KR101011968B1 - 지능형 색상 지원 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 로드된 특정 장면의 주조색이 칼라 스키밍 테이블 내 있는지 확인하여, 특정 장면의 주조색이 칼라 스키밍 테이블에 있는 경우 칼라 스키밍 테이블에서 주조색과, 주조색에 매핑된 보조색을 추출하고, 칼라 스키밍 테이블에 없는 경우엔, 칼라 리덕션(color reduction)을 수행하여 주조색을 추출하고, 추출한 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블에서 추출한 후, 로드된 장면 내의 여러 모델 중에서 사용자가 선택한 모델을 해당 주조색, 보조색으로 배색하는 지능형 색상 지원 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 전문가 집단 뿐만 아니라, 일반 사용자가 배색에 필요한 의사 결정을 가능하게 하는 환경을 제공한다.

주조색, 보조색, 배색, 칼라스키밍테이블, 칼라리덕션

Description

지능형 색상 지원 장치 및 그 방법{Smart Color Pipeline}

본 발명은 지능형 색상 지원 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전문가 집단 뿐만 아니라, 일반 사용자가 배색에 필요한 의사 결정을 가능하게 하는 환경을 제공하기 위한 지능형 색상 지원 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

현재 정보 기술 및 컴퓨터의 발달로 정보의 시각화가 이루어지고 있으며, 웹 3D기술의 발달과 인터넷에서의 가상현실 구현에 관한 기술개발로 인하여 모든 지리정보를 영상화, 3차원화하는 추세이다. 특히, 인터넷에서 가상세계를 구현하는 표준 언어인 X3D는 특별한 장비 없이 범용적인 어플리케이션 개발을 용이하게 하기 때문에 널리 사용될 수 있다. 한편, 엔지니어링 관점에서 색상가이드라인을 체계화하여 다중 사용자가 함께 의사 결정할 수 있는 수요자 중심의 인프라 환경이 전무한 실정이다. 즉, 전문가 집단에 의해 결정되어 오던 배색 결정이 일반 사용자도 함께 의사결정에 참여할 수 있는 웹기반의 색상 지원장치에 대한 개발이 요구되고 있는 실정이다.

본 발명은 상기한 필요성을 충족시키기 위해 개발된 것으로, 전문가 집단 뿐만 아니라, 일반 사용자가 배색에 필요한 의사 결정을 가능하게 하는 환경을 제공하기 위한 지능형 색상 지원 장치 및 그 방법을 제공하는데 목적이 있다.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 지능형 색상지원장치는

주조색과 보조색의 매핑 관계가 저장된 칼라 스키밍 테이블, 로드된 특정 장면의 주조색과 보조색을 추출하는 색 추출부, 로드된 특정 장면 내의 여러 모델 중에서 사용자가 선택한 모델을 해당 주조색, 보조색으로 배색하는 배색처리부, 배색된 모델을 저장하는 메모리, 특정 도시의 3D 장면을 로드하는 표시부 및 상기 각 부를 제어하는 CPU를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 지능형 색상지원방법은

로드된 특정 장면의 주조색이 칼라 스키밍 테이블 내 있는지 확인하는 단계, 상기 확인한 결과 특정 장면의 주조색이 칼라 스키밍 테이블에 있는 경우 칼라 스키밍 테이블에서 주조색과, 주조색에 매핑된 보조색을 추출하고, 칼라 스키밍 테이블에 없는 경우엔, 칼라 리덕션(color reduction)을 수행하여 주조색을 추출하고, 추출한 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블에서 추출하는 단계, 로드된 장면 내의 여러 모델 중에서 사용자가 선택한 모델을 해당 주조색, 보조색으로 배색하고 저장하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

바람직하게는 상기 칼라 리덕션을 수행하여 주조색을 추출하는 단계는 풀 칼라를 설정 비트 크기를 갖는 칼라맵(colormap)으로 변환하여 피크(peak)로 선택된 칼라를 주조색으로 추출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 도시 환경이나 건축물의 색상 결정을 일반 사용자가 인터넷을 이용하여 원격지에서도 할 수 있으며, 비연속적인 기존의 색상결정과정의 고비용 저효율의 결정구조를 쇄신하고, 아울러 수정이 필요한 경우 디지털의 장점인 재비용을 고려하지 않고도 다각도의 시뮬레이션이 가능하며, 또한 3D로서 시연 가능하기 때문에 여러 시점에서 보다 정밀하게 색상 디자인에 대한 구도를 확인할 수 있는 효과가 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다.

