KR20080040925A - 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한조화색 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한조화색 추천 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 퍼지 K-근접 이웃 방식을 사용하여 칼라 이미지 스케일을 보간하여 색상이 연속적으로 분포하는 칼라 이미지 스케일을 얻고, 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 주색에 대한 조화색을 제시하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이고, 상기 칼라 이미지 스케일에서 상기 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표들로 표현하여 CIE-LAB 좌표들을 얻는 단계; 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 단위격자에 인접한 상기 기준색채들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 단계; 상기 보간색상들의 CIE-LAB 좌표들을 RGB 좌표계로 변환하여 보간된 RGB 좌표들을 얻는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 한다.
칼라 이미지 스케일, 언어적 이미지 스케일, 퍼지 K-근접 이웃 방식, 오스트발드의 배색규칙, 조화색

Description

칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템{Systems and methods for color image scale interpolating and recommending harmonious colors}
도 1은 칼라 이미지 스케일을 이용한 색채선택 과정.
도 2는 종래 한국의 IRI 색채연구소의 칼라 이미지 스케일 및 언어적 이미지 스케일.
도 3은 종래 일본의 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일 및 언어적 이미지 스케일.
도 4는 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일에 사용된 색.
도 5는 도 5는 본 발명에 따른 칼라 이미지 스케일 보간 방법을 보인 플로우차트.
도 6은 m=2.1, K=10 인 경우 보간된 IRI 색채연구소의 이미지 스케일의 예.
도 7은 m=2.1, K=2 인 경우 보간된 IRI 색채연구소의 이미지 스케일의 예.
도 8은 m=1.5, K=10 인 경우 보간된 Gobayashi의 이미지 스케일의 예.
도 9는 m=10, K=3 인 경우 보간된 Gobayashi의 이미지 스케일의 예.
도 10은 본 발명에 따른 칼라 이미지 스케일 보간 시스템의 개략도.
도 11은 오스트발드의 조화규칙.
도 12는 도 12은 본 발명에 따른 조화색 추천 방법을 보인 플로우차트.
도 13은 대그룹 형용사 영역으로 구획된 IRI 색채연구소의 이미지 스케일 보간 결과.
도 14는 대그룹 형용사 영역으로 구획된 Gobayashi의 이미지 스케일 보간 결과.
도 15는 조화색 추천 결과.
도 16은 본 발명에 따른 조화색 추천 시스템의 개략도.
도 17은 3차원 그래픽으로 구성된 부엌 공간에 사용자가 본 발명을 이용하여 색채계획을 시행한 예.
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 >
10 : 입력수단 11 : 데이터베이스
12 : 검색수단 13 : 정보처리수단
14 : 인터페이스 15 : 뷰어
16 : 좌표계 변환수단
본 발명은 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 퍼지 K-근접 이웃 방식을 사용하여 칼라 이미지 스케일을 보간하여 색상이 연속적으로 분포하는 칼라 이미지 스케일을 얻고, 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 주색에 대한 조화색을 제시하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 색채 디자이너들이 감성형용사에 해당하는 색상을 선택하는 과정은 도 1에 나타낸 바와 같이 칼라 이미지 스케일과 언어적 이미지 스케일을 중첩하는 과정을 통해 이루어진다. 이때 칼라 이미지 스케일이란 서로 반대되는 의미를 가지는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 색채들을 나열한 것을 말하고, 언어적 이미지 스케일이란 동일한 좌표계에 다양한 감성형용사를 나열한 것을 말한다. 도 2는 "동적인-정적인", "부드러운-딱딱한"의 형용사 쌍으로 이루어진 좌표계를 사용한 한국의 IRI 색채연구소의 칼라 이미지 스케일과 언어적 이미지 스케일을 나타내고 있으며, 도 3은 "따뜻한-차가운", "부드러운-딱딱한'의 형용사 쌍으로 이루어진 좌표계를 사용한 일본의 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일과 언어적 이미지 스케일을 보여주고 있는데, 상기 언어적 이미지 스케일의 형용사들은 대그룹 형용사 영역으로 구획되어 있다. 즉, 도 2의 언어적 이미지 스케일에서 "맑은"이란 대그룹 형용사 영역에는 "부드러운", "깔끔한", "가벼운" 등의 형용사들이 포함되어 있다.
