최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.
본 연구의 목적은 2015 개정 중학교 실과(기술·가정) 교육과정의 '옷차림과 의복 마련' 단원을 중심으로 퍼스널 컬러를 활용한 수업안을 개발하고 실행하여, 이 수업이 중학생에게 미치는 효과를 알아보는 데 있다. 이를 위해 퍼스널 컬러를 활용한 '옷차림과 자기표현' 부분의 교육과정을 재구성하고 이에 해당하는 교수·학습 과정안과 교수·학습 자료를 개발하여 실제 학교 현장에서 실행한 뒤, 자아정체감 및 의생활 태도의 변화와 수업 만족감에 대해 알아보았다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 퍼스널 컬러를 활용한 '옷차림과 의복 마련' 단원의 수업 실행 결과, 사전보다 사후에 학생들의 자아정체감과 의생활 태도가 향상된 것으로 나타났다. 또한 수업 만족감에 대한 면담 조사 결과, 학생들은 수업에 대해 전반적으로 만족한 것으로 나타났다. 퍼스널 컬러를 활용한 '옷차림과 의복 마련' 단원의 수업을 중학교 가정과 의생활 수업에서 널리 활용한다면 청소년기 학생들에게 긍정적인 영향을 주고, 의미 있는 수업 자료를 찾고 있는 현장 교사들에게도 큰 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
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.
영화<씬 시티>는 프랭크밀러 원작의 만화 '씬 시티'를 영화로 만든 작품이다. 흑백영상과 조명, 원색의 컬러와 뒤에 배경을 컴퓨터그래픽으로 배치함으로써 표현주의를 바탕으로 한 필름 느와르 장르와 원작의 컷을 사용하여 그래픽 노블 이미지를 영상으로 연출하였다. <씬 시티>를 분석하여 이를 통한 영상 미학적 특성과 비쥬얼 스토리텔링에 대해 살펴 볼 수 있는 연구라 사료된다.
20세기로 접어들면서 색채 연구는 호기심이나 미를 추구하는 대상에서 효과를 만드는 수단으로 소비 욕을 증폭시키며 발전하여왔다. 특히 컬러 방송이후 사람들은 컬러에 관심을 갖게 되어, 근래는 능동적인 결과의 표현으로서 디자인의 감성적 측면을 담당하는 중요한 역할로까지 확대되어 그 의미가 다양해지고 있다. 자동차 색채도 이러한 시대적 변화와 함께 발전되어 왔지만 1900년부터 1950년 반세기 동안은 세계대전과 경제성장의 과도기로 블랙이 주를 이루었으며, 이후 세계적 경제 고속화로 인해 자동차 생산이 늘어나면서 사람들에게 사용되는 상품 가운데 가장 고가품으로 성장하여 대량 생산을 위한 설비투자로 인해 기술적 평준화가 이루어졌다. 자동차 제조는 공정이 복잡하기 때문에 차체의 기계설비, 설계구성과 같은 하드부분을 변화시키기보다는 컬러, 소재와 같은 소프트 부분이 브랜드 아이덴티티를 발전적으로 변화시키는 용이한 방법이라는 인식이 자동차 제조사에 확산되면서 컬러 계획과 개발시스템이 다양한 각도로 세분화되었다. 세분화 경향 가운데 도료 기술과 도장 방법은 바디컬러에 영향을 주는 주요소로 다른 산업제품의 컬러 개발보다 기술적인 상관관계가 높다. 즉, 진보된 안료의 혼합으로 그동안 존재하지 않던 새로운 바디컬러가 등장하고 있으며, 이는 도장 구조와 도장 방법을 다변화시키는 요인으로서 바디컬러의 투명성과 깊이 감을 극대화하고 있기 때문이다. 이와 같이 향후는 기술적 요인과 상관관계가 높은 바디컬러의 증가가 예상되며, 자동차 수출지역의 확대로 글로벌경쟁에 대응하는 지역별 컬러 선호도 연구가 체계화되는 추세이다.보리고추장의 패키지로 한정하여 진행하였다. 본 논문은 조상의 문화와 전통이 쉼 쉬고 있는 농촌마을들을 개발 가능한 관광자원의 개념으로 파악, 연구 발전시켜 문화유산의 계승, 발전뿐만 아니라 농촌경제에 활력을 불어넣어 줄 수 있는 하나의 대안으로서의 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 선행연구를 기반으로 유사의 여러 발전적 연구가 진행된다면 농촌경제의 활성화에 따른 국가의 균형발전에 이바지하리라 기대한다. 비례를 발견할 수 있었다. 실질적으로 연구결과를 활용하기 위해서는 모바일 정보기기에서 표시창외에 입력장치를 위한 공간을 추가로 확보해야 한다는 사실을 감안하여 디자인 작업에 적용해야 할 것이다.초투자율, 손실계수, 큐리온도 등)으로 미루어보아 각종 microwave 통신기기 core 및 고 투자율 deflection yoke core 등으로 사용이 가능하다.의 쐐기를 사용할 때 MU값이 크다. 결론: 수집된 광자선 빔 데이터를 분석하여 빔데이터의 정확성과 치료계획용 시스템의 계산 정확성을 대략적으로 점검 할 수 있는 기준 값을 제시하였다.동결이 요구되며 본 연구에서 이용된 OPS 동결 방법이 폭넓게 활용될 것으로 사료된다.며 이 때가 최상의 교배 적기로 사료되며, 혈장 progesterone농도가 4.0 ng/ml 이상으로 증가한 날(Bay 0)을 기준으로 하였을 때부터 CI는 혈장 estradiol-$17{\beta}$ peak 후 1일째인 최고치를 나타내었고, CI peak 후 1일째인 Day 0에 혈장 progesterone 농도가 최초로 4.0 ng/ml 이상으로 증가하여 CI가
스마트 의류는 각종 디지털 기기나 기능을 의복에 통합시킨 차세대 의류이며, 그 중 포토닉(photonic) 의류는 광섬유를 이용해 옷의 색을 변화시킬 수 있어 다양한 개성표현이 가능한 복종이다. 본 연구는 기존 색 관련 연구들이 의류라는 맥락과 광섬유라는 새로운 소재에 그대로 적용될 수 있는지에 대해 다루고 있다. 실험 1 을 통하여 옷의 색과 색 변화를 통해 정서 전달과 표현의 가능성을 검증하였으며, 형용사 이미지 척도를 사용한 실험 2 를 통해 포토닉 의류가 기존의 웹 컬러와 다른 감성의 차원을 가질 수 있음을 밝혔다.
데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
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 논문에서는 인간의 시각(색채)과 그림 표현의 공간구성에 따른 감성과 심리 상태를 파악하기 위하여 색채 정보와 위치 정보를 분석한다. 그리고 분석한 컬러 정보에 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하고 분석한 위치 정보에 퍼지 소속 함수를 적용하여 공간 배치에 따른 심리 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 처리 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간구성에 따른 심리 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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