• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-349
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• 2011

In this paper, we design a perceptually invisible dot pattern layout and its recognition scheme, and we apply the recognition scheme into a smart self learning aid for interactive learning aid. To increase maximum information capacity and also increase robustness to the noises, we design a ECC (error correcting code) based dot pattern with directional vector indicator. To make a smart self-learning aid, we embed the micro dot pattern (20 information bit + 15 ECC bits + 9 layout information bit) using K ink (CMYK) and extract the dot pattern using IR (infrared) LED and IR filter based camera, which is embedded in the smart pen. The reason we use K ink is that K ink is a carbon based ink in nature, and carbon is easily recognized with IR even without light. After acquiring IR camera images for the dot patterns, we perform layout adjustment using the 9 layout information bit, and extract 20 information bits from 35 data bits which is composed of 20 information bits and 15 ECC bits. To embed and extract information bits, we use topology based dot pattern recognition scheme which is robust to geometric distortion which is very usual in camera based recognition scheme. Topology based pattern recognition traces next information bit symbols using topological distance measurement from the pivot information bit. We implemented and experimented with sample patterns, and it shows that we can achieve almost 99% recognition for our embedding patterns.

• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.167-174
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• 2005

본 연구는 컬러 코디네이션 지원모델과 도구를 개발하여 디자이너의 감성적 직관적 의사결정을 객관적으로 지원하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구의 선행연구인 '섬유컬러 그루핑 체계에 관한 연구'에서 제안된 컬러 그루핑 체계와 대표 어휘를 바탕으로 본 연구에서는 배색 그룹의 설계를 통해 실용적으로 사용할 수 있는 컬러 코디네이션지원 모델을 제작하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 컬러 그룹을 구성하기 위한 기본 컬러 도출을 위해 $1999{\sim}2003$년까지의 5년간 세계 4대 collection, 2002 F/W 2003 S/S 시즌의 Street 패션, 자 그룹별 대표 브랜드에서 총 687개의 컬러를 수집하였다. 둘째, 687개의 수집된 컬러는 비색 그룹을 위한 추출을 위해 3단계의 과정을 거쳐 총 144색의 컬러로 정리하였다. 셋째, 최종 추출된 컬러는 선행전구에서 제안한 그루핑 체계인 브라이트, 파스텔, 딥, 뉴트럴 그룹으로 분류하였고, 4개의 대그룹은 다시 12개의 소그룹으로 분류하였다. 넷째, 제시된 각 그룹 내의 색깔은 그룹 내에서의 코디네이션은 물론, 타 그룹과도 서로 대치 될 수 있는 크로스 오버코디네이션 개념을 도입하여 커러 코디네이션 체계를 구축하였다. 다섯째, 위와 같이 계통 색조별 4개의 대표 그룹(12개의 소그룹)으로 된 배색 체계를 구성하는 총 144개의 컬러를 섬유패션 디자인 산업의 대표 소재라 할 수 있는 면사에 염색하였다. 또한 글로벌 비즈니스로서의 패션 산업적 특성과 연관 디자인 산업분야와의 호환성을 고려해 시스템을 구성하는 각 색상에는 팬 톤 컬러 기호와 CMYK 값을 명시했다. 여섯째, 완성된 면 소재의 얀(yarn)을 크로스 코디네이션이 용이하도록 디자인된 용기에 포장하여 패션 실무자들이 쉽게 활용 할 수 있는 컬러 코디네이션 시스템을 완성하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권4호
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• pp.90-111
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• 2021