그런데, 일반적으로 칼라 이미지 스케일을 만들기 위한 심리학적 실험의 부담 때문에 색채에 대한 감성평가는 제한된 수의 색채에 대해서만 수행되고 있으며, 그 결과 도 2와 도 3에 나타난 바와 같이 칼라 이미지 스케일에 나열된 색채들은 제한적일 수 밖에 없다. 도 4는 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일에 사용된 색채를 나열한 것으로서 각각 120개와 130개의 색채를 사용하고 있다. 따라서 칼라 이미지 스케일에 나열되지 않은 색채의 사용이 요구되는 경우에는 사용자가 직접 해당 형용사의 좌표와 그 형용사에 가까운 색채을 검색하여 심리적인 간색을 수행하여 사용하거나 대그룹 형용사에 해당하는 색채들 가운데 하나를 선택하려 사용할 수 밖에 없는데, 이러한 심리적인 간색과 제한된 색채를 대상으로 하는 선택은 비전문가에게는 쉽지 않은 일이다. 나아가 디자인의 경우 사용자는 특정한 색에 어울리는 조화색을 함께 사용함이 일반적인데 비전문가가 조화색을 찾아가는 과정 또한 용이하지 않은 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 사용자가 선택한 색에 어울리는 조화색을 사용자에게 추천함에 있어서, 우선 사용자가 편리하게 다양한 색을 선택할 수 있도록 퍼지 K-근접 이웃 방식을 사용하여 기존의 칼라 이미지 스케일을 보간함으로써 보다 다양한 색체가 연속적으로 나열되는 칼라 이미지 스케일을 사용자에게 제공하며, 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 색체에 대하여 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 사용자에게 조화색을 추천함으로써 비전문가라도 편리하게 조화색을 찾을 수 있도록 하는 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템을 제공함에 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 칼라 이미지 스케일 보간 방법은 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이고, 상기 칼라 이미지 스케일에서 상기 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표들로 표현하여 CIE-LAB 좌표들을 얻는 단계; 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 단위격자에 인접한 상기 기준색채들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 단계; 상기 보간색상들의 CIE-LAB 좌표들을 RGB 좌표계로 변환하여 보간된 RGB 좌표들을 얻는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.로 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기 칼라 이미지 스케일에 불연속적으로 나열된 상기 기준색채 상호간의 거리는 불규칙한 것을 특징으로 할 수 있으며, 상기 단위격자의 형상과 크기는 인접한 기준색체들의 갯수에 의존하여 달라질 수 있으며, RGB 좌표로 표현된 상기 기준색채들을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표로 변환하여 CIE-LAB 좌표를 얻는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 퍼지 K-근접 이웃 방식은 다음 수학식1로 표현되는 보간 결과를 얻는 것을 특징으로 할 수 있다.
Figure 112006081087217-PAT00001
이때, C(x,y)는 CIE-LAB 좌표공간 (x,y)에 새로이 정의될 칼라로 보간 결과이다. Ci는 이미지 스케일의 공간에 (x,y)위치와 가까운 K개의 기준색 중 i번째 기준색을 의미하고, ωi는 i번째 기준색의 가중치를 의미한다. di는 i번째 칼라와 보간하고자 하는 (x,y)위치와의 유클리디안 거리를 의미한다.
이때 사용자는 임의로 상기 인접하는 기준색채들의 갯수를 결정할 수 있으며, 나아가 상기 사용자가 결정한 갯수에 해당하는 인접하는 기준색체들의 선정은 상기 단위격자의 위치좌표와 상기 기준색채의 위치좌표를 차감하여 얻는 상기 단위격자와 상기 기준색채간의 거리가 가까운 기준색채부터 우선적으로 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 칼라 이미지 스케일 보간 시스템은 기준색채들이 불연속적으로 나 열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이는 입력 수단; 상기 칼라 이미지 스케일에서 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 검색수단; 상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표를 사용하여 표현하거나, RGB 좌표로 표현된 상기 기준색채들의 색상을 상기 CIE-LAB 좌표로 변환하고, 보간된 칼라 이미지 스케일의 상기 CIE-LAB 좌표를 상기 RGB 좌표로 변환하는 좌표계 변환수단; 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하고, 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 정보처리수단; 상기 기준색채들의 위치좌표, 기준색채들의 색상에 대한 RGB 좌표와 CIE-LAB 좌표, 보간색상들의 CIE-LAB 좌표를 저장하는 데이터베이스; 사용자가 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식 적용시 이웃하는 기준색체들의 갯수를 입력하는 인터페이스; 상기 칼라 이미지 스케일과 상기 보간된 칼라 이미지 스케일을 사용자에게 제시하는 뷰어;로 구성된 것을 특징으로 한다.