도 1의 지능형 색상 지원 장치는 본 발명에 따른 지능형 색상 지원 장치의 예로, 칼라 스키밍 테이블(101), 색 추출부(102), 배색처리부(103), 메모리(104), 표시부(105), CPU(106)로 된 것이다.

즉, 주조색과 보조색의 매핑 관계가 저장된 칼라 스키밍 테이블(101), 로드된 특정 장면의 주조색과 보조색을 추출하는 색 추출부(102), 로드된 특정 장면 내의 여러 모델 중에서 사용자가 선택한 모델을 해당 주조색, 보조색으로 배색하는 배색처리부(103), 배색된 모델을 저장하는 메모리(104), 특정 도시의 3D 장면을 로 드하는 표시부(105) 및 상기 각 부를 제어하는 CPU(106)로 된 것이다.

상기 칼라 스키밍 테이블(101)은 주조색과 보조색의 매핑 관계가 저장된 것이다.

상기 색 추출부(102)는 특정 장면(예: 도시 - 안양)의 주조색이 칼라 스키밍 테이블 내 있는지 확인하여, 칼라 스키밍 테이블에 있는 경우 칼라 스키밍 테이블에서 주조색과, 주조색에 매핑된 보조색을 추출하고, 칼라 스키밍 테이블에 없는 경우엔, 칼라 리덕션(color reduction)을 수행하여 주조색을 추출하고, 추출한 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블에서 추출하는 것이다.

상기 배색 처리부(103)는 로드된 장면(예: 도시 장면) 내의 여러 모델(예: 빌딩) 중에서 사용자가 선택한 모델(예: 빌딩)을 해당 주조색, 보조색으로 배색하고 메모리에 저장하는 것이다.

이러한 본 발명에 따른 지능형 색상 지원 장치의 동작은 다음과 같다.

먼저, CPU(106)의 제어하에 표시부(105)를 통해 특정 도시의 3D 장면을 로드한다.

다음, 색 추출부(102)는 CPU(106)의 제어하에 로드된 특정 도시(예: 안양)의 주조색이 칼라 스키밍 테이블(101) 내 있는지 확인한다.

확인한 결과, 로드된 특정 도시의 주조색이 칼라 스키밍 테이블(101) 내에 있는 경우 로드된 특정 도시의 주조색을 칼라 스키밍 테이블(101)에서 추출한다.

아울러, 상기 특정 도시의 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블(101)에서 추출한다.

반면, 확인한 결과 로드된 특정 도시의 주조색이 칼라 스키밍 테이블(101) 내 없는 경우엔 특정 도시의 3D 장면 이미지에 칼라 리덕션을 수행하여 주조색을 추출한다.

그리고, 추출한 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블(101)에서 추출한다.

상기 칼라 리덕션은 uniform quantization과 Minimum variance quantization방법을 이용하여 수행하며, 최종적으로 추출된 주조색일지라도 정확하게 칼라 스키밍 테이블과 일치된다고 보장할 수 없기 때문에 가장 근사한 매칭 값을 찾는다.

다음, 상기한 바에 따라 주조색과 보조색을 추출하면, 배색 처리부(103)는 CPU(106)의 제어하에 로드된 3D 장면 내의 여러 모델 중에서 사용자가 선택한 모델을 해당 주조색, 보조색으로 배색한 후, 메모리(104)에 저장한다.

도 2의 칼라 스키밍 테이블은 본 발명에 따른 칼라 스키밍 테이블의 예로, NCS-CODE, RGB, HSV, 주조색, 보조색1,2, 강조색으로 된 것이다.

