벡터링 도구를 이용하여 원판과 같은 양질의 도면이 없는 기존 지도를 수치화하기 위해서는 지도로부터 의미있는 벡터링 대상물(도로, 등고선, 해안선, filled-area, 문자, 기호 등)을 추출하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는, 칼라지도로부터 추출해야 할 벡터링 대상물을 크게 곡선 미 직선, filled-area, 문자/기호로 분류하였으며, 대상물의 기하학적 특성과 칼라의 분포특성을 반영한 효율적인 벡터링 대상물 추출방법을 연구하였다. 곡선 및 직선 추출을 위해, 선의 연결성과 기하학적 특성을 반영한 방향성 마스크를 설계하고 이를 이용한 선추적 방법을 개발하였다. filled-area와 문자/기호의 경유에는 NxN 블럭간의 칼라분포 유사도 비교방법과 lical thresholding 방법을 각각 이용하여 벡터링 도구에서 수용할 수 있게 해줌으로써 소규모 지리정보 응용시스템을 보다 경제적으로 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 CCD 칼라 영상을 이용하여 얼굴을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. YCbCr 컬러모델에서 피부색에 대한 색상 정보와 적응적인 피부범위 확장을 통하여 얼굴후보영역을 추출하였다. 추출된 얼굴후보영역을 이용하여 곡선전개 방식의 초기곡선으로 사용하여 얼굴영역을 정확히 추출하였다. 얼굴의 특징점을 추출하기 위하여 얼굴영역에서 칼라정보를 이용한 Eye Map과 Mouth Map을 이용하였다. Log-polar변환의 중심점을 얻기 위하여 검출된 얼굴의 특징점을 이용하였다. 특징벡터를 추출하기 위하여 DCT, 웨이브렛 변환을 통하여 추출한 계수들을 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 BP 학습알고리즘을 사용하는 신경망에서 얼굴인식을 수행하였다. 실험결과, 제안한 방법이 입력영상의 회전, 크기변화에 대하여 기존의 방법에 비하여 강인한 인식결과를 얻을 수 있었다.
An autonomous vehicle requires a technology of generating maps by recognizing surrounding environment. The recognition of the vehicle's environment can be achieved by using distance information from a 2D laser scanner and color information from a camera. Such sensor information is used to generate 2D or 3D maps. A 2D map is used mostly for generating routs, because it contains information only about a section. In contrast, a 3D map involves height values also, and therefore can be used not only for generating routs but also for finding out vehicle accessible space. Nevertheless, an autonomous vehicle using 3D maps has difficulty in recognizing environment in real time. Accordingly, this paper proposes the technology for generating 2D maps that guarantee real-time recognition. The proposed technology uses only the color information obtained by removing height values from 3D maps generated based on the fusion of 2D laser scanner and camera data.
본 연구는 제주도에서 자생하는 새우난초 3개체, 금새우난초 3개체 그리고 변이종 14개체를 포함하여 총 20개체를 화색에 따라 분류하고 유전자지도를 작성하여 QTL분석을 하였다. 화색은 새우난초가 어두운 자색으로 CIE Lab값이 $40{\sim}50$ 정도였으며, 금새우난초는 황색으로 $110{\sim}130$ 정도였고, 변이종 개체들은 새우난초와 유사하거나 다소 높았다. PCR 결과 얻은 polymorphism이 인정되는 154개 marker에 대한 분리비 적합도 검정에서 51개 marker에서 5% 수준의 유의성이 인정되었으며, 유의성이 인정된 51개 marker 중에서 새우난초 type은 37개, 금새우난초 type은 14개 였다. Polymorphism이 인정된 154개 marker에 대하여 MAPL program을 이용하여 이들 marker 상호간의 연관관계를 분석한 결과는 16개의 연관군과 1개의 독립군으로 구분되었으며, 이들 연관군에 대한 분자연관지도는 전체 group의 크기가 220.4 cM (centi Morgan)이고, marker간의 평균거리는 3.3 cM이었다. 양적 형질에 대한 분자연관지도상의 QTL 분석 결과, LOD 3.0 이상인 화색과 설판색의 QTL은 각각 3개와 1개였다. 이상에서 얻어진 자료는 새우난초 속의 화색 연구에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.
This research designed usable standard color chart which was planned by hue and tone color system. This research studied 5 types standard color chart by designed tone map and preceding research. "Basic Color Chart 14 Colors" was planned for kindergarteners. "Primary Color Chart 63 Colors" was planned for schoolboys. "Middle Grade Color Chart 114 Colors" was planned for junior high school students. "High Grade Color Chart 152 Colors" was planned for senior high school students. "Hue and Tone 205 Colors" was planned for university students and general publics. These 5 types standard color chart were produced the trial color coordinate card and attached the Munsell notation which could reappear the spare color paper when needed. These 5 types standard color chart would be offered the data base for efficient color coordinate education as school age.
