본 논문에서는 인간의 피부색에 대한 선호색 영역을 실험을 통해 결정하고, 입력 영상에서 인간의 피부색을 선호색으로 사상하는 방법을 제안하였다. 선호색 실험은 색 변환이 가능한 프로그램을 이용하여 각 관찰자들에 대한 선호색 영역을 결정하고, 이것을 실제 얼굴 모양의 패치에 적용하여 선호색 실험을 부가적으로 수행함으로써 보다 효과적으로 선호색 영역을 결정하였다. 선호색 사상 알고리즘은 크게 입력 영상에서 피부색 영역을 추출하는 과정과 추출된 피부색 영상을 선호색으로 변환하는 과정으로 구성되며, 피부색 영역을 추출하기 위한 방법으로 피부색이 포함된 여러 영상의 색상 분포 특성을 작성하여 이를 분석함으로써 통계적으로 피부색 영역을 결정하였다. 선호색으로의 사상 과정은 입력 영상의 피부색 영역에서 밝기 분포 특성을 분석하여 평균 밝기값을 계산하고 그 범위를 판단하여 대표 밝기값을 적용한 다음, 색상과 채도 히스토그램을 바탕으로 대표 색상값과 대표 채도값을 지정하고, 그 값을 선호색 실험을 통해 얻은 각 밝기 단계별 선호 색상값과 선호 채도값으로 변환함으로써 선호색 사상을 수행하였다. 그 결과 보다 부드럽고 자연스러운 선호색 영상을 획득할 수 있었다.

본 연구는 실용테이블 데커레이션의 수준별 요소에 일정한 규칙의 색채변환을 주어 관찰자(응답자) 선호의 색채 테이블과 이미지 형용사, 심미성의 각 영향 요소간의 관계성 고찰로 이는 선행 연구인 '식음 테이블 데커레이션의 관찰자 선호도에 대한 조사 분석'의 검증연구이다. 연구결과로 색채 이미지와 선호도는 '고급스러운, 먹고싶은'의 이미지로, 중 저의 어두운 톤인 브라운 색채와 '따뜻한, 화사한' 이미지의 주황색 톤이 선호되었다. 선호도와 심미성 영향 요소와의 관계 평가에서는 일반인들은 '통일성, 게슈탈트'의 영향요소를 중요하게 인식하였고, 비전문가들은 '독특성'이 부각되었다. 본 연구는 자극물 선정에서 색채 변환에 의존함에 따라 T P O에 적합한 분위기 연출의 미흡 부적합 등 현실성의 문제점과 설문 응답이 이루어진 시기, 즉 계절, 세대 간 변수, 자극물 선정 등의 문제점이 제기되나, 실용 테이블 데커레이션에의 선호 디자인에 대한 프로세스를 제안함으로써 정성적 연출뿐만 아니라 정량적인 데이터를 이용한 새로운 디자인 방향을 제시하였다는데 의의가 있다.

본 연구는 브랜드 커피의 온 오프라인 매장의 색채 이미지 통일을 통하여 브랜드 이미지 향상을 이루는데 목적을 두고 수행된 기초연구이다. 소비자에게 비춰진 색채 이미지와 브랜드 자체의 고유 색채전략과의 일치성 측정하기 위해 온 오프라인 매장의 색채 이미지 조사를 실시하였으며, 브랜드 선호도 조사를 통하여 브랜드 선호도와 온 오프라인 매장의 색채 이미지 통일 간의 관계를 밝히려했다. 브랜드 고유의 색채전략에 기초하여 오프라인 매장의 색채 이미지와 통일성을 가진 웹 색채계획을 통해서 효과적인 색채전략을 수립하는 데 본 연구의 목적을 둔다. '브랜드 커피의 색채전략에 관한 연구'를 선행연구로 하여 선행연구에서 논의된 온 오프라인의 통합색채전략의 필요성에 인식을 같이하여 구체적 해결과제로 시작된 연구로 웹 사이트 설계 시 색채계획의 차원으로 접근하였다. 색채 이미지의 분석을 위해 사용한 두 가지 기준으로는 색채의 감성적 측면과 색채의 기능적 측면인데 이를 측정하기 위한 기준으로 I.R.I.의 색이미지 척도와 사또루후지의 색채정보전달의 5가지 요인을 사용했다. 오프라인의 자극물을 인쇄물로만 제한했던 선행연구의 제한점을 보완하여 오프라인 매장을 직접 방문하여 조사하는 방법의 조사를 실시하였으며 이를 통해 오프라인 매장의 전반적인 색채 이미지 조사를 가능하게 하였으며, 웹 사이트 색채 계획 시 유의해야 할 사항들을 구체적으로 제시하여 실제적인 가이드라인으로 제공하려 하였다. 본 연구를 통해 브랜드 고유의 색채전략 을 기초로 한 온 오프라인의 색채 이미지 통일을 이루며 이를 통한 총체적인 브랜드 이미지 향상에 본 연구가 기여되길 기대한다.

