• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.473-481
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• 2005

본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1317-1324
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• 2016

아두이노 플렛폼을 활용하여 스마트 주얼리에 보석처럼 빛나는 효과를 나타내기 위해 감성적인 주얼리로 색을 표현하였다. 감성적인 색 표현을 위해 플러칙의 감정 팽이 모형을 활용하여 감정과 색의 유사성을 적용하였다. 스마트폰에서 쉽게 접할 수 있는 온도, 조도, 소리, 자이로 센서와 스마트 주얼리의 맥박센서로부터 인식된 값을 입력받아 감성을 인식하고 처리하는 과정은 온톨로지 기반의 추론규칙을 적용하고, 상황정보에서 나타난 감성에 따라 감성 색을 찾고 그 감성 색을 스마트 주얼리의 LED에 적용하였다. 주얼리 착용자의 감정에 따라 스마트 주얼리에 내장된 LED에 결정된 감성 색으로 빛을 냈다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.126-135
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• 2002

영상은 색상, 형태, 위치, 질감 같은 다양한 특성을 갖고 있기 때문에 하나의 특성만을 이용하여 일괄적으로 영상을 검색할 경우, 만족할 만한 검색효율을 얻기가 어렵다. 특히, 대용량의 영상 데이터베이스일수록 그 같은 현상은 빈번하게 일어나기 때문에 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템들은 대부분 하나 이상의 특성을 이용하여 검색효율 향상을 죄하고 있다. 본 논문에서는 Centroid 위치벡터를 이용하여 영상 내의 색상 정보뿐만 아니라, 특정 색상에 대한 위치정보를 고려하는 기법을 제안한다. 질의영상의 한 색상에 대해 Centroid 위치벡터를 추출하고 비교영상의 같은 색상의 Centroid 위치벡터와의 거리를 비교하여 그 거리가 짧을수록 각 색상의 위치 유사도를 높게 책정하는 방식을 제안한다. 제안된 검색 기법은 기존의 색상 분포만을 이용하는 검색 기법에 비해, 원근 처리된 영상에 강인하고, 회전되거나 뒤집힌 영상의 변별력이 향상되었다. 또한, 제안된 방식은 색상정보와 위치정보의 추출을 이원화시키지 않고 동시에 추출함으로써 계산량을 줄이고, 효율적인 색인 파일을 생성하여 검색속도를 향상시켰다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.104-111
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• 2014

This study puts its purpose on presenting an integral system of representative urban landscapes, public design and colors, in practicing urban design in the context of local identity. An integral design of public design that successfully plans and executes local identity, and changes recognition of integral management of urban design, is suggested as followings. Firstly, when the catchment area is divided in metropolitan area, it should be reset according to the natural environment condition regardless of administrative area system like city and county. It is the method to classify the metropolitan area by researching and analyzing geographical condition, weather condition, soil and vegetation in detail and subclassify it by the visual commonness of natural environment. Secondly, it is necessary to access the urban landscape, public design and urban color from the overall aspect emphasizing the plan for each field and local identity. They should be practiced by the role and category of each field on the basis of consistent design strategy and instruction but the cooperation system is required as a process to reinforce and specify the mutual limit. Thirdly, the artificial structure is constructed through artificial adjustment depending on the urban formation process and the development time point. Therefore, it is necessary to pay attention to the rapid urban development, the change speed and the landscape formation of each age. It is necessary to classify the type of artificial landscape by age and form similarity and separate the area that should be generalized and controlled by entire metropolitan area form the area that should be specialized by basic local government.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.7-14
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• 2005

본 논문에서는 잡음이나 질감특성에 의한 과분할과 긴 처리시간 등의 기존 영역분할 방법이 갖는 문제점을 해결하기 위해 Cylindrical metric을 사용한 블록단위의 컬러영상분할방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 일정 크기로 분할된 블록들로 이루어진 초기 영역들을 병합하기 위해 HSI 컬러값에 따라 분류된 채색(chromatic) 영역과 비채색(achromatic) 영역의 컬러특성과 질감특성을 고려하여 영역간의 유사도 함수와 병합조건을 새로이 정의하며, 영역 병합 후의 명확한 윤곽검출을 위해 영역간의 경계부분에 위치하는 외곽블록들을 추출하여 기존 영역에 병합하는 과정을 화소레벨까지 반복한다. 모의실험을 실시한 결과, 질감영역과 윤곽영역의 분할에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 처리시간은 제안한 방법에서 2배 정도 단축됨을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.236-247
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• 2010

