본 연구는 컴퓨터에서 칼라 전자문서를 사용할 때 나타나는 색맹 및 색약 장애자의 혼란을 경감시키기 위하여 컴퓨터 디스플레이에 적용되는 보조 기술에 관한 것이다. 본 연구에서는 보조 기술을 마이크로소프트의 윈도우즈를 256색 모드로 사용할 때로 제한하였으며, 여러 개의 창을 열었을 때 나타나는 색의 왜곡을 줄이는 방식을 사용하였다. 색맹 및 색약 장애자용 팔레트는 christine이 표준으로 제안한 웹에서 안전한 216색상의 팔레트론 기준으로 모든 전자 문서에 적용한 수 있도록 256색 팔레트로 확장하여 구현하였다. 구현된 색각 보정 소프트웨어를 적록색맹 시뮬레이터를 사용하여 시험한 결과 색각 보정 효과가 있음이 검증되었다. 구현된 색각 보정 S/W는 전자문서의 설계과정에서 사용하면 좀 더 큰 색각 보정 효과를 거둘 수 있다.
Luiza de Almeida Queiroz Ferreira;Rogeli Tiburcio Ribeiro da Cunha Peixoto ;Claudia Silami de Magalhaes;Tassiana Melo Sa;Monica Yamauti ;Francisca Daniele Moreira Jardilino
Restorative Dentistry and Endodontics
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제47권1호
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pp.8.1-8.9
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2022
Objectives: The aim of this study was to compare the color change of the Giomer resin composite (Beautifil-Bulk) by using photographs obtained with a smartphone (iPhone 6S) associated with Adobe Photoshop software (digital method), with the spectrophotometric method (Vita Easyshade) after immersion in different pigment solutions. Materials and Methods: Twenty resin composite samples with a diameter of 15.0 mm and thickness of 1.0 mm were confectioned in A2 color (n = 5). Photographs and initial color readings were performed with a smartphone and spectrophotometer, respectively. Then, samples were randomly divided and subjected to cycles of immersion in distilled water (control), açai, Coke, and tomato sauce, 3 times a day, 20 minutes for 7 days. Later, new photographs and color readings were taken. Results: The analysis (2-way analysis of variance, Holm-Sidak, p < 0.05) demonstrated no statistical difference (p < 0.005) between the methods in all groups. Similar color changes were observed for all pigment solutions when using the spectrophotometric method. For the digital method, all color changes were clinically unacceptable, with distilled water and tomato sauce similar to each other and with statistical differences (p < 0.005) for Coke and açai. Conclusions: Only the tomato sauce produced a color change above the acceptability threshold using both methods of color assessment. The spectrophotometric and digital methods produce different patterns of color change. According to our results, the spectrophotometric method is more recommended in color change assessment.
다양한 종류의 컬러 영상 콘텐츠에 포함되어 있는 사람의 얼굴 영역은 다른 사람들과 특정인을 구별해 줄 수 있는 개인의 정보에 해당하므로, 입력된 컬러 영상으로부터 가려지지 않은 사람의 얼굴 영역들을 정확하게 검출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 컬러 영상으로부터 기계 학습 알고리즘 중의 하나인 딥러닝 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 영역을 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 RGB 색상 모델로 입력되는 영상을 $YC_bC_r$ 색상 모델로 변경한 다음, 기 학습된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 활용하여 다른 영역들은 제거하고 사람의 피부 영역만을 먼저 분할한다. 그런 다음, CNN 모델 기반의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 이전 단계에서 검출된 피부 영역 내에서 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 컬러 영상으로부터 사람의 얼굴 영역들을 기존의 방법에 비해 보다 효율적으로 분할한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 얼굴 영역 검출 방법은 영상 보안, 물체 인식 및 추적, 얼굴 인식 등과 같은 멀티미디어 및 형태 인식과 관련된 실제적인 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 원형 베젤을 이용하여 감성 조명을 제어하는 시스템을 개발하였다. 기존의 조명제어 시스템들은 스위치, 스마트 폰으로 제어하였다. 이러한 시스템들은 조명이 표현할 수 있는 다양한 빛을 표현해주지 못하고 복잡한 인터페이스를 사용하였다. 사용자의 편의성을 향상시키기 위해서 조명의 다양한 빛을 제어할 수 있는 기능과 직관적인 인터페이스가 필요하다. 조명의 색조, 색온도, 채도, 밝기 까지 세세하게 조절하는 기능을 만들었다. 스마트 워치의 휠 인터페이스를 이용하여 다양한 빛을 직관적으로 제어 할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자에게 스마트 감성 조명을 제공하기 위하여 사용자에게 감성정보를 선택받는다. 사용자는 "안정", "놀람", "피곤", "화남" 등 11가지의 감성 중에서 감성을 선택할 수 있다. 또한 본 연구에서는 사용자의 감성 정보와 시간, 위치를 프로파일링 한다. 본 연구에서는 스마트 워치의 원형 베젤을 이용하여 스마트 전구를 제어하는 시스템을 개발하였다.
