2D 퍼즐은 인기있는 보드게임이다. 2D 퍼즐을 완성하는 기술은 많이 연구되었다. 하지만 2D만으로는 대상 을 효과적으로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상으로부터 높이를 가진 2D+ 레고 퍼즐을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구에서는 영상의 높이 맵과 분할 맵의 정보를 활용한다. 우리 는 2D+ 퍼즐에 적용하기위해 다양한 대상의 높이 및 영역 정보를 적절하게 처리해야한다. 이러한 이유로, 우리는 깊이 맵과 분할영역 맵을 추출하기 위해 모델에 심층 학습 모델을 적용한다. 높이 맵을 추출하기 위 해 우리는 CelebAMask-HQ dataset으로 학습한 BiseNet을 채택했다. 그리고 분할 맵을 얻기 위해 NYU Depth V2 dataset으로 학습한 DenseDepth를 사용했다. 입력 영상에 대해서 저해상도 영상 및 높이 맵과 분할 맵을 추출하고, 저해상도 영상을 레고 브릭의 색 팔레트를 적용한 영상에 대해서 높이 맵과 분할 맵 정보를 적용해서 높이를 가진 2D+ 픽셀 아트 영상을 생성한다. 그리고, 이 픽셀 아트 영상에 대해서 같은 높이와 같은 색을 가진 픽셀들에 대해서 최대한 큰 브릭을 적용하는 그리디 알고리즘을 적용해서 2D+ 레 고 퍼즐을 완성한다. 본 연구에서는 다양한 초상화를 대상으로 2D+ 레고 퍼즐을 완성하는 예를 제시하였으 며, 그 중 하나를 직접 제작하여 그 결과를 제시한다.

본 연구는 스톡홀름 Saltsjon 해변가와 보존지역, 신도시에 영향을 주는 색채마감의 요인에 대해서 분석하였다. 사실 상 환경에 영향을 주는 색채디자인은 보존지역뿐만 아니라 신도시에도 중요한 영향을 끼친다. 칼라디자인 맵을 이용해 서 지역별로 건축물 색채의 시각적인 평가 및 선호도를 제시하였다. 이러한 시도는 해변가 및 신도시뿐만 아니라 역사적 인 보존지역에도 색채를 조절하는데 중요한 도구가 된다. 색상, 명도, 채도는 색채 측정기와 색채 팔레트를 이용해서 측정하였다. 체크 부분은 주로 건축물 외관 및 지붕으로 하였다. 시각적 평가 제안인 색채경관은 해안가 및 도시의 이미지를 만드는데 중요한 목표가 된다. 이러한 비교를 통해 색채이미지 축은 색채 전이로 인해 경향을 분석할 수 있는 좋은 방법이다. 분석 결과 도시 색채에 있어서 태양복사의 양에 따라 다양한 색채 구성표가 만들어져 많고 화려한 색채 구성이 이루 어졌다. 도시의 색에 있어서 건물 벽보다는 지붕과 관련된 변수가 도시경관에 긍정적 효과가 있었으며 현대 건물의 재료 는 빛의 산란에 의해 색의 범위가 확대되어 색채의 전이 축이 넓게 나타났다. 젊은 세대는 새로운 지역에서는 무겁고 밝은 색채계획을 함께 선호하였으며 보전지역에서는 자연스러운 색채를 선호하였다. 스톡홀롬 가치 결정 요인분석에 있어서 색채의 고유한 특성은 스톡홀롬의 도시경관의 가치에 긍정적 영향을 미치고 있으며 이후 건물 개조 및 신축에 있어서 적용해야 할 것이다.

The purpose of this study was to propose some plan which could satisfy consumer's expectation emotional needs by comparing emotional scale between fashion brand image and brand website coloration image. For this study, 12 brand websites within four fashion zone, men's clothing, women's clothing, casual wear, and sports wear were chosen. The questionnaires were comprised of 27 emotional adjectives which were selected from previous studies. The questionnaires were distributed to university students and office workers for 3 to 17 on September. Among them, 118 questionnaires were analyzed by SPSS tool. The qualitative analysis for emotional adjective sorting, content analysis for website color chip sorting, and quantitative analysis for consumers were used in this study. Some differences exist between brand image and website coloration band image as the result. As the numbers of internet user became larger, the costumer's emotional image which gives maximum satisfaction is getting more important in fashion brand website. Therefore, fashion website managers should satisfy consumers with functional and emotional needs.