NCS CODE는 흰색색도-검정색도-유채색도를 나타내는 외관색채를 나타내는 색코드이다.

RGB는 빛의 3원색 Red(적), Green(녹), Blue(청)에 의해 색을 정의하는 색 표시 방식이다. RGB 방식은 컬러텔레비전이나 컴퓨터의 컬러 모니터(또는 인쇄 매체가 아닌 기타 빛을 이용하는 표시 장치)에서 많이 사용되고 있다. 본 발명에서는 촬영사진 분석을 컴퓨터로 하기 때문에 NCS CODE에 맞는 RGB값을 사용하여 작업의 효율성을 높인다.

HSV는 빛을 인간의 눈이 받아들이는 원리를 이용한 방식이다. H는 Hue(색상), S는 Saturation(채도), V는 Value(명도)를 의미한다. 이렇게 분해된 값들 역시 디지털 방식으로는 수치로 표현되는 것이다. 명도는 Brightness의 B로 표현되기도 하며, 따라서 HSB방식이라고 하기도 한다.

주조색은 건물 외벽의 대부분을 차지하는 색으로서 원색을 피하고 3차색 이상의 혼합색으로 한다.

보조색 1, 2는 발코니, 엘리베이터, 지붕 등 건물외벽의 약 10 ~ 30%에 부분적으로 사용하는 색으로서, 2차색 이상의 혼합색으로 주조색과 조화를 이룰 수 있는 비슷한 계열의 색채를 사용하도록 한다.

강조색은 건축물의 외관 효과를 높이기 위하여 발코니 내부천정이나 캐노피, 외벽후면과 파이프 등 국부적 부분에 제한적으로 사용하는 색으로서 원색의 사용도 가능하다.

도 3을 참조하여 본 발명에 따른 주조색 추출 동작을 좀 더 상세히 설명한다.

주조색을 추출하기 위해 먼저, 칼라 양자화(color quantization)가 선행된다.

즉, 칼라 추출(color extraction) 분석을 통해서 추출한 정보를 가지고, 주조색을 선별한다.

예를 들어, 24비트 풀 칼라(Full color) 이미지인 경우 8비트 크기를 갖는 칼라맵(colormap)으로 변환시켜 피크(peak)로 선택된 칼라 색을 주조색으로 추출한 다.

즉, 24비트 풀 칼라 이미지인 경우 16백만 정도의 저장공간을 차지할 수 밖에 없고, 영상 전송에도 문제가 될 수 있으며 인터넷환경에서 송수신에도 제약적일 수 밖에 없기 때문에, 8비트 크기를 갖는 칼라맵(colormap)으로의 변환과정을 통해서 피크(peak)로 선택된 칼라를 주조색으로 추출한다.

다음, 최종적으로 추출된 주조색일지라도 정확하게 칼라 스키밍 테이블과 일치된다고 보장할 수 없기 때문에 가장 근사한 매칭을 찾는다.

이를 위해, knn(k nearest neighbor)알고리즘을 이용하여 근접한 컬러값을 검색한다.

모델에 대한 정의는 Web3D구성 노드를 MFC통합 환경에서 제어할 수 있도록 지원하는 cortona SDK 라이브러리를 사용하여, 데이터처리에 필요한 모델을 정의한다.

이 경우, SDI형태를 기반으로 Document을 활용해서 VRML의 이미지를 효과적으로 표현할 수 있다.

익스플로워(Explorer) 환경에 비해서 내부적인 cortona의 이벤트 발생에 대해서는 정보를 얻어와서 표현하므로, 모델을 인식하여 해당 부분에 색상을 정의할 수 있다.

이 때, 필요한 노드인 diffuseColor를 이용해서 색상을 변경하는데, 활용하는 Kit은 Nodeobject의 GetText를 이용한다. 이 Kit을 활용하기 위해서는 해당 마우스 이벤트가 발생되도록 x, y 좌표가 발생해야만 한다.

이를 위해, 웹 브라우저와 기능적인 측면에서 유사한 환경을 구축해야 하는데, 그 활용에 적합한 형태 중 하나가 MFC 환경이다.

