• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.138.3-138
• /
• 2001

Because face has non-rigid structure and is influenced by illumination, we need robust face detection algorithm with the variations of external environments (orientation of lighting and face, complex background, etc.). In this paper we develop a new face detection algorithm to achieve robustness. First we transform RGB color into other color space, in which we can reduce lighting effect much. Second, hierarchical image segmentation technique is used for dividing a image into homogeneous regions. This process uses not only color information, but also spatial information. One of them is used in segmentation by histogram analysis, the other is used in segmentation by grouping. And we can select face region among the homogeneous regions by using facial features.

• 방송공학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.236-244
• /
• 2008

본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.

• 디자인학연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.167-174
• /
• 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.

• 패션비즈니스
• /
• 제24권5호
• /
• pp.52-71
• /
• 2020

This study examines the color characteristics of the usage of the color pink in menswear by analyzing its usage status and method. It involves an empirical research method establishing the frame of the study through a document study centered on trend, gender neutral considerations, and the utilization of the color pink in men's fashion, by analyzing the characteristics of color and tone by extracting the pink color shown in menswear collections as well as analyzing and categorizing the fashion image and genderless characteristics. Analyzing the color and tone of the pink color shown indicate that bright, light and pale tones had higher proportions. Pink color can also be said to be utilized as a design element that gives off a younger and more vital color image in menswear. Further, the use of brighter and softer pink colors can be interpreted as reflecting modern society's demands of masculinity to change into a more sophisticated and soft image. To analyze the characteristics of the color pink utilized in gender neutral fashion, fashion images were presented as the analysis standard. An image grouping technique was used to classify pink while utilizing genderless types-fashion style. The result showed that even with the same pink color, the fashion image can vary with different methods of expression in terms of clothes and styling. The results of this study can serve as basic data for planning fashion design concepts as it analyzed pink-using fashion images and the genderless concept type.

• 디자인학연구
• /
• 제19권5호
• /
• pp.119-128
• /
• 2006

미디어의 발전과 함께 시각표현은 정지화면에서 동영상으로 그 영역이 확대되었다. 애니메이션 영화, TV CM, GUI 등과 같은 분야는 프레임이 누적된 가현운동 현상이 나타나면서 쇼트, 씬과 같은 단위 구조가 만들어지므로 정지화면에 비해 움직임이 필연적인 조형요소가 된다. 따라서 형태, 색채, 공간, 크기, 움직임과 같은 조형요소 중에서 움직임은 특히 중요한 요소로 부각된다고 볼 수 있다. 소쉬르(Saussure)가 설명한 기표와 기의의 관계처럼 이미지의 표현과 형식은 그 내용과 서로 제약을 주는 반면 상호 보완에 의해 하나의 기호로서 수용된다. 이는 움직임 역시 그 형식적 특성이 메시지가 담고 있는 내용에 어떠한 관여를 할 것이라는 추론을 가능하게 한다. 이를 분석하기 전 먼저 게슈탈트이론 중 '그룹핑의 원리'를 이론적 근거로 하여 동영상 시지각 실험을 실시하여 움직임과 타 조형요소의 관계를 조사하였다. 그 결과 약 70-80%의 피실험자가 '움직임'을 지각 상 중요한 그룹핑 단서로 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 형식적 특성을 토대로 동영상의 구조를 분석했을 때 움직임은 커뮤니케이션 과정에서 메시지의 의미의 맥락을 유지하는데 영향을 준다. 사람이나 사물, 배경의 형태와 색 등이 변하더라도 움직임이 유사한 지향점을 가지면 그 대상의 정체성은 유지될 수 있다. 둘째, 움직임에 의해 형상(figure)으로서 대상이 부각되므로 내용의 명료성을 높여준다. 셋째 추후 정보처리에 있어서 유사한 움직임의 진행을 예측할 수 있는 지식표상으로 작용하게 된다. 넷째, 교차편집과 같이 둘 이상의 씬이 빠르게 전환되고 복잡한 편집구조를 가지더라도 움직임이 내용에 일관성을 부여하는 성격을 갖는다. 움직임은 기본적인 시지각적 반응으로서 입력되는 시각정보를 그룹화시키는 하나의 단서가 된다. 또한 영상 메시지의 구조적인 틀을 형성하는데 관계하여 자칫 현란하고 남용될 수 있는 시각적 표현에 질서를 부여하고 의미 작용에 명료함을 높이는 효율성을 가진다. 동영상은 본질적으로 시간성을 내포하므로 다수의 단위 구조가 조합된 담화를 가지며, 미디어믹스 환경에 의해 공통적이면서도 차별화된 표현이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 게슈탈트 이론의 그룹핑 원리를 동영상 범주로 확대하여 적용해 봄으로써 움직임이 다른 조형요소보다 부각되는 속성이 됨과 의미구조 형성에 영향을 줌을 분석하였으며, 이는 미디어 특성에 따라 각 영상분야에서 구조적 조형미와 새로운 영상표현을 개발하는 관점이 될 수 있음을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.202-205
• /
• 2000