본 논문에서는 color, texture, shape의 정보를 통합 이용하여 내용기반 영상검색 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 고찰하였다. 먼저 영상에 내재되어 있는 color를 분석 추출하여 몇 개의 대표색으로 요약 표현한 다음, 이를 활용한 근사치 측정도를 고안하였다. Texture정보 분석에 있어서는 영상의 주축 행렬 데이터를 통계적 접근 방법으로 추출하였다. Edge분석의 방법으로는 Edge 막대그래프에서 색상변환, 양자화, 필터링에 관련된 정보를 선행처리 후 Edge 정보를 추출하였다. 마지막으로, 본 연구의 결과인 내용기반 영상검색 시스템의 효율성을 precision-recall 분석과 실험적 결과를 통하여 입증하였다.

특정 환경이 제시하는 이미지는 색으로 나타내어진다. 그러면, 특징 사회적 환경에 대해 사람들은 특정한 색채 반응을 만들어내는가\ulcorner 특정 사회적 상황에 대해 사람들이 어떤 색채이미지를 만들어 내며, 이런 색채이미지가 사회적 상황을 일관적으로 나타낼 수 있는지를 파악하고자 하였다. 각 사회적 상황에 맞는 색채 코디네이션과 이미지를 찾고자 할 때, 대표적인 경우가 화장이다. 여성의 화장에서 나타나는 색채 이미지는 사용자의 취향과 같은 성격특성에 따라 달라지지만, 이것은 또한 사회적 상황에 따라 다르게 표현되기도 한다. 본 연구에서는 사회적 상황을 캐주얼, 비즈니스, 지적분위기, 이브닝(섹스어필)의 4가지 조건을 제시하고 이것에 따른 색채 감성이미지가 어떻게 나타나는지를 살펴보았다. 연구결과는 각각의 상황은 일관적인 색채 이미지를 가지고 있을 뿐 아니라, 사람들에게 공통적으로 적용될 수 있는 색채이미지로 표현된다는 것을 밝힐 수 있었다. 특정 환경에 관한 개대는 특징적인 색채 이미지로 반영되며, 이런 결과들은 환경색채의 디자인과 구체적인 상황과 맞는 제품의 색조 디자인 등에 직접 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 평가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험 및 분석을 실시하여, 최종적으로 색채감성 분석기법에 의한 이미지 유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, 「품위있는.귀족적인」, 「깔끔한.여성스러운」, 「강렬한.도발적인」, 「캐주얼한.경쾌한」, 「수수한.부드러운」의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.

제품의 “감성이미지”란 제품의 기능과 함께 제품의 전달하는 감각적 요소 그리고 사용자가 제품을 통해 표현하고자 하는 개념적 표상을 통합하는 이미지이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 구가나 문화의 맥락 속에서 해석하고, 이들 이미지를 상호 비교 평가하고자 한다. 생활문하 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구활동으로 다음과 같은 방법이 제시되었다. 먼저, 각 문화 집단을 특징 지울 수 있는 표상개념으로 “언어 이미지” 스케일을 구성하였다. 이 언어 이미지에 대응하는 디자인 요소로 색채를 활용하여, 언어 개념과 색채 요소에 상응하는 자동차 제품의 감성 이미지가 각 문화 집단에 따라 상이하게 나타날 수 있는지를 비교하고자 하였다. 본 연구에서 나타난 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 적용하는 감성 이미지는 언어와 색체 요소로 구체화 될 뿐 아니라, 이들 집단이 형성한 사회적 표상(social representation)의 개념으로 비교될 수 있는 것을 보이고자 하였다.

