• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.42-49
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• 2009

본 논문에서는 red, green, blue(RGB) 광학 센서를 이용하여 RGB light-emitting diode(LED) back light unit(BLU)의 출력색 자극의 변화를 점검하여 RGB LED BLU가 시간에 따라 일정한 목표 색 자극을 출력할 수 있도록 하는 RGB LED BLU 구동 전류 펄스 duty 값을 도출하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 현재 RGB LED BLU가 발하는 색 자극 정보를 획득하기 위해 RGB 광학 센서의 출력으로부터 CIEXYZ 색 자극을 계산할 수 있는 RGB to XYZ 변환 행렬을 도출한다. 다양한 RGB LED BLU 색 자극 샘플에 대한 RGB 광학 센서의 출력 값과 CIEXYZ 색 자극 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 다음으로, 현재 RGB LED BLU 상태에서 목표 색 자극 값을 발할 수 있는 duty 값을 구하기 위해 목표 색 자극으로부터 duty 값을 계산할 수 있는 XYZ to Duty 변환 행렬을 도출한다. 현재, 한 단계 이전, 두 단계 이전 시점에서 RGB 광학 센서의 출력으로부터 추정한 CIEXYZ 값과 그때 인가된 duty 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 일정 시간 간격으로 RGB LED BLU의 출력 색 자극을 점검할 때마다 XYZ to Duty 변환 행렬은 RGB LED BLU의 현재 상태에 적응적으로 변하게 되어 목표 색 자극을 출력할 수 있는 duty 값을 계산할 수 있게 된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.66-75
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• 2010

항공사진이나 다중분광영상을 활용하여 도로 지도를 제작할 경우 최근에 건설된 도로에 대한 지도의 업데이트가 너무 늦어 일반 수요자의 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. Google Earth에서는 RGB값에 의거한 이미지가 아주 높은 주기 해상도를 가지고 무료로 제공되고 있기 때문에 도로를 추출하기 주요 데이터로 부상되고 있다. 본 연구는 Google Earth로 도로를 추출하기 위한 최적의 RGB 표준값과 범위값을 추적하는 의도로 출발하였다. 5개의 사례연구지역에 대해 Google Earth RGB 영상을 활용하여 도로를 추출할 수 있는 능력에 대해 검증이 이루어졌다. 수동 검출을 통해 Google Earth 이미지에서 RGB 대푯값을 각각 126, 125, 127을 도출하였고, 도로의 특성을 감안한 대푯값 범위를 분석하여 RGB값 각 25%, 30%, 19%가 최적인 것을 알 수 있었다. 아울러 Google Earth 이미지의 디스플레이 축척간에 RGB 표준값과 범위값이 큰 차이가 없음을 확인할 수도 있었다. 기존연구에서 활용된 다양한 알고리즘이 RGB 화소값의 최적구간을 추적할 수 있었으며 61cm 공간해상도를 가진 Quickbird RGB 데이터가 다양한 형태의 도로를 추출할 수 있다는 것이 확인되었다.

• 한국안광학회지
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• 제17권4호
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• pp.425-433
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• 2012

목적: 광과민성 증후군자를 위한 가상 색 오버레이, 필름 오버레이, 색 렌즈나 색안경의 기초 설계. 방법: 필름오버레이 3종류에 대한 광학적 특성 측정을 통한 sRGB, RGB 값 도출. 백색종이, IT기기 백색화면 적용시와 투과모드시의 색도 관계 분석 결과: 구현 가능한 sRGB와 RGB값을 얻었다. 백색종이나 IT기기의 백색화면을 배경으로 얻은 색도와 필름 자체의 색도는 달랐으나, 일정한 관계 패턴을 보였다. 광투과율은 Intuitive Overlays가 단일 색에서 59%-79%로 가장 높았고, 광반사율은 Reading Ruler가 평균 8%로 가장 낮았다. 결론: 측정된 데이터를 보정하여 계산된 sRGB와 RGB값은 실제 보조도구를 구현하는데 직접 사용할 수 있다. 광투과율은 IT기기의 가상 오버레이의 투명도인 ${\alpha}$값을 산출하는데 사용될 수 있다. IT기기에서는 디스플레이 장치의 백색 화면과 이론적 백색의 색도 차이가 너무 크면 가상 색 오버레이 구현에서 기기의 백색 특성을 고려할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.345-347
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• 1998