본 발명의 조화색 추천 방법은 서로 대응된 의미를 갖는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 복수의 감성형용사를 배열하고, 상기 배열을 근접하여 위치한 상기 감성형용사를 구성요소로 하는 대그룹 형용사 영역으로 구획하여 언어적 이미지 스케일을 구축하는 단계; 상기 언어적 이미지 스케일과 동일한 좌표계에 나열된 기준색체들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 좌표계에 복수의 색상이 연속적인 나열된 칼라 이미지 스케일을 구축하는 단계; 사용자가 감성형용사를 입력하면 상기 감성형용사를 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색하여 상기 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 색상들을 상기 칼라 이미지 스케일에서 검색하여 사용자에게 제시하는 단계; 사용자가 상기 제시된 색상들 중에서 주색을 선택하면 상기 주색에 대한 조화색을 사용자에게 추천하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기 칼라 이미지 스케일을 검색하여 사용자에게 제시하는 단계는 대그룹 형용사의 범주에 속하는 칼라 이미지 스케일 또는 상기 감성형용사의 위치좌표를 기준으로 일정 반경 내에 위치한 칼라 이미지 스케일을 제시하는 것을 특징으로 할 수 있으며, 상기 사용자에게 추천되는 조화색은 오스트발드의 조화규칙을 만족시키는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 조화색 추천 시스템은 서로 대응된 의미를 갖는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 복수의 감성형용사를 배열하고 상기 배열을 근접하여 위치한 상기 감성형용사를 구성요소로 하는 대그룹 형용사 영역으로 구획하여 구축된 언어적 이미지 스케일과 상기 좌표계에 나열된 기준색체들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 좌표계에 복수의 색상을 연속적으로 나열시켜 구축한 칼라 이미지 스케일과 오스트발드의 배색규칙을 저장하는 데이터베이스; 사용자가 감성형용사를 입력하는 인터페이스; 사용자가 상기 감성형용사를 입력하면 상기 감성형용 사를 상기 데이터베이스에 저장된 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색하여 상기 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 색상들을 상기 칼라 이미지 스케일에서 검색하는 검색수단; 상기 사용자가 주색을 선택하면 상기 주색에 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 상기 오스트발드의 배색규칙에서 조화색을 검색하는 정보처리수단; 상기 검색된 칼라 이미지 스케일과 상기 조화색을 사용자에게 제시하는 뷰어;로 구성되는 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면에 의해 본 발명을 더욱 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 5는 본 발명에 따른 칼라 이미지 스케일 보간 방법을 보인 플로우차트이다. 칼라 이미지 스케일의 보간은 보간이 요구되는 칼라 이미지 스케일에 기존에 존재하고 있는 제한된 수의 기준색채들을 이용하게 되는바, 칼라 이미지 스케일에 나열되어 있는 기준색채들의 위치좌표를 우선 추출하게 된다(ST11).
이때 상기 위치좌표에 배열된 기준색채들의 색상은 색 표현을 위해 사용되는 다양한 좌표계를 사용하여 표현할 수 있는데, 특히 CIE-LAB 좌표계는 사람 눈의 색지각의 등보성이 비교적 유지되는바 상기 기준색채의 색상은 상기 CIE-LAB 좌표계를 사용하여 표현(ST12)함이 타당하다. 따라서 상기 기준색채들이 컴퓨터 모니터상에서 색상을 표현하기 위해 사용되는 좌표계인 RGB 좌표계를 사용하여 표현된 경우에는 이를 상기 CIE-LAB 좌표계상의 좌표로 변환하는 것이 필요하다.