MFC-SDI을 이용하는 구조에서 dispatch Class을 활용해서 Cortona의 구성 노드를 활용할 수 있다. 엔진(Engine)의 정보를 가지고 있는 주소를 활용해서 각각 적절한 노드에 해당 데이터를 분리한다. Dispatch는 현재 SDI에서 구동되는 Cortona의 정보를 얻을 수 있는 좋은 방법이다.

한편, Cortona Engine을 활용하기 위해서는 <Shelley.h>에서 제공되는 구조를 적용해야 한다. 이는 환경적으로 Makefile 지원을 받아 VC환경에서 External Dependencies 중 하나의 환경으로 추가되어 MFC-SDI환경을 지원한다.

이하, 선언된 모든 클래스를 활용해서 Cortona의 Engine을 활용해서 NodeField를 구성할 수 있다. NodeField는 대표적으로 SF Field, MF Field로 각각 Color, Float, Int32, Node, Rotation, String, Time, Vec2f, Vec3f의 클래스로 구분할 수 있다. 해당 클래스에서 모델의 색상을 결정하기 위해서는 SFColor의 데이터를 가진 클래스를 활용하게 된다.

색상 정보를 외부에서 변경하기 위해서는 DEF Material로 정의된 해당 Material의 이름을 명시해서 그 이름을 통해서 변경이 가능하다.

이름은 모델링 과정에서 만들어지지 않으므로, 임의적으로 정의해줘야 한다.

그렇기에 이는 wrl의 데이터의 해당 위치에 임시로 넣을 방법을 구상한다.

DEF는 이하 관련된 데이터를 변경하기 위해서 정의하는 형태로 활용한다. 또는 많은 데이터를 DEF로 정의하고 불러와서 각각을 표현하는 형태로 이용한다.

이벤트 제어에 관련된 사항은 다음과 같다.

DEF Material의 위치는 트랜스폼(transform)의 위치에서부터 찾아야 한다. 이는 모델을 구성하는 위치에 대한 정보를 가지고 있으며, 크기 및 구성하는 요소에 대한 정보를 가지고 있다.

각각은 children으로 transform으로 이하 요소를 정의한다.

A의 구성요소를 보면 A는 a1, a2, a3, ... a(k)로 children 요소를 가지고 이는 구성된 형태를 가지는데 Shape은 IndexedFaceset의 하나의 형태로 모든 모형이 가능하지만, VRML에서는 GeometryNode로 해당 Shape를 정의할 수 있다. 모델의 모형을 구성하는 노드이다. 색상을 제어하고 변경하기 위해 필요한 노드가 material이다. 이를 활용하기 위해서는 material DEF[Name]Material로 해당 인자의 위치를 지정하고, 그곳에 이름을 표시해서 정의한다.

이런 행동을 A, ... , Z 즉, 26알파벳으로 정의한다면 K개의 Material에 DEF로 이름을 명시해야 한다. 외부에서 그 인자를 활용해서 적용하기 위해서는 DEF를 이용해서 해당 위치를 명시해야만 구동이 가능하다.

특정 건물 모델 인지 방법은 다음과 같다.

외부에서 모델을 선택하였을 때, 해당 DEF로 정의된 Material의 값을 얻어야 한다. 하지만 이는 원래 가지고 있는 모델링 데이터의 값이 아니기에 그 값을 알 수가 없다. 해당되는 Material은 단지 인자를 활용하기 위해서 해당 부분에 명시한 형태로 그 부분을 알아내려면 별도의 데이터를 분석해야 한다.

해당 값을 추출하기 위해서 별도의 자료구조에서 데이터를 검색하는 형태를 활용해야 한다. 해당 자료의 검색 방법으로 순차검색알고리즘을 적용한다.

sequentialSearch(a[], n, key)

I <-<- 0;

While(a[i] < key) do

{

i <-<-i +1;

}

IF(a[i] = key) then return i;

Else return -1;

End sequentialSearch2()

이 형태로 material DEF[Name]Material을 검색하여 데이터를 얻을 수 있다. 해당된 데이터를 가지고 SFColor를 얻기 위해서 Node, GemetricPropertyNode, ColorNode, Color를 가지고 있는 위치를 찾아서 데이터를 변경하는 형태를 보여야 한다.