스캐너를 가지고 이미지를 스캔하면 RGB 값을 얻는다. 이 RGB 값은 스캐너의 빛을 인지하는 소자들의 하드웨어적인 특성이 더해진 장치 의존적인 값이다. 그래서 RGB 값은 왜곡된 칼라 정보를 가지고 있다. 그러므로 칼라 보정을 하기 위해서는 장치 독립적이 값으로 변환해야 한다. 본 논문에서는 장치 독립적인 값을 구하기 위해서 칼라 샘플들을 XYZ로 계측한 값과 400nm에서 700nm 사이의 파장을 계측한 분광 반사값(Spectral reflectance value)을 가지고 스캐너의 칼라 보정을 구현하였다. 구현 방법으로는 신경회로망의 오차 역전파(Error Back Propagation) 알고리즘을 사용하였고 두 가지의 데이터를 가지고 실험했을 때의 결과와 장단점을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.494-496
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• 1998

디지털 이미징(Digital Imaging) 분야에서 칼라 스캐너와 칼라 디지털 카메라와 같은 입력 장비들을 통하여 획득된 디지털 이미지는 장비 의존적인(Device Dependent) RGB칼라값으로 표현된다. 이러한 장비 의존적인 디지털 칼라 이미지는 인간 시각 체계의 칼라 인지 능력과 일치하지 않으므로 왜곡된 칼라를 제공하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 장비 의존적인 RGB 칼라값을 장비 독립적인(Device Independent) XYZ 칼라값으로 변환하는 다양한 연구가 수행중이다[1-3]. 그러나, 이러한 연구 방법들은 서로 다른 Reflectance 값을 가지는 두 칼라가 특정한 환경하에서 동일한 XYZ 칼라값을 가지고, 또 다른 환경하에서 서로 다른 XYZ 칼라값을 가지는 Metamerism 문제를 해결할 수 없다. 본 논문은 이러한 Metamerism 문제를 해결하기 RGB 칼라값을 Reflectance 값으로 변환하였고, 기존의 연구 결과와 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.490-492
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• 2000

본 논문에서는 방송영상 특성을 이용한 축구 경기 장면 분석을 제안한다. 동영상의 프레임들을 분할하기 위해서는 급격한 장면 변화나 화면의 색상과 같은 화면의 형식적인 변화가 주요 결정사항이다. 그러나 축구경기와 같은 동영상에서의 하이라이트는 화면의 형식적인 변화와는 조금 다른 의미를 가진다. 그러므로, 축구 경기 동영상에서 하이라이트 부분을 검출하기 위해서는 장면의 변화와 더불어 화면의 의미를 해석할 필요가 있다. 본 논문에서는 축구 경기 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사한다. 임의의 프레임에 대하여 RGB 정보의 분석을 통하여 영상의 구성내용을 파악한 후, 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 하이라이트 여부를 판단한다. 제안된 방법에서는 RGB 값의 변화 문제를 해결하기 위하여, 주 RGB 범위 군집화(Dominant RGB Grouping) 방법을 통하여 임의의 영상에서 RGB 값의 변화에 최대한 덜 민감한 방법으로 대상의 RGB 정보를 취득할 수 있는 방법을 사용하였다.

• 프린팅코리아
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• 통권16호
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• pp.152-157
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• 2003

우리가 흔히 얘기하는 RGB나 CMYK는 장비의 컬러 공간이다. 즉 이 값은 RGB 각 채널당 무채색에서 순색까지를 256단계로 나누어 놓은 값으로 장비의 특성에 따라 그 값이 표현하는 컬러는 다르다. 컬러에 대한 인식이 개인마다 다르듯이, 이미지를 만들어내는 각 장치(입력, 디스플레이, 출력)의 컬러 처리 방식도 매우 다양하다. 특정한 장치로 디스플레이하거나 스캔할 수 있는 컬러 범위는 기계적 특성에 따라 다르며 이러한 컬러 범위를 color gamut이라 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.457-459
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• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.419-420
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• 2020

본 논문에서는 불법복제 영상 판단을 위한 RGB 변위값 측정을 통한 360도 영상 식별 기준 키 프레임 선정 방법을 제안한다. 방송 프로그램이나 영화 등과 같은 콘텐츠는 인터넷들을 통하여 국내뿐만 아니라 해외로도 대량 불법 유통됨으로써 국가적으로 큰 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법복제 여부를 빠른 속도로 판단하기 위한 방법으로 360도 영상에서 추출된 각각의 프레임에서 RGB 변위값을 측정하여 동일한 장면으로 인식되는 프레임을 하나로 묶어 해당 장면의 키 프레임으로 선정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 불법복제 영상의 판단 시간을 단축시키고 판단 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.