1795년 윤2월 12일 정조가 친림하여 행한 장용영 외영의 군사 훈련을 그린 <서장대야조도>를 중심으로 장용영 하급 군사들의 위치와 역할, 역할별 군복의 구성과 특징을 고찰하였으며 결과는 다음과 같다. <서장대야조도>에서 정조가 자리한 서장대 앞에 2열로 마주보도록 배치된 등롱군·뇌자·순령수·대기수와, 서장대를 둘러싸고 정조를 호위한 군사들은 모두 장용영 소속 하급 군사들이었다. 정조 앞에 배치된[御前前排] 등롱군의 군복은 전립, 흑색 협수, 홍색 괘자, 남색 전대, 백색 제비행전, 흑혜로 고증하였다. 하급 군사들의 협수는 기존 학계에 알려진 관직자들의 무가 있는 협수와는 달리 소창의형 협수일 가능성을 제시하였다. 등롱군은 칼을 차고 손에는 홍사촉롱을 들었다. 뇌자는 신전수와 주장수가 있었다. 왕 앞에 배치된 뇌자의 군복은 주전립, 흑색 협수, 홍색 괘자, 남색 전대, 백색 제비행전, 흑혜로 고증하였다. 뇌자는 칼을 차고 신전기 또는 주장을 들었다. 왕 앞에 배치된 순령수는 순시기수와 영기수가 있었다. 순령수의 군복은 전건, 흑색 협수, 홍색 괘자, 남색 전대, 백색 제비행전, 흑혜로 고증하였다. 순령수는 칼을 차고 홍순시기 또는 홍령기를 들었다. 왕 앞에 배치된 대기수의 군복은 전건, 흑색 협수, 청색 괘자, 남색 전대, 백색 제비행전, 흑혜로 고증하였다. 왕 앞에 배치되는 다른 군사들과 달리 대기수는 정조대에 와서야 왕 앞에 배치됨으로써 괘자의 색상이 청색인 점이 달랐다. 대기수는 칼을 차고 대기치를 들었다. 서장대를 둘러싼 군사들은 전초군과 좌초군이었고, 성곽을 방어하는 군사들은 좌·우·전·후 초군으로 보았다. 초군의 군복은 전립, 흑색 협수, 호의, 남색 전대, 백색 제비행전, 짚신으로 고증하였다. 호의는 방위에 따른 색을 사용하였기에 좌초군은 청색, 우초군은 백색, 전초군은 홍색, 후초군은 흑색이었다. 초군이 소지하는 무기는 조총과 칼이었다. 성정군들은 조총과 칼 외에도 훈련 상황에 따라 횃불이나 등이 달린 기창을 들기도 하였다. 이상의 고증 결과를 반영한 시각화의 기본 원칙은 3D 콘텐츠 제작뿐만 아니라 실물 제작까지 가능하도록 시대와 신분에 적합한 형태·색상·재질 기준을 제안하였다. 역할별 복식 착장도에 무기와 군기(軍器)를 갖춘 앞·옆·뒤 모습으로 표현하고 색상을 RGB와 CMYK로 제안하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권2호
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• pp.78-97
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• 2021

1795년 윤2월 12일 서장대에서 행해진 군사훈련을 그린 <서장대야조도(西將臺夜操圖)>를 중심으로 관직자의 유형별 복식과 유형별 복식의 구성에 따른 특징을 고찰하였으며 고증 결과는 다음과 같다. 첫째, 서장대 안팎에서 왕 가까이에 위치한 관직자는 모두 34명인데 당상관 27명, 당하관 7명이었다. 34명 관직자의 복식 유형은 모두 3종으로 갑주·융복·군복으로 분류되었는데 그 중 갑주 착용자 12명은 모두 당상관이었고, 융복 착용자 5명은 당상관이었으며, 군복 착용자는 당상관 11명과 당하관 6명이었다. 둘째, 갑주의 형태 고증은 말 타기에 적합한 여반 장군의 갑옷 유물과 『무예도보통지』의 갑주 그림을 참조하고, 착용의 실용성을 고려하여 갑옷의 구성품을 정하였다. 갑주의 구성품은 투구, 갑의, 갑상, 호항, 호액, 비갑에 골미를 추가하였다. 갑주 색상은 <서장대야조도> 갑주에서 가장 표현 빈도가 높은 홍색과 녹색으로 고증하였다. 셋째, 당상 융복의 구성은 호수를 장식한 주립, 남색 철릭, 홍색 광다회, 정, 수화자로 고증하였다. 넷째, 군복 구성은 안을 올린 전립, 동다리, 전복, 요대, 전대, 수화자로 고증하였다. 군복에서 당상과 당하의 직물차이는 문양의 유무에 있었는데 당상관은 운보문 직물을, 당하관은 문양이 없는 직물을 사용하였다. 그리고 당상관은 장식품의 세부 재료에서 옥과 금, 은을 사용하였다. 그 외에 무기는 시복, 환도, 등편, 비구와 깍지 등을 갖추었다. 정조대 기록에는 다양한 색의 협수가 보이므로 당상관과 당하관의 동다리와 전복 색상은 다양한 배색으로 고증하였다. 이상의 고증 결과를 반영하여 콘텐츠 제작을 위한 복식의 시각화 자료로 제시하였다. <서장대야조도> 관직자 복식의 고증 결과를 반영한 시각화의 기본 원칙에서 3D 콘텐츠 제작이나 실물 제작이 가능한 기준을 제시하였다. 시대와 신분에 따른 형태·색상·재질의 견본, 각 복식과 지물을 패용한 앞·옆·뒤 모습을 제시하고 색상은 RGB와 CMYK로 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.103-108
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• 2022

광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.