도 4의 씬 그래프는 특정 모델을 계층 구조적으로 표현하는 자료 구조이다. 사용자가 특정 모델을 선택하는 경우 시스템은 어떤 모델이 선택되었는지를 인지해야 하며, 이 때 선택된 모델은 색상 정보를 표현하는 Appearance 노드와 기하학 형상 정보를 갖는 Geometry노드로 구성된다.

전술한 주조색과 보조색을 이용하여 배색가능하게 하려면 어떤 노드가 선택되었는지를 자동적으로 인지하는 방법이 요구된다.

도 4는 시스템 개발에 사용된 씬 그래프의 예로, B_i는 조각 모델인 S_i의 집합으로 구성된다. 이 때 특정 조각모델 S_j가 선택된 경우 A_k 컬러 팔레트를 이용하여 배색하는 메카니즘을 보여주고 있다.

도 5의 지능형 색상 지원 방법은 본 발명에 따른 지능형 색상 지원 방법의 예로 구체적인 동작은 다음과 같다.

먼저, 특정 도시의 3D 장면을 로드한다(S500).

다음, 로드된 특정 도시의 주조색이 칼라 스키밍 테이블 내 있는지 확인한다(S501).

확인한 결과, 로드된 특정 도시의 주조색이 칼라 스키밍 테이블 내에 있는 경우 로드된 특정 도시의 주조색을 칼라 스키밍 테이블에서 추출하고, 아울러 특정 도시의 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블에서 추출한다(S502).

반면, 확인한 결과 로드된 특정 도시의 주조색이 칼라 스키밍 테이블 내 없는 경우엔 특정 도시의 3D 장면 이미지에 칼라 리덕션을 수행하여 주조색을 추출하고, 추출한 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블에서 추출한다(S506 ~ S507).

다음, 상기한 바에 따라 주조색과 보조색을 추출하면, 로드된 3D 장면 내의 여러 모델 중에서 사용자가 선택한 모델을 해당 주조색, 보조색으로 배색하여 저장한다(S503 ~ S505).

도 1은 본 발명에 따른 지능형 색상 지원 장치를 도시한 블록구성도

도 2는 본 발명에 따른 칼라 스키밍 테이블을 도시한 도면

도 3은 본 발명에 따른 주조색 추출 동작을 설명하기 위한 도면

도 4는 본 발명에 따른 씬 그래프를 도시한 도면

도 5는 본 발명에 따른 지능형 색상 지원 방법을 도시한 플로우 챠트

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

101 : 칼라 스키밍 테이블 102 : 색 추출부

103 : 배색 처리부 104 : 메모리

105 : 표시부 106 : CPU

Claims (3)

1. 삭제
2. 로드된 특정 장면의 주조색이 칼라 스키밍 테이블 내 있는지 확인하는 단계;

   상기 확인한 결과 특정 장면의 주조색이 칼라 스키밍 테이블에 있는 경우 칼라 스키밍 테이블에서 주조색과, 주조색에 매핑된 보조색을 추출하고, 칼라 스키밍 테이블에 없는 경우엔, 칼라 리덕션(color reduction)을 수행하여 주조색을 추출하는 단계;

   상기 추출한 주조색에 매핑된 보조색을 칼라 스키밍 테이블에서 추출하는 단계; 및

   상기 로드된 장면 내의 여러 모델 중에서 사용자가 선택한 모델을 해당 주조색, 보조색으로 배색하고 저장하는 단계를 포함하여 이루어지고,

   상기 칼라 리덕션을 수행하여 주조색을 추출하는 단계는

   풀 칼라를 설정 비트 크기를 갖는 칼라맵(colormap)으로 변환하여 피크(peak)로 선택된 칼라를 주조색으로 추출하는 것을 특징으로 하는 지능형 색상 지원 방법.
3. 삭제

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