Teng Ma;Tiwu Peng;Yang Lin;Mindi Zhang;Guanghui Ren
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제15권3호
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pp.145-154
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2023
PURPOSE. The objective of this study was to investigate how internal structures influence the overall and marginal accuracy of full arch preparations fabricated through additive manufacturing in different printing systems. MATERIALS AND METHODS. A full-arch preparation digital model was set up with three internal designs, including solid, hollow, and grid. These were printed using three different resin printers with nine models in each group. After scanning, each data was imported into the 3D data processing software together with the master cast, aligned and trimmed, and then put into the 3D data analysis software again to compare the overall and marginal deviation whose results are expressed using root mean square values and color maps. To evaluate the trueness of the resin model, the test data and reference data were compared, and the precision was evaluated by comparing the test data sets. Color maps were observed for qualitative analysis. Data were statistically analyzed by one-way analysis of variance and Bonferroni method was used for post hoc comparison (α = .05). RESULTS. The influence of different internal structures on the accuracy of 3D printed resin models varied significantly (P < .05). Solid and grid models showed better accuracy, while the hollow model exhibited poor accuracy. The color maps show that the resin models have a tendency to shrink inwards. CONCLUSION. The internal structure design influences the accuracy of the 3D printing model, and the effect varies in different printing systems. Irrespective of the kind of printing system, the printing accuracy of hollow model was observed to be worse than those of solid and grid models.
본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.763-781
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2011
We present a texture-based hatching technique for color images and video. Whereas existing approaches produce monochrome hatching effects in considering of triangular mesh models by applying strokes of uniform size, our scheme produces color hatching effects from photographs and video using strokes with a range of sizes. We use a Delaunay triangulation to create a mesh of triangles with sizes that reflect the structure of an input image. At each vertex of this triangulation, the flow of the image is analyzed and a hatching texture is then created with the same alignment, based on real pencil strokes. This texture is given a modified version of a color sampled from the image, and then it is used to fill all the triangles adjoining the vertex. The three hatching textures that accumulate in each triangle are averaged and the result of this process across all the triangles forms the output image. We can also add a paper texture effect and enhance feature lines in the image. Our algorithm can also be applied to video. The results are visually pleasing hatching effects similar to those seen in color pencil drawings and oil paintings.
Apple fruit grading is largely dependant on skin color degree. This work reports about the possibility of nondestructive assessment of apple fruit color using infrared(NIR) reflectance spectroscopy. NIR spectra of apple fruit were collected in wavelength range of 1100~2500nm using an InfraAlyzer 500C(Bran+Luebbe). Calibration as calculated by the standard analysis procedures MLR(multiple linear regression) and stepwise, was performed by allowing the IDAS software to select the best regression equations using raw spectra of sample. Color degree of apple skin was expressed as 2 factors, anthocyanin content by purification and a-value by colorimeter. A total of 90 fruits was used for the calibration set(54) and prediction set(36). For determining a-value, the calibration model composed 6 wavelengths(2076, 2120, 2276, 2488, 2072 and 1492nm) provided the highest accuracy : correlation coefficient is 0.913 and standard error of prediction is 4.94. But, the accuracy of prediction result for anthocyanin content determining was rather low(R of 0.761).
Objective: Meat quality including muscle color in chickens is an important trait and continuous selective pressures for fast growth and high yield have negatively impacted this trait. This study was conducted to investigate genetic variations responsible for regulating muscle color. Methods: Whole genome re-sequencing analysis using Illumina HiSeq paired end read method was performed with pooled DNA samples isolated from two broiler chicken lines divergently selected for muscle color (high muscle color [HMC] and low muscle color [LMC]) along with their random bred control line (RAN). Sequencing read data was aligned to the chicken reference genome sequence for Red Jungle Fowl (Galgal4) using reference based genome alignment with NGen program of the Lasergene software package. The potential causal single nucleotide polymorphisms (SNPs) showing non-synonymous changes in coding DNA sequence regions were chosen in each line. Bioinformatic analyses to interpret functions of genes retaining SNPs were performed using the ingenuity pathways analysis (IPA). Results: Millions of SNPs were identified and totally 2,884 SNPs (1,307 for HMC and 1,577 for LMC) showing >75% SNP rates could induce non-synonymous mutations in amino acid sequences. Of those, SNPs showing over 10 read depths yielded 15 more reliable SNPs including 1 for HMC and 14 for LMC. The IPA analyses suggested that meat color in chickens appeared to be associated with chromosomal DNA stability, the functions of ubiquitylation (UBC) and quality and quantity of various subtypes of collagens. Conclusion: In this study, various potential genetic markers showing amino acid changes were identified in differential meat color lines, that can be used for further animal selection strategy.
본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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