상기 CIE-LAB 좌표로 표현된 상기 기준색채를 이용하여 상기 칼라 이미지 스 케일의 여백을 보간하는 과정은 수학식2로 표현되는 퍼지 K-이웃 근접 방식에 의해 이루어진다(ST14).
Figure 112006081087217-PAT00002
이때, C(x,y)는 CIE-LAB 좌표공간 (x,y)에 새로이 정의될 칼라로 보간 결과이다. Ci는 이미지 스케일의 공간에 (x,y)위치와 가까운 K개의 기준색 중 i번째 기준색을 의미하고, ωi는 i번째 기준색의 가중치를 의미한다. di는 i번째 칼라와 보간하고자 하는 (x,y)위치와의 유클리디안 거리를 의미한다.
상기 퍼지 K-근접 이웃 방식은 원래 퍼지 패턴인식에서 유래한 방법으로서, 상기 기준색을 중심으로 격자구조를 형성하여 상기 컬러 이미지 스케일을 구획하고(ST13), 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들을 채울 색상은 상기 수학식2에서 정의된 결과를 이용하게 된다. 이때 상기 수학식2의 결과는 상기 CIE-LAB 좌표를 사용하여 표현되어 있게 되는바, 컴퓨터 모니터에 보간 결과를 디스플레이하기 위해서는 상기 CIE-LAB 좌표를 상기 RGB 좌표로 변환(ST15)할 필요가 있다. 특히 RGB 좌표로 표현된 기준색채의 색상을 상기 CIE-LAB 좌표로 변환하여 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용한 경우에는 상기 CIE-LAB 좌표로의 변환과정을 역으로 수행하여 상기 RGB 좌표를 얻을 수 있다. 이와 같은 도 5의 보간 과정을 상기 모든 단위격자에 반복 수행을 하면 보간된 색상들이 연속적으로 분포하는 칼라 이미지 스케일을 얻을 수 있게 된다. 이때 상기 단위격자들의 형상 또는 크기는 각각의 단위격자의 색상 결정에 사용되는 기준색채의 갯수에 따라 달라지게 된다. 만일 상기 수학식2에서의 K값을 증가시켜 단위격자의 색상 결정에 더욱 많은 수의 기준색을 고려하게 되면 상기 칼라 이미지 스케일은 더욱 많은 수의 단위격자로 세분되어 결과적으로 더욱 다양한 색채를 포함하는 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻을 수 있게 된다. 따라서 사용자가 필요에 따라 상기 K값을 사용자 인터페이스 등을 이용하여 입력할 수 있도록 함이 타당하며, 사용자가 입력한 상기 K값에 해당하는 기준색채의 선택은 상기 단위격자의 위치좌표와 상기 기준색채의 위치좌표를 차감하여 상기 단위격자와 상기 기준색채간의 거리를 추출하고, 상기 추출된 거리가 상대적으로 작은 기준색채부터 순차적으로 선택하게 된다.
도면 6과 내지 도면 9는 상기 수학식2에서 K와 m의 값을 변화시키면서 살펴본 상기 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일을 보간한 결과로서, K값을 변화시킴에 따라 상기 단위격자의 형상과 크기 변화되며, 특히 K값을 증가시킴에 따라 상기 단위격자의 면적이 감소하여 더욱 세분화된 색상을 포함하는 칼라 이미지 스케일을 얻을 수 있다.
도면 10은 칼라 이미지 스케일 보간 시스템의 개략도이다. 입력수단(10)은 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이는 것으로서 스캐너 또는 디지털 카메라 등이 사용될 수 있다. 상기 입력수단(10)에서 읽어들인 상기 칼라 이미지 스케일은 데이터베이스(11)에 저장되며, 검색수단(12)은 퍼지 K-근접 이웃 방식에 사용하기 위한 상기 기준색채들의 위치좌표를 추출하며, 추출된 상기 위치좌표는 상기 데이터베이스(11)에 저장된다.
상기 기준색채들의 색상을 표현하는 CIE-LAB 좌표는 상기 데이터베이스(11)에 저장되어 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용한 단위격자의 색상 결정에 사용되는데, 만일 상기 색상이 RGB 좌표로 표현된 경우에는 좌표계 변환수단(16)에서 상기 CIE-LAB 좌표로 변환된 후 상기 데이터베이스(11)에 저장된다.