최근 평균이동(mean shift) 알고리즘과 같은 커널 기반의 추적 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 방식의 알고리즘은 커널이 제공하는 컬러 히스토그램 정보와 약간의 공간적 정보를 이용하는 방식으로 적은 연산량으로 추적을 수행할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 공간성을 확보하기 위한 등방성 커널과 유사성을 비교하기 위한 바타차야 계수를 사용하기 때문에 발생하는 불안정성이 존재한다. 본 논문은 커널과 바타차야 계수의 사용이 왜 알고리즘의 불안정성을 야기 시킬 수 있는지에 대해 분석한다. 또한 이 분석을 바탕으로 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 표적을 구성하는 컬러별 중심을 이용하는 방법으로 표적의 컬러, 컬러별 화소의 빈도, 공간적 정보 등이 반영된다. 제안한 방법은 평균 이동 방법보다 결과의 오류 비율이 적으며, 다음 프레임에서의 표적 위치가 반복 없이 한차례의 연산으로 얻어진다. 또한, 낮은 프레임 율 및 일부 폐색이 발생하여 평균 이동 방법으로는 실패하는 상황에서도 성공적으로 동작한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1319-1324
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• 2013

Mean-Shift 알고리즘은 목표모델과 후보영상 사이의 컬러분포의 유사도를 이용하는 국부적 탐색기법으로서, 그 기법의 단순성 및 안정성 면에서 뛰어나 얼굴추적에 많이 이용되고 있다. 그러나 컬러분포를 이용한 얼굴추적은 목표모델과 유사한 컬러분포를 갖는 객체나 배경의 영향에 취약하다. 또한 얼굴 추적에서 결정되는 얼굴영역은 얼굴인식 혹은 얼굴방향 등을 계산할 때 중요한 단서가 되는데, 완전히 다른 컬러분포를 갖는 객체의 가려짐으로 얼굴영역의 크기나 위치가 변동될 위험이 있다. 대체로 거리정보는 얼굴과 배경의 구분에 효율적이고 컬러정보는 객체 구분에 유리하다는 가정으로부터, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 거리 정보와 컬러 정보를 함께 이용하는 양방향 필터를 고안하고, 이것을 Mean-Shift 알고리즘에 활용하였다. 일련의 실험을 통해 성공적인 실험결과를 얻었다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제23권4호
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• pp.222-227
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• 1980

고려인삼근(자경종)(高麗人蔘根(紫莖種))의 중심부(형성층내부)(中心部(形成層內部))와 외피십피층(外皮十皮層)에 있는 ginsenoside를 고속액 체크로마토그라피로 분석(分析)하고 경(莖)의 자색정도(紫色程度)와의 관계(關係)를 검토(檢討)하였다. Ginsenoside의 단순상관(單純相關)에 의(依)한 saponin 양상(樣相)의 유사도(類似度)를 경색도군간(莖色度群間) 같은 뿌리 또는 다른 뿌리간(間)에 두부위(部位)에서 비교(比較)한 결과(結果) 경색도(莖色度)는 saponin 양상(樣相)과 관련(關聯)되지 않는 것으로 보였다. Saponin 양상(樣相)은 부위(部位)의 출처(出處)에 관계(關係)없이 서도 다른 부위간(部位間)에 약간 달랐다. 각(各) ginsenoside 함량순위(含量順位)는 표피십피층(表皮十皮層)에서 $Rg_1>Re>Rb_1>Rb_2>Rc>Rg_2{\geq}Rd>Rf$이고 중심부(中心部)에서는 $Rg_1>Re{\geq}Rg_2{\geq}Rb_1{\gg}Rb_2>Rc{\geq}Rd>Rf$였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.77-83
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• 2019

본 논문에서는 컬러 히스토그램과 CNN 모델을 이용한 객체 추적 기법 알고리즘을 제안한다. CNN (convolutional neural network) 모델기반 객체 추적 알고리즘인 GOTURN (generic object tracking using regression network)의 정확도를 높이기 위해 컬러 히스토그램 기반 mean-shift 추적 알고리즘을 합성하였다. 두 알고리즘을 SVM (support vector machine)을 통해 분류하여 추적 정확도가 더 높은 알고리즘을 선택하도록 설계하였다. Mean-shift 추적 알고리즘은 객체 추적에 실패할 때 경계 박스가 큰 범위로 움직이는 경향이 있어 경계 박스의 이동거리에 제한을 두어 정확도를 향상시켰다. 또한 영상 평균 밝기, 히스토그램 유사도를 고려하여 두 알고리즘의 추적 시작 위치를 초기화하여 성능을 높였다. 결과적으로 기존 GOTURN 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전체적으로 정확도가 1.6% 향상되었다.

• 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