빠른 정합 속도를 확보할 수 있다는 장점이 있다. 전역 특정 방법은 크게 공간적 특성을 이용한 방법과 통계적 특성을 이용한 방법으로 분류할 수 있고, 각각은 다시 컬러 성분을 이용한 방법과 밝기 성분을 이용한 방법으로 분류된다. 본 논문에서는 이와 같은 분류 방법에 따라 다양한 전역 특정 방법들을 살펴보고, 정확성 실험, 재현율-정확도 그래프, ANMRR, 특징 벡터 크기-정합시간 등을 이용해 개별 전역 특정들의 성능을 비교하였다. 실험 결과 공간적 특성을 이용한 전역 특징은 비기하학적 변형에서 특히 뛰어난 성능을 보였으며, 컬러 성분과 히스토그램을 이용한 전역 특정 방법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.221-246
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• 2017

영화 제작자들은 오랫동안 영화 전반에 걸쳐 개발 될 모티프를 제공 할 수 있는 중요한 측면으로 색상을 고려해 왔다. Faber Birren 은 색깔은 표현, 효과, 감각 및 상징성의 운반체이며 자신의 언어와 의미를 부여한다고 믿고 있다. 이러한 의미에서 지브리와 디즈니는 스토리텔링 agent로서, 컬러 효과에 대한 완벽한 예이며 두 가지 측면으로 분류 할 수 있다. 색상의 역동성과 서사 시퀀스로서의 색상이 바로 그것이다. 색상의 역동성은 색상이 어떻게 작용 하는지를 분석하고 캐릭터의 행동에 관계없이 무대, 의미 및 상징성으로 인식된다. 따라서 본 연구에서는 서사 시퀀스 장면이 전개상에서 효율적으로 Thermology가 어떻게 전개되는지 연구한다. 또한 캐릭터 archetype과 디자인은 항상 스토리에 대한 우선순위 중 하나였기 때문에, 캐릭터 부재상에는 즐거운 이야기도 없다. 모든 내러티브는 인물의 갈등과 그것을 해결하기 위한 행동을 기반으로 한다. 즉, 색상과 캐릭터 디자인은 스토리텔링에서 올바른 균형을 유지하는 데 필수적이며 시청자의 마음(의식, 잠재의식)의 두 인지 수준에 직접적인 영향을 미쳐 메시지와 감정을 전하는 강력한 도구로써 활용된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.53-59
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• 2007

저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 이미지를 양자화 한다. 인간의 눈은 시선부분의 색변화에 민감하기 때문에 시선부분의 색을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 컬러 양자화 방법을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선이 변할 때 마다 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.30-36
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• 2008

멀티미디어 정보는 다매체, 다특징, 다표현, 대용량성의 특징과 함께 그 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 따라서 급격히 늘어난 방대한 정보로부터 필요한 정보를 검색하는 검색 시스템이 요구되고 있으며, 이러한 색인 및 검색 시스템이 실시간으로 처리되는 것이 필요하다. 동영상의 내용 기반 검색을 위하여 가장 일반적으로 사용할 수 있는 정보는 영상정보이다. 영상정보는 주로 비디오를 장면 분할할 때에 사용되며 이를 통하여 구조적인 비디오 브라우징을 할 수 있다. 비디오를 샷으로 구분하는 작업을 비디오 분할(video segmentation)이라고 하며, 비디오 분할을 위해 장면의 전환점인 컷을 검출하는 작업을 컷 검출(cut detection)이라고 한다. 본 연구에서는 MPEG-7 시각 기술자인 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램 기술자를 사용하여 동영상 분할을 하였다. HMMD 컬러 공간은 다른 공간에 비해 인간의 색 지각에 매우 밀접한 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 검색 시스템을 하드웨어로 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.635-638
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• 2005

비디오 분할은 비디오 질의 시스템을 만드는 첫 번째 단계로서 각 샷이 같은 내용을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 샷들에 대한 비디오 시퀀스 분할을 목적으로 한다. 샷 전환의 형태는 급진적인 샷 전환과 점진적인 샷 전환으로 구분된다. 샷 전환 검출 접근의 중요한 문제는 샷 전환 검출의 실행을 결정하는 정확한 경계값을 구체화하기 어렵다는 것이다. 또한 클러스터 접근에서는 클러스터의 올바를 수를 찾기가 어렵다. 이러한 문제점들을 개선하고자 컬러-X$^2$ 명도 히스토그램 기반 퍼지 c-means 클러스터링 방법을 이용하여 하이브리드 형태의 샷 전환 검출 방법을 제안 하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.33-37
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• 2014

본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.