정보처리수단(13)은 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 상기 단위격자들의 위치좌표를 파악한다. 또한 상기 단위격자에 대하여 인접한 기준색채를 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하며, 상기 보간색상의 결정은 모든 단위격자에 대하여 반복 수행되는데, 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식의 적용시 요구되는 기준색채들의 갯수는 사용자가 인터페이스(14)를 통하여 입력하게 된다. 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식이 적용되어 생성된 보간된 칼라 이미지 스케일은 뷰어(15)를 통하여 사용자에게 제시된다.
이하에서는 상기 칼라 이미지 스케일 보간 방법 및 시스템을 적용한 결과 생성된 보간된 칼라 이미지 스케일을 이용하여 조화색을 추천하는 방법 및 시스템에 대하여 설명한다.
독일의 물리학자 오스트발드는 자신이 제안한 오스트발드의 배색규칙에서 몇 가지 규칙적인 관계를 만족하는 색들은 서로 조화를 이룬다고 주장하였다. 즉, 상기 오스트발드의 배색규칙에서 무채색, 등백색 계열, 등흑색 계열, 등순색 계열 등을 일정한 간격으로 나열하면 조화를 이루며, 둥가색환에서의 두 색상도 조화를 이룬다는 조화규칙을 발표하였다. 도 11은 오스트발드의 조화규칙을 나타내는 것으로서 무채색의 조화, 등백색 계열의 조화, 등흑색 계열의 조화, 등순색 계열의 조화, 등색상의 조화, 윤성조화, 보색이 아닌 마름모꼴에서의 조화, 등가색환에서의 두 색상 조화, 그리고 등가색상환에서의 조화간격을 나타내고 있다.
도 12은 본 발명에 따른 조화색 추천 방법을 보인 플로우차트이다. 상기 조화색의 추천은 사용자가 입력한 감성형용사에 대응하는 칼라 이미지 스케일을 검색하여 제시하고 그 가운데에서 사용자가 선택한 주색에 상기 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 조화색을 추천하는 단계로 이루어진다.
언어적 이미지 스케일은 서로 반대되는 의미를 가지는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 다양한 감성형용사들이 나열되어 있는 것으로서, 상기 감성형용사들의 위치는 각각의 감성형용사가 갖는 감성을 평가하여 결정하게 되며(ST21), 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 구축(ST22)한 보간된 칼라 이미지 스케일과는 동일한 형용사 쌍으로 구성된 좌표계를 갖는다. 따라서 상기 언어적 이미지 스케일에 나열 된 감성형용사는 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에 나열된 칼라 이미지와 대응관계를 갖게 된다. 이때 상기 좌표계는 대그룹 형용사 영역으로 구획되는데 구획된 범주에 속하는 감성형용사들을 의미상 포괄할 수 있는 형용사가 대그룹 형용사로 선택된다. 도 13와 도 14은 상기 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일을 보간한 결과를 대그룹 형용사 영역으로 구획한 것이다.
사용자가 인터페이스 등을 사용하여 감성형용사를 입력하면(ST23), 색채추천 단계(ST24)에서는 상기 입력된 감성형용사를 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색을 하여 입력된 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 칼라 이미지 스케일을 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 검색을 하여 사용자에게 제시하게 된다. 사용자에게는 제시되는 형태는 상기 대그룹 형용사의 범주에 속하는 칼라 이미지 스케일 또는 상기 검색된 감성형용사의 위치좌표를 기준으로 일정 반경 내에 위치한 칼라 이미지 스케일이 될 수 있다.