In this paper we propose an algorithm that detects, tracks a moving object, and classify whether it is human from the video clip captured under the fixed video camera. It detects the outline of the moving object by finding out the local maximum points of the modulus image, which is the magnitude of the motion vectors. It also estimates the size and the center of the moving object. When the object is detected, the algorithm discriminates whether it is human by segmenting the face. It is segmented by searching the elliptic shape using Hough transform and grouping the skin color region within the elliptic shape.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제48권5호
• /
• pp.37-44
• /
• 2011

본 논문은 제 1 색각 이상자 (Protanopia)와 제 2 색각 이상자 (Deuteranopia)들을 대상으로 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 컬러 공간 혼동선 분리 기법을 제안한다. 영상의 hue 성분을 이용하여 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화 하여 영역을 분할한다. 이를 위하여 Region growing 기법을 사용하는데, 여기에 사용되는 seed point는 low pass filter를 거친 hue히스토그램에서 peak점에 해당하는 픽셀들을 사용한다. 또한 색각 이상자의 혼동선 Map을 구축하기 위하여 RGB 3차원 공간에 512개의 가상의 박스를 구축하여 같은 혼동선에 존재하는 박스를 쉽게 구분할 수 있게 하였다. 이후 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 CIE Lab 색 공간에서 색변환을 수행함으로써 색각 이상자들에게 최상의 컬러 구분효과를 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국가구학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.1-7
• /
• 2006

A chinese wood species called China Hongmu, is an excellent wood to make high quality furniture owing to attracting color, beautiful grain, and durability. Hongmu is not a tree or wood species name. The general designation in Hongmu group is a similar to one of its density, structure, color and use. Hongmu considers more than 30 hardwood species of Pterocarpus, Dalbergia, Diospyros, Millettia, and Cassia. According to the macrostructural characteristics and properties, Hongmu group can be classified into 8 groups which are Zitanmulei, Hualimulei, Heisuanzhimulei, Hongsuanzhimulei, Xiangzhimulei, Wumulei, Tiaowenwumulei and Jichimulei. In this paper, the growing areas, scientific names and identifiable characteristics of these Hongmu group species were introduced for help to identify China Hongmu and its products in the market as well.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.128-132
• /
• 2001

본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.1515-1524
• /
• 2008

본 논문에서는 복잡한 배경이 나타나는 자동차 영상에서 다중색상 모델과 문자배치 정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 녹색 번호판과 흰색 번호판에 나타나는 문자의 배치 형태가 다르기 때문에, 먼저 번호판 색상을 추정한 후 해당 색상 번호판의 문자배치 정보를 최대한 활용하는 접근 방식을 사용하였다. RGB 색상 모델에 HSI와 YIQ 색상 모델을 결합한 다중색상 모델을 이용하여 녹색 영역이 추출되면, 해당 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 녹색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 이때 번호판이 추출되지 않으면, 전체 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 흰색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 마지막으로 번호판 문자배치 형태와 유사한 연결요소들을 묶어 번호판을 추출한다. 4개 영상에 대한 실험 결과 98.1%의 번호판 추출 성공률을 얻었으며, 제안된 방법이 빛의 세기, 그림자, 그리고 날씨의 변화에도 강건함을 알 수 있었다.