The purpose of this study is to assess a fire-damaged concrete structure using a digital camera and image processing software. To simulate it, mortar and paste samples of W/C=0.5(general strength) and 0.3(high strength) were put into an electric furnace and simulated from 100 ℃ to 1000 ℃. Here, the paste was processed into a powder to measure CIELAB chromaticity, and the samples were taken with a digital camera. The RGB chromaticity was measured by color intensity analyzer software. As a result, the residual compressive strength of W/C=0.5 and 0.3 was 87.2 % and 86.7 % at the heating temperature of 400 ℃. However there was a sudden decrease in strength at the temperature above 500 °C, while the residual compressive strength of W/C=0.5 and 0.3 was 55.2 % and 51.9 % of residual strength. At the temperature 700 ℃ or higher, W/C=0.5 and W/C=0.3 show 26.3% and 27.8% of residual strength, so that the durability of the structure could not be secured. The results of L*a*b color analysis show that b* increases rapidly after 700 ℃. It is analyzed that the intensity of yellow becomes strong after 700 ℃. Further, the RGB analysis found that the histogram kurtosis and frequency of Red and Green increases after 700 ℃. It is analyzed that number of Red and Green pixels are increased. Therefore, it is deemed possible to estimate the degree of damage by checking the change in yellow(b* or R+G) when analyzing the chromaticity of the fire-damaged concrete structures.

최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두 개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되 었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨 받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한

This study analyzed the questionnaire of 279 participants which counted 26 cases out of total 305 participants. It is organized to find out the influence of indoor-plants for green interior of psychological effect, general awareness and the color or shape of indoor-plants in dining/living area to the preference of consumers and emotional image. 74.6% of participants had the experience of purchasing the indoor-plants for green interior. As the result of general awareness of green interior, the most important factor when the green interior was organized was the shape of plants and the most selected possible amount of investment to the installation was less than 100,000 won which is not high enough. As the result of investigation on participant’s awareness of effect of indoor-plant, 99.3% of participants which was the highest portion answered ‘Indoor-plants improve the psychological stability’ from the selection of five kinds of indoor-plant’s effects. More than 50% of participants showed high interests to the green interior in dining/living area as they selected ‘Preferred’. Decoration of cut-flower and eruption are preferred as the design of dining area. The preference order of 5 types of colors for green interior was white> green> pink> yellow> red and showed significant difference. As the result of investigation on color sensitivity of green-interior area with Standard Deviation method, white and green stimulus group highly shows the emotion of “Clam” and “Comfortable”. In addition, red and pink stimulus group feels hard the emotion, “Fancy”. Cut flower decoration was highly preferred when living area is decorated with 76.6%. Also, there was significant difference in the shapes of green interior in living area with the order of horizontal> round>vertical. According to the result of study on emotional difference with green interior of living area with Standard Deviation, horizontal way has “Calm”, “Comfortable” while vertical provides “Heavy” and “Strong”. This study tries to provide the useful and positive possibility of design direction and improvement of consumption of indoor green-interior by understanding of psychological effect and awareness of indoor-plan.

최근까지 ChromameterⓇ CR-400, MexameterⓇ M18 그리고 육안평가는 피부색 평가를 위한 주된 평가방법으로 이용되어 왔다. 하지만 본 연구를 통해 피부색의 변화를 평가할 수 있는 객관성 있는 평가방법으로 이미지 분석을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 세 가지의 기존 평가방법의 변수들과 이미지 분석을 통해 얻은 V (Value) 값을 이용하여 미백 인체 효능평가를 수행하고 변수들 사이의 상관성을 분석하여 이미지 분석의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 효능 평가를 위해 과색소침착으로 고민하는 34명의 시험 대상자를 모집하였고 선정된 시험 대상자들은 8주간의 시험기간 동안 vitamin C가 함유된 5 종류의 미백 화장품을 사용하는 동시에 일주일에 1회 전기이온영동(iontophoresis) 시술을 받았다. 제품 사용 및 시술 전과 8주 후 기존 평가 변수들과 V 값 측정결과를 비교하고 각 변수들 사이의 상관성을 분석한 결과, 제품 사용 및 시술 8주 후 V 값은 ChromameterⓇ의 L* 값의 경향과 유사하게 증가하였으며, L* 값과는 양의 상관관계를 보이는 것을 확인하였다(r = 0.494, p < 0.01). 또한, MexameterⓇ의 MI 값(r = - 0.683, p < 0.01)과 육안평가 측정 값(r = - 0.549, p < 0.01)은 V 값과 음의 상관관계를 나타내었다. 따라서 이미지 분석의 V 값의 활용은 기존의 평가방법과 더불어 주관적인 육안평가의 한계를 보완할 수 있는 신뢰성 있는 미백평가 방법의 하나라고 생각된다.

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환(Wi)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.