본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루어질 수 있다. 최종 목표의 첫 번째 단계로서, 본 연구는 컬러 이미지에서 사운드로의 변환을 이용한 기본 시스템의 구축에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 빛과 소리사이의 물리적 주파수 정보로부터 그 유사성에 기초하여 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법을 제시한다. 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법은 RGB-to-HSI 컬러모델 변환을 통한 HSI 히스토그램을 사용하고 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩함으로써 구현되었다. 두 가지 컬러이미지를 사용하여 시뮬레이션 실험을 하였고, 그 결과, 각각의 입력 컬러이미지의 색상(Hue), 채도 (Saturation) 및 명도 (Intensity)를 사운드의 기본주파수 (F0: Fundamental Frequency), 하모닉 (Harmonics) 및 옥타브 (Octave)로 각각 변환한다. 제안된 시스템을 통하여 변환된 사운드 요소들을 Csound를 이용, 합성함으로써 웨이브(wav) 파일 포맷 음원을 최종 생성하였다.
건물은 3차원 도시 모델링, 지형분석, 생활정보, 항법시스템 및 LBS(Location Based Service) 등 응용목적에 따라 정보의 최신성이 특히 중요시 되는 객체로써, 해당정보의 빠른 수집과 갱신에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 HSI 컬러모델을 활용하여 항공정사영상 및 항공 LiDAR 자료로부터 도심지 건물에 대한 3차원 공간정보를 추출하기 위한 시스템 개발을 목적으로 하고 있다. 특히 HSI 컬러모델, 재귀적 역행 알고리즘 및 미로찾기 알고리즘을 활용하여 영상으로부터 특정 건물의 외곽선을 추출하고 건물폴리곤을 생성하는 영상정보처리 알고리즘을 제시하였고 영상분할에 있어 HSI 컬러모델의 효용성을 제시하였다.
광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.
본 논문은 공감각의 공학적인 응용 및 표현방법에 관한 기초연구로서, 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 근감각을 시각 및 청각 요소로 변환하는 기본 시스템의 구축을 목표로 한다. 구축방법으로서, 근감각 신호를 3축 가속도 센서 및 2축 자이로센서로부터 계산된 롤(roll), 피치(pitch) 신호를 통하여 근감각 신호 데이터를 획득하고 그 데이터에서 시각적 컬러 정보와 청각적 정보로 변환하는 방법을 제안한다. 롤 신호는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity)와 청각의 요소인 옥타브(Octave)로 변환하고, 피치 신호는 HSI 컬러 모델의 색상(Hue)과 청각의 음계(Scale)에 대응하여 변환한다. 추출된 HSI 컬러모델의 요소성분들을 기반으로 RGB 컬러모델로 변환한 후 실시간 컬러 출력신호를 얻는다. 또한, 청각의 요소인 옥타브 및 음계 성분을 기반으로 MIDI 신호로 변환, 합성한 후 실시간 사운드 출력신호를 얻는다. 실험에서, 신체의 움직임 즉 근감각을 표현하는 롤과 피치 값에서 색과 음 사이의 유사성에 기초한 변환관계에 따라 정상적인 색과 음이 출력되는 것을 확인하였다.
본 논문은 환경에 독립적인 자동차 영상에서 자동차 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고 실험 결과를 기술한다. 번호판 주위환경에는 다양한 조건이 존재하며 이에 적응성을 가지고 빠른 추출을 수행하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 HSI 컬러 모델에 기반하여 번호판을 면밀히 분석하여 번호판을 유형별로 그룹화하고, 지역 분할 및 병합을 통해 빠른 시간안에 번호판 후보 영역을 검색한다. 그리고 번호판이 갖는 특성을 이용하여 후보 영역에서 번호판 영역임을 검증함으로써 자동차 번호판 영역을 찾는다.
본 연구는 하나의 감각으로 인해 다른 영역의 감각을 불러일으키는 공감각 현상을 기초로 하여 사운드에서 컬러이미지를 유추하여 생성하는 응용 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이를 위해 사운드의 특징정보인 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)에서 음계(Scale) 및 옥타브(Octave) 성분을 추출한 후, HSI 컬러모델인 색상(Hue), 명도(Intensity) 성분에 각각 매핑한다. 본 논문에서 채도(saturation)값은 고정된 값을 사용한다. 이를 다시 RGB 컬러모델로 변환한 후 최종 BMP 포맷으로 컬러 이미지를 출력한다. 본 연구에서 제시한 사운드-컬러이미지 변환 방법을 토대로 기본 변환 시스템을 구현해 본 결과, 기본주파수에서 추출된 음계 및 옥타브 성분의 변화에 따라 색상 및 명도가 상이한 다양한 컬러가 나오는 것을 확인할 수 있었다. 또한 하드웨어적 구현을 위해 TMS320C6713 DSP Board에 포팅하여 실험한 결과 제안된 시스템의 시뮬레이션 결과와 동일한 컬러 이미지가 출력됨을 확인하였다.
본 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.
본 논문은 공감각의 한 부분인 색청(colored-hearing) 공감각을 이용한 사운드-컬러 신호 변환에 관한 연구로서, 인간이 인지 할 수 있는 오감 중 공감각적 변환이 가장 많이 일어나는 청각과 시각을 이용한 실시간 변환 시스템의 구축을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 음-색 실시간 변환 방법으로서, 입력으로 사용하는 MIDI(Musical Instrument Digital Interface) 신호에서 음계(scale), 옥타브(octave) 및 음의 세기(velocity)를 추출한 후 HSI 컬러모델의 기본 요소인 색상(hue), 명도(intensity) 및 채도(saturation)에 각각 대응하여 변환하는 방법으로 단순하지만 직관적인 방법을 사용한다. 변환된 HSI 컬러 모델은 모니터 출력을 위해 RGB 컬러 모델로 최종 변환하여 출력한다. 실험에서, MIDI 입력신호 전송 H/W 시스템과 VC++ 기반 해당 사운드-컬러 변환 입 출력 S/W 모니터링 시스템을 구축하여 사운드에서 컬러로의 출력이 제안한 방식에 따라 값이 출력됨을 확인하였다.
본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.
본 논문은 자가용과 영업용 차량의 컬러 영상에서 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 번호판 영역 추출을 위해 차량 영상에서 번호판 영역은 차종에 따라 일정한 색상을 가지고 있다는 특징을 이용하였다. 본 논문에서는 단일 색상 정보에만 의존하지 않고, HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 제안한다. 또한 처리 과정의 효율성을 높이기 위하여 입력 영상 전체를 처리하지 않고, 수평 라인별 탐색을 통해 번호판의 높이 구간을 찾도록 한다. H 성분과 Q 성분을 각각 사용한 경우와 두 색상 성분을 결합하여 추출한 경우를 비교 실험한 결과, H 성분에만 의존한 경우는 53.6%, Q 성분에만 의존한 경우는 82.1%, 결합 색상 성분에 의한 경우에는 94.6%의 추출률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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