• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.97-102
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• 2008

본 논문은 컬러 질의 영상의 효과적인 검출을 위해 공간 컬러모델 및 특징점 정합 방법을 이용한 객체 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선행 연구 되었던 컬러 히스토그램 방법의 단점을 극복하고, 데이터베이스 영상과 질의 영상의 컬러 유사도를 사용자 조작 없이 실시간 분할 검출한다. 이를 위해 HMMD 모델과 러프 집합 이론을 이용하였다. 여기서 질의 영상의 검출을 위해 질의 영상과 데이터베이스 영상 간의 색상 유사도를 비교하여 관심 영역을 선택하고, 관심 영역에서 SIFT 정합 방법을 이용하여 검색한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수한 검출율을 보임을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권4호
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• pp.252-257
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• 2012

Purpose: The net rind pattern and color of melon surface are important for a high market value of melon fruits. The development of the net and color are closely related to the changes in shape, size, and maturing. Therefore, the net and color characteristics can be used indicators for assessment of melon quality. The goal of this study was to investigate the possibility of estimating melon soluble solids content (SSC) and firmness by analyzing the net and color characteristics of fruit surface. Methods: The true color images of melon surface obtained at fruit equator were analyzed with 18 color features and 9 texture features. The partial least squares (PLS) method was used to estimate SSC and firmness in melons using their color and texture features. Results: In sensing melon SSC, the coefficients of determination of validation (${R_v}^2$) of the prediction models using the color and texture features were 0.84 (root mean square error of validation, RMSEV: 1.92 $^{\circ}Brix$) and 0.96 (RMSEV: 0.60 $^{\circ}Brix$), respectively. The ${R_v}^2$ values of the models for predicting melon firmness using the color and texture features were 0.64 (RMSEV: 4.62 N) and 0.79 (RMSEV: 2.99 N), respectively. Conclusions: In general, the texture features were more useful for estimating melon internal quality than the color features. However, to strengthen the usefulness of the color and texture features of melon surface for estimation of melon quality, additional experiments with more fruit samples need to be conducted.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.376-379
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• 2008

내용기반 영상검색(CBIR)에서 보다 효율적이고 빠른 영상검색을 위하여 본 논문에서는 칼라 히스토그램 정제를 이용한 특정벡터 기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. RGB 칼라 이미지에서 각각의 R, G, B를 분할하고 히스토그램을 추출하여 16개의 영역(bin)으로 균일하게 분할한 다음 R, G, B 각각의 히스토그램에서 영역의 픽셀값을 계산하여 비교, 분석하고 그중 최고값을 추출한다. 그리고 R, G, B 각각의 영역의 최고값들을 이용하여 칼라 정보를 인덱스화 한 후 그 특정값을 이용한 영상 검색 기술을 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 효과적인 특정 추출을 위하여 각각의 R, G, B에서 추출 된 특정값을 특정벡터 테이블로 구성하여 입력 영상과 데이터베이스 영상을 비교하고 매칭도와 순위를 구하여 기존의 히스토그램만을 이용한 알고리즘 보다 더 나은 검색 결과를 확인하였다.

• 복식
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• 제61권1호
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• pp.69-83
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• 2011

This study applied cartoon-like simple and implicit symbol of Keith Haring works to tubular jacquard knit, designed woman casual knit wear with fun, explicit and activities using fluorescent yarns with explicit features. This study aimed to propose the directions for new market pioneering that meets the emotional requirements of modern people by raising the level of utilization and expression area of knit fashion, and to present the constructive directions for high value-added knit wear by designing highly effective knit wear. Methods of this study examined the lifetime and artistic background of Keith Haring and collected his works through searching of internet, scholastic publications or thesis. Formative types and colors of works collected were analyzed and classified according to characteristic standards of Haring and characteristic formativeness and color of works were extracted. The result of this study is as shown below: First, the feature of his works can be summarized into motif that has symbolic and implicit cartoon-like lines including narratives as well as enormous number of works. Such feature is very suitable for variation and recombination in realization of design and has unlimited potentials for development. Second, image colors can be extracted such as black and white, original color and fluorescent paints, which reflects the intention of artist who put focus on communication with the public. Such color feature is very suitable for design motif that has explicitness of reflecting the intention of artist through use of special fluorescent yarn. Third, I made it as reversible wear that has effects of increasing or decreasing the explicitness according to color area ratio using the feature of textures allowing use of both sides as well as form stability of tubular jacquard. Fourth, by adjusting the thickness of fabric with controlling of ply in fabric using poly yarn and wool union yarn, I could obtain good results of study in terms of technique that can express various materials with embossed dynamic effects of unevenness on flat surface.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.724-732
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• 2001

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제9권2호
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• pp.793-806
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• 2002

Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the highspeed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps (SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarity) in feature spaces of input data. and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. In topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.173-176
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• 2002

This paper describes an implementation of fast face detection algorithm. This algorithm can robustly detect human faces with unknown sizes and positions in complex backgrounds. This paper provides a powerful face detection algorithm using skin color segmenting. Skin Color is modeled by a Gaussian distribution in the HSI color space among different persons within the same race, Oriental. The main feature of the Algorithm is achieved face detection robust to illumination changes and a simple adaptive thresholding technique for skin color segmentation is employed to achieve robust face detection.

• 한국인쇄학회:학술대회논문집
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• 한국인쇄학회 2002년도 춘계 학술발표회
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• pp.10-18
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• 2002

On the process of cross-media color reproduction, a key feature is the use of gamut mapping techniques to adjust the different color gamuts between displays and printers. Even though a number of GMAs have been published, but there are no method satisfactory enough for more exect color reproduction. In this paper, the gamut mapping methods of nearest point clipping(NPC), centroid clipping (SLIN), straight clipping and cusp clipping(CUSP) were tested and analyzed with color difference, and a new gamut mapping algorithm based on variable anchor point method was proposed.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.55-66
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• 2006

본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 $15\%,$ ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-13
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• 1999

본 연구는 의복디자인에 있어 색채적용에 도움이 되는 자료를 얻고자 1차색의 지각범위에 대하여 여대생 29명을 대상으로 실험을 하였다. 실험기간은 1998년 7월∼10월이다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 30[%] 이상의 피험자가 지각한 지각범위 형태는 빨강에 대해서는 표준색 5R 4/14를 중심으로 5R 4/12, 5R 4/10, 5R 5/14로 명도축보다 채도축의 범위가 더 넓다. 노랑의 지각범위 형태는 표준색 5Y 8/14를 중심으로 채도축의 범위가 더 넓다. 파랑의 지각범위 형태는 표준색 5B 4/10을 중심으로 명도 축의 범위가 넓다. 2) 색도도에서 보면 1명 이상의 지각범위는 빨강은 전체 범위의 3/4에 걸쳐 넓게 분포하며, x축 선상으로 쭉 뻗어 있다. 노랑은 전체의 약 1/2에 걸쳐 분포하고 있으며, 전체가 연결되어 있지 않고 소수가 분리된 형태를 가진다. 파랑은 전체의 약 2/3에 걸쳐 분포하고 있으며, 그 선 상으로 늘어진 모든 색표가 포함되어 있다. 결론적으로 빨강의 지각범위는 상당히 넓게 분포되어 있으며, 피험자간의 공통성은 비교적 높으며, 노랑의 지각범위는 중간정도의 범위에 분포되어 있으며 피험자간의 공통성은 낮다. 또한 파랑의 지가범위는 약간 넓은 범위에 분포되어 있으며 피험자간의 공통성은 높다고 말할 수 있다.