This study has suggested an image analysis system based on the Deep Learning for CCTV pedestrian detection and tracing improvement and did experiments for objective verification by designing study model and evaluation model. The study suggestion is that if someone’s face did not be recognized in crime scene CCTV footage, the same pedestrian would be traced and found in other image data from other CCTV by using Color Intensity Classification method for clothes colors as body features and body fragmentation technique into 7 parts (2 arms, 2 legs, 1 body, 1 head, and 1 total). If one of other CCTV footage has recorded its face, the identity of the person would be secured. It is not only detection but also search from stored bulk storage to prevent accidents or cope with them in advance by cost reduction of manpower and a fast response. Therefore, CIC7P(Color Intensity Classification 7 Part Base Model) had been suggested by learning device such as Machine Learning or Deep Learning to improve accuracy and speed for pedestrian detection and tracing. In addition, the study has proved that it is an advanced technique in the area of pedestrian detection through experimental proof.

본 연구는 스웨덴 스톡홀름에서 색채경관의 변화에 대한 원인 분석 및 변화과정을 제시해본다. 사실 색채는 주변환경에 대해서 영향을 받는다. 스톡홀름은 도시주변에 물이 많기 때문에 내륙보다 색채의 변화가 많다. 보통 색채는 역사지구,상업지구, 주거지구에 따라 색채계획이 다르고 빛의 반사량에 따라 시시각각 다른 이미지도 갖는다.계절별 빛의 반사량에 따라 변하는 색상, 명도, 채도값을 측정해서 팔레트를 제시 분석하고, 파사드별로 지붕과벽체별로 빛에 따라 변화하는 색상값을 측정하였다. 계절별 시각적인 큰 변화도 물이 많은 도시에서 도시경관의 변화의차이가 큰 폭으로 나타난다. 거리에서의 색채 사용에 대한 평가는 색상, 명도, 채도값을 고려함은 물론이고 빛의 반사량도고려되어져야 한다. 이때 각 색채의 특성 및 인간의 시각적인 요인에 의한 효과도 심리적인 측면과 감정적인 측면이 동시에 분석되어져야 한다. 색채의 경향은 어느 장소에 있어서 건축물의 지붕, 벽과 도로의 아스팔트 그리고 거리의녹지공간에 따라 도시경관은 색채의 구성과 재료에 의해 분류된다.계절별로 건축물의 지붕과 벽면의 색상이 빛의 반사량에 따라 변화하는 색상값을 색차계를 이용해서 측정하였고그 결과는 먼셀기호로 표기하였다. 또한 그 값은 색채이미지맵에 색상값을 표시하여 죠닝화해보고 변화하는 경향을축으로 표현하였다. 마감 재료별, 입면 부분별로 구분해서 계절별 색상값을 추출한 후 칼라이미지맵에 빛의 반사량에따라 변화하는 색상값을 계절별로 변화하는 축을 만들어 모델화하였다.따라서 각 계절별로 건축물의 지붕, 벽, 보도패턴에 대한 색채경향 및 마감재료 사용 경향을 알 수 있었고 비와 눈,구름의 양에 따라 빛의 반사량이 달라지기에 색상의 변화과정도 비교 분석해 볼 수 있었다. 또한 물리적인, 심리적인 고려뿐만아니라 물과 녹지공간의 양에 따라서도 색상값이 변화하는 계절효과도 있었다는 특징을 분석해서 색채경향을 정리하였다.

이 연구는 색각이상자의 정보 오인식을 방지하기 위해 색채배열의 색차 측정 및 최소 색차 기준설정이라는 객관적이고 계량적인 방법에 기초한 지도색채배열 분석방법 제안을 목적으로 한다. 이를 위해서 기존 연구에서 지적된 불균등한 색공간 사용과 색역의 차이로 인한 문제점을 개선하고자 CIELAB 색표시계와 sRGB 색공간을 활용한 색차 측정방법을 제시하였다. 또한 색채배열을 색각이상자의 지각 방식으로 모사한 후, 정량적 데이터를 전달하는 지도의 특성을 고려하여 색각이상자의 공간정보 오인식을 예방할 수 있을 것으로 판단되는 안전한 색채배열을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 색채배열 분석방법은 선행연구에서 개발한 색각모사 도구와 함께 색각이상자의 특성에 따른 색채배열을 제시할 수 있다는 점에서 방법론으로서 의의를 갖는다.

논문의 목적은 1981~2010년 평년값을 이용하여 기후도를 단계구분도로 작성할 때 필요한 범례의 구간과 색상을 지정하는 것이다. 범례의 급간 설정은 자동화가 불가능하므로 주어진 자료의 특성과 분포를 적절히 가장 표현할 수 있는 분류 방법을 선택하여야 한다. 기온에 대해서는 최대값과 최소값의 범위를 등간격으로 나누어 급간을 나누는 동일 간격(equal interval) 방법을 사용하여 23개 구간으로 구분하였다. 하지만 강수량은 지역적, 시간적 변동성이 커서 임의적으로 15개 구간이 지정되었다. 색상은 중심점으로부터 양쪽 방향으로 다른 색채를 사용하는 발산배열을 사용하였다. 기온에 대해서는 온도가 높은 구간에는 빨강, 낮은 구간에는 파란색을 사용하였고, 강수량에 대해서는 많은 구간에는 녹색, 적은 구간에는 갈색을 사용하였다.

현대사회에서는 상품의 정보를 전달하기 위해 여러 계획이 세워지고 있고, 소비자의 구매 욕구를 자극하는 데 컬러 계획은 상당히 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구는 컬러 계획에서도 가장 트렌디하고 민감한 패션 분야에서 선호하는 컬러를 연구하는 데서 시작되었다. 본 연구의 목적은 최근 들어 슬림한 체형을 추구하는 20·30대 남녀를 중심으로 블랙 컬러 하의 (스키니 진, 레깅스 등)의 선호 현상이 두드러지게 나타나고 있는 가운데 각 패션의 분류별 상의 컬러의 선호와 블랙 컬러 배색의 선호의 변화를 비교분석하여 향후 컬러 계획에 있어 방안을 제시하는 것이다. 연구 방법은 다음과 같은 순서로 기술한다. 첫째, 연구 배경 및 목적과 연구 방법 및 범위를 기술하였다. 둘째, 패션의 개념과 분류, 패션에서의 컬러에 대해 선행 연구 를 바탕으로 이론적 고찰을 실시하였다. 셋째, 이론적 고찰한 내용을 토대로 컬러 사례를 조사하기 위해 의류 쇼핑몰에서 블랙 컬러 하의와 상의 컬러를 수집하여 설문 조사를 실시하였다. 넷째, 설문 조사 결과, 공통된 변화가 나타남에 따라 블 랙 컬러에서 나타나는 특징과 이미지가 관련되어 있다는 점을 찾아냈다. 결론적으로 블랙 컬러 배색으로 상의 컬러를 계획 할 때 첫째, 흡수성 둘째, 중량감, 셋째, 컬러 이미지를 고려해야 한다. 이 세 가지 요소로 설문 대상자들에게서 컬러의 밸 런스, 안정감을 찾으려고 선호하는 컬러의 변화가 나타났다. 이러한 연구를 바탕으로 패션의 컬러 계획에 있어서 의미 있는 방안이 될 것이라고 기대한다.