본 연구에서는 건물 외벽 태양광 발전 통합 시스템(BIPV: Building Integrated Photovoltaic System)용 컬러 유리의 구조를 제안하고 이를 구현하기 위한 공정 기술을 개발하였다. 굴절률 값이 다른 두 종류의 산화 금속 박막을 집적함으로써 투과도가 우수하면서도 서로 다른 컬러를 구현할 수 있음을 파동광학에 기반한 전산모사를 통해서 확인하였다. 선택된 구조를 구현하기 위해 RF Magnetron 증착 방법을 통해 목표로 하는 두께를 균일하게 얻을 수 있는 공정을 개발하였다. 실험 시편에 대한 광학적 분석을 전산모사 결과와 비교하여 분석한 결과, 원하는 컬러 유리를 랩 스케일에서 안정적으로 구현할 수 있음을 알 수 있었으며, 상온에서 일주일 이상의 안정성을 갖는 것을 확인하였다. 이러한 기술은 BIPV 건축물을 구축하는 데에 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Video see-through HMD 에 기반 하여 증강 현실을 위한 손 인터페이스를 제안한다. 착용형 컴퓨터의 입력 장치로써 Video see-through HMD 에 부착된 USB 카메라로부터 영상을 입력 받은 후, HSV 컬러 공간에서 탐색 윈도우 안의 개체를 이중 임계 값을 이용해 손과 팔이 포함된 객체로 분리한다. 그 다음 거리 변형 행렬을 이용하여 손과 팔을 분리하고, 볼록 다각형 외각점 추출을 통해 손 끝의 좌표를 검출한다. 이를 기반으로 한 어플리케이션 "AR-Memo"은 현실세계에서 손끝에 가상의 펜을 증강하여 메모를 하고 이동중에 손바닥을 통해 메모를 볼 수 있다. 증강 현실 기반 손 인터페이스를 사용함으로써 사용자는 이동중에도 직관적으로 입력을 할 수 있다. 또한 어떠한 물리적인 장치나 마커를 손에 부착하지 않기 때문에 자연스러운 인터페이스이다. 본 시스템은 착용형 컴퓨터와 결합되어 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이미 많이 알려져 있는 AdaBoost를 이용한 얼굴탐지를 수행한다. 탐지된 얼굴영역에 Lab 컬러시스템을 적용 시킨 후 입술픽셀의 특징에 따른 색상 마커를 사용하여 피부영역을 추출한다. 추출된 피부영역에 대하여 K-means 색상 군집화를 통해 입술영역을 추출한다. 그리고 실험을 통해 입술탐지 결과를 확인하였다.
copy, load, store와 같은 데이터 이동 명령은 프로그램의 수행시간을 늘리며 코드의 크기도 증가시킨다. 따라서, 최적화 컴파일러의 레지스터 할당 단계에서 이런 데이터 이동 명령들을 줄이는 것이 중요하다. 데이터 이동명령을 줄이기 위해서 그래프 컬러링 기반의 레지스터 할당 기법의 다양한 개선안이 나와있다. 여기서는 이 중에서 조기 분할 레지스터 융합 기법을 VLIW 시뮬레이터에서 구현하여 그 성능을 확인해본다. 조기 분할 레지스터 융합 기법은 융합된 가상 레지스터가 가장 적은 비용을 가지는 레지스터를 포함하고 있는 경우, 융합된 레지스터 자체를 스필하지 않고, 잠재적 스필 단계에서 분리하여 적은 비용의 레지스터만을 스필하도록 하는 것이다.