The effects of organic acids mix (0.4%) and modified atmosphere packaging (MAP) on the storage quality of sliced bacon were investigated. Pork bellies were treated with or without organic acids at the curing stage. The organic acids mix comprised 35% sodium acetate, 25% salt, 15% calcium lactate, 11% trisodium citrate, 7% ascorbate, and 7% citric acid. The cured pork bellies were smoked and packaged with 50% $CO_2$ + 50% $N_2$ (50% $CO_2$-MAP) and 100% $N_2$ (100% $N_2$-MAP), and stored at $5^{\circ}C$ for 14 d. The 50% $CO_2$-MAP showed a higher pH value (p<0.05) up to 10 d, a lower protein deterioration (p<0.05) as measured by volatile basic nitrogen (VBN) from 6 to 14 d, and a higher color value of lightness (CIE $L^*$) compared to 100% $N_2$-MAP. The development of lipid oxidation measured by thiobarbituric acid reactive substance (TBARS) values seemed to be effectively controlled throughout the storage period in both 50% $CO_2$-MAP and 100% $N_2$-MAP regardless of the application of organic acids. The 50% $CO_2$-MAP inhibited the growth of aerobic and anaerobic bacteria (p<0.05) both in non-added and bacon added with organic acids mix. The 50% $CO_2$-MAP alone seemed to be effective in delaying the growth of bacteria since the use of organic acids mix gave no additional effects. The addition of organic acids mix lowered the pH value (p<0.05), effectively retarded the protein deterioration (p<0.05), and showed a higher color value of lightness (CIE $L^*$) value (p<0.05) and lower color value of redness (CIE $a^*$) value (p<0.05). In conclusion, 50% $CO^2$-MAP showed better quality and self-life of sliced bacon during storage. However, the beneficial effect of organic acids mix was not noticed in the concentration used in this experiment.
본 연구의 목적은 관광을 위하여 전체적인 지형을 쉽게 이해하고, 전반적인 위치를 암기하기 쉽게 하는 3차원 지도 개발이다. 이를 위하여 파노라마 전경의 블록 유닛 형태 그리고 파노라마 블록 유닛 전경의 색채계획에 관하여 논하였다. 우선 도로 블록을 제작하기 위하여 28 종류를 정의하였고, 이를 기초로 12종류의 주요 그룹을 제작하였다. 그리고 파노라마 블록 유닛을 제작하기 위하여 지도에 표현된 지형 42 종류를 정의하였다. 후, 조합되어지는 방식의 유사도 따라서 5종류의 그룹으로 분류하였고 그리고 표현되어지는 면적의 크기에 따라서 5종류의 그룹으로 분류하였다. 이를 기초로 파노라마 블록 유닛을 3차원 그래픽 구조물의 형태로 디자인하였다. 마지막으로 파노라마 블록 유닛 각각을 5가지의 다른 색깔 클래스로 구분하여 색채를 계획하였다. 색채 계획의 타당성을 조사하기 위하여 문 스팬스의 미적 측정값을 조사하였다. 결과 값은 0.5보다 크므로 제작된 칼라의 조합은 잘 조화된 것으로 평가되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3680-3692
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2020
The purpose of this study is to orient users' touchpoints in co-design experience, to identify their need via visualized experience map, to recommend valid design information in online e-customization services. A user-centered co-design experience map (UCEM) is adopted to analyze the relation between users' desire and time spent, so as to evaluate the online co-design experiences. Based on evolutionary algorithm and fuzzy theory, data of this study is collected from 30 participants. The data was analyzed by descriptive analysis in SPSS, and frequency query and word cloud in NVivo. Employing design category and evaluating users' time spent, the findings are that (a) vamp color matching is consistent with interview data; (b) supported by qualitative feedback, the virtual experience map played an important role in the co-design process and the visualized interaction process; and (c) participants prefer to get more information and professional help on color matching and exterior design. Based on the findings in design category, future work should be focused on developing a better understanding of design resource recommendations and multi-stakeholder communication.
This study proposes a method of blending visible and near infrared images to enhance edge details and local contrast. The proposed method consists of radiance map generation and color compensation. The radiance map is produced by a Laplacian pyramid and a soft mixing method based on principal component analysis. The color compensation method uses the ratio between the composed radiance map and the luminance channel of a visible image to preserve the visible image chrominance. The proposed method has better edge details compared to a conventional visible and NIR image blending method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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