사용자는 제시된 칼라 이미지 스케일 가운데에서 임의로 주색을 선택하게 되는데(ST25) 상기 주색은 본 발명의 조화색 추천시 조화색 선택의 기준이 되는 색을 말한다. 상기 주색이 선택되면 주색에 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 조화색을 결정하며 결정된 조화색은 사용자에게 추천된다(ST26). 본 발명에서는 너무 많은 조화색이 추천되어 사용자에게 혼란을 주는 것을 방지하기 위하여 무채색의 조화, 등백색 계열의 조화, 등흑색 계열의 조화, 등순색 계열의 조화 그리고 등가색상환에서의 두 색상 조화 등의 조화규칙만을 적용하였다. 도 15는 상기 조화규칙을 적용하여 본 발명의 조화색 추천 방법이 추천한 결과를 나타내고 있다. 사용자가 상 기 칼라 이미지 스케일에서 선택한 주색이 바탕색으로 되어 있으며, 1행은 등색상면에서 등백색, 등흑색, 등순색 조화규칙을 통하여 추천된 색들이며, 2행은 등가색상환에서 주색과 동일한 백색량, 흑색량을 갖는 2,3,4,6,8,12 간격으로 색상차를 갖는 색을 표현하며, 3행과 4행의 색들은 등가색상환의 주색과 동일한 백색량, 흑색량을 갖는 모든 24개의 색들을 추천한 것이다. 다만 무채색의 경우에는 무채색 조화규칙을 적용한 무채색들만이 추천되고 있다. 상기 도 15의 적용결과를 산업디자인학과 대학원생을 대상으로 평가실험한 결과 등색상면에서의 조화규칙을 적용한 결과인 1행의 경우 평균 6.78개, 등가색환 조화규칙을 적용한 결과인 2행은 평균 1.58개, 동일한 백생량과 흑색량을 갖는 24개의 색을 모두 추천한 결과인 3행과 4행의 경우에는 평균 6.36개가 선택하고 싶은 색으로 나타났는바, 제시된 색들 중 적어도 14.62개의 색들이 전문가 그룹의 색채 디자이너가 선택하고 싶은 색으로 나타났다.
도 16은 본 발명에 의한 조화색 추천 시스템의 개략도이다. 데이터베이스(11)는 언어적 이미지 스케일, 칼라 이미지 스케일과 오스트발드의 배색규칙를 저장하는 것이다.
사용자가 인터페이스(14)를 통하여 감성형용사를 입력하면 검색수단(12)은 상기 데이터베이스(11)에 저장된 상기 언어적 이미지 스케일에서 상기 사용자가 입력한 감성형용사를 검색하고 검색된 상기 감성형용사의 상기 좌표계에서의 위치를 파악하며, 나아가 상기 감성형용사의 위치에 대응되는 칼라 이미지 스케일을 상기 데이터베이스(11)에 저장된 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 검색한다.
상기 검색수단(12)에서 검색된 보간된 칼라 이미지 스케일은 뷰어(15)를 통하여 사용자에게 제시되며, 사용자는 제시된 칼라 이미지 스케일에서 주색을 선택하게 된다. 정보처리수단(13)은 상기 선택된 주색에 대하여 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 상기 주색에 어울리는 조화색을 검색하며, 상기 검색된 조화색은 상기 뷰어(15)를 통하여 사용자에게 제시된다.
도 17은 사용자가 대그룹 형용사인 "pretty"의 영역에 속하는 감성형용사를 입력한 경우 본 발명에 의한 조화색 추천 시스템이 보간된 칼라 이미지 스케일을 상기 뷰어(15)를 통해 제시한 것으로서, 사용자가 분홍색 계열을 주색으로 선택한 경우 상기 주색에 해당되는 조화색을 제시하고, 상기 조화색 중 사용자가 디자인을 위해 하나의 조화색을 선택한 경우를 보여주고 있으며, 상기 도 17의 뒷면의 그림은 3차원 그래픽으로 구성된 부엌 공간에 사용자가 본 발명을 이용하여 색채계획을 시행한 예를 보여주고 있다.
이상에서 상술한 바와 같이 본 발명은 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 기존의 칼라 이미지 스케일을 보간함으로써 사용자에게 다양한 색채가 연속적으로 나열된 칼라 이미지 스케일을 제공하여 선택의 편의성을 높이고, 상기 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 색채와 어울리는 조화색을 사용자에게 제시하여 사용자의 색채계획이 용이하도록 하는 것이다. 이와 같은 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템은 가상공간에 구성된 아파트 모델하우스의 페인트 등의 색채계획, 게임 콘텐츠 구성시의 색채계획, 파워포인트 자료 등의 구성시의 색채계획, 웹 페이지 디자인 등의 색채계획 등에 사용될 수 있을 것이다.