본 연구에서는 이미지 감상자가 선호하는 화질의 객관적 평가 항목들의 범위를 구체화하고 실제 이미지를 기반으로 화질의 선호도를 측정하는 방식을 따랐다. 즉, 무기준법(No-Reference)을 기반으로 하고 화질 평가 요소를 다이내믹 레인지, 컬러, 콘트라스트로 규정하였다. 샘플 사진 수집은 인터넷 갤러리에서 추천수 30회 이상을 기준으로 감상자들이 선호하는 풍경사진 200장의 이미지를 선정하였다. 그리고 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 정규분포분석을 통하여 총점을 백점 기준으로 환산하여 최종적으로 예상되는 화질의 선호도를 측정하였다. 본 실험에서 적용한 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지 측정값은 10 stop, LAB 평균은 L:54.7, A:2.96, B:-15.84, RSC 콘트라스트는 376.9로 나타났다. 총 200장 샘플 사진의 정규분포 z값은 다이내믹 레인지가 0.21, LAB 평균이 LAB 평균이 L:0.15, A:0.38, B:0.13, RSC 콘트라스트가 0.08을 나타냈다. 표준정규분포 표에서 위의 z값이 나타날 확률을 상위 백분율로 나타내면 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지는 8.32%, LAB 평균은 LAB 평균은 L:5.96%, A:14.8%, B:5.17%, RSC 콘트라스트는 3.19%를 나타낸다. 즉 화질 평가 모형에 사용된 실제 사진 샘플의 상위 백분율을 100점으로 환산한 다이내믹 레인지는 91.68점, LAB 평균은 91.36점, RSC 콘트라스트는 96.81점이다. 따라서 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 총점의 평균은 94.99점으로 나타낼 수 있었다. 즉 본 연구에서 제안한 화질 측정 모형을 통하여 실제 사진 샘플에 대한 선호도를 수치적으로 측정할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통하여 이미지 감상자가 선호하는 화질의 재현 성능 범위를 구체화하고 예상되는 화질의 선호도를 수치화하는 실용적인 연구 결과를 제안하였다.
Various color spaces such as RGB, HSV, log-chromaticity have been used in the field of person re-identification. However, not enough studies have been done to find suitable color space for the re-identification. This paper reviews color invariance of color spaces by diagonal model and explores the suitability of each color space in the application of person re-identification. It also proposes a method for person re-identification based on a histogram refinement technique and some fusion strategies of color spaces. Two public datasets (ALOI and ImageLab) were used for the suitability test on color space and the ImageLab dataset was used for evaluating the feasibility of the proposed method for person re-identification. Experimental results show that RGB and HSV are more suitable for the re-identification problem than other color spaces such as normalized RGB and log-chromaticity. The cumulative recognition rates up to the third rank under RGB and HSV were 79.3% and 83.6% respectively. Furthermore, the fusion strategy using max score showed performance improvement of 16% or more. These results show that the proposed method is more effective than some other methods that use single color space in person re-identification.
In this paper, an experiment was done where the input(scanner, digital still camera) and monitor(CRT, LCD) device used the linear multiple regression and the GOG (Gain-Offset-Gamma) characterization model to perform a color transformation. Also to color conversion method of the digital printer it used the LUT(Look Up Table), 3dimension linear interpolation and a tetrahedron interpolation method. The results are as follows. From color reappearance of digital printing case of monitor, the XYZ which it converts in linear multiple regression of input device it multiplied the inverse matrix, and then it applies the inverse GOG model and after color converting the patch of the result most which showed color difference below 5 at monitor RGB value. Also, The XYZ which is transmitted from the case input device which is a printer it makes at LAB value to convert an extreme, when the LAB value which is converted calculating the CMY with the LUT and tetrahedral interpolations the color conversion which considers the black quantity was more accurate.
러시아 상트페테르부르크에 소재한 뉴 테크놀로지 다이아몬드(NDT)에서 생산된 보석용 합성 다이아몬드의 보석학적, 분광학적 특성을 조사하였다. 컬러(무색은 극미량의 붕소를 함유하고 있고 블루는 미량의 붕소를 함유하고 있음)와 클래리티 등급은 천연 다이아몬드와 비교할 때 손색이 없었다. NDT 합성 다이아몬드는 자외선 단파에서 블루, 오렌지의 형광과 인광 반응이 관찰되었다. PL 분석에서 H3 센터와 NV 센터가 발견되었으며, H3 센터의 intensity는 천연 다이아몬드와 비교할 때 매우 약하게 존재하였다. NDT에서 생산된 합성 다이아몬드의 보석학적, 분광학적 특징들을 통해 천연 다이아몬드와 구분할 수 있다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
In this paper, we proposed a laser-based non-contact temperature measuring method for high speed rotating polycarbonate (PC) disk using transparency change of thermocolor. The thermocolor has abilities to change color and transparency due to a change in temperature. The thermocolor is applied on one side of polyvinylidene fluoride (PVDF) membrane. The thermocolor applied membrane is attached to inside of reaction chamber in disk. An optical system consisted of a laser beam radiator and a laser photometer is installed. Laser is irradiated at the bottom side of disk and the transmitted laser beam is detected by the laser photometer at the opposite side of disk. During the disk is rotating, laser is irradiated and detected simultaneously. The laser photometer senses the transmitted laser power and generates voltage as output. The temperature of disk can be detected during the disk is rotating up to 3000 RPM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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