Claims (12)

  1. (a) 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이고, 상기 칼라 이미지 스케일에서 상기 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 단계;
    (b) 상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표들로 표현하여 CIE-LAB 좌표들을 얻는 단계;
    (c) 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하는 단계;
    (d) 상기 단위격자에 인접한 상기 기준색채들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 단계; 및
    (e) 상기 보간색상들의 CIE-LAB 좌표들을 RGB 좌표계로 변환하여 보간된 RGB 좌표들을 얻는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 단계(a)는 상기 칼라 이미지 스케일에 불연속적으로 나열된 상기 기준 색채 상호간의 거리가 불규칙한 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 단계(b)는 RGB 좌표로 표현된 상기 기준색채들을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표로 변환하여 CIE-LAB 좌표를 얻는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 단계(c)는 인접한 기준색체들의 갯수에 의존하여 상기 단위격자의 형상과 크기가 결정되는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 단계(d)의 퍼지 K-근접 이웃 방식은 다음 수학식으로 표현되는 보간 결과를 얻는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일의 보간 방법.
    Figure 112006081087217-PAT00003
    이때, C(x,y)는 CIE-LAB 좌표공간 (x,y)에 새로이 정의될 칼라로 보간 결과이다. Ci는 이미지 스케일의 공간에 (x,y)위치와 가까운 K개의 기준색 중 i번째 기준색을 의미하고, ωi는 i번째 기준색의 가중치를 의미한다. di는 i번째 칼라와 보간하고자 하는 (x,y)위치와의 유클리디안 거리를 의미한다.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 퍼지 K-근접 이웃 방식 적용시 사용자가 임의로 상기 인접하는 기준색채들의 갯수를 결정할 수 있는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 사용자가 결정한 갯수에 해당하는 인접하는 기준색체들의 선정은 상기 단위격자의 위치좌표와 상기 기준색채의 위치좌표를 차감하여 얻는 상기 단위격자와 상기 기준색채간의 거리가 가까운 기준색채부터 우선적으로 선택하는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.
  8. (a) 서로 대응된 의미를 갖는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 복수의 감성형용사를 배열하고, 상기 배열을 근접하여 위치한 상기 감성형용사를 구성요소로 하는 대그룹 형용사 영역으로 구획하여 언어적 이미지 스케일을 구축하는 단계;
    (b) 상기 단계(a)와 동일한 좌표계에 나열된 기준색체들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 좌표계에 복수의 색상이 연속적인 나열된 칼라 이미지 스케일을 구축하는 단계;
    (c) 사용자가 감성형용사를 입력하면 상기 감성형용사를 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색하여 상기 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 색상들을 상기 칼라 이미지 스케일에서 검색하여 사용자에게 제시하는 단계; 및
    (d) 사용자가 상기 제시된 색상들 중에서 주색을 선택하면 상기 주색에 대한 조화색을 사용자에게 추천하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 조화색 추천 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 단계(c)는 대그룹 형용사의 범주에 속하는 칼라 이미지 스케일 또는 상기 감성형용사의 위치좌표를 기준으로 일정 반경 내에 위치한 칼라 이미지 스케일 을 제시하는 것을 특징으로 하는 조화색 추천 방법.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 단계(d)는 주색과의 관계에서 오스트발드의 조화규칙을 만족시키는 조화색을 추천하는 것을 특징으로 하는 조화색 추천 방법.
  11. 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이는 입력 수단;
    상기 칼라 이미지 스케일에서 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 검색수단;
    상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표를 사용하여 표현하거나, RGB 좌표로 표현된 상기 기준색채들의 색상을 상기 CIE-LAB 좌표로 변환하고, 보간된 칼라 이미지 스케일의 상기 CIE-LAB 좌표를 상기 RGB 좌표로 변환하는 좌표계 변환수단;
    상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하고, 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 정보처리수단;
    상기 기준색채들의 위치좌표, 기준색채들의 색상에 대한 RGB 좌표와 CIE-LAB 좌표, 보간색상들의 CIE-LAB 좌표를 저장하는 데이터베이스;
    사용자가 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식 적용시 이웃하는 기준색체들의 갯수를 입력하는 인터페이스; 및
    상기 칼라 이미지 스케일과 상기 보간된 칼라 이미지 스케일을 사용자에게 제시하는 뷰어;로 구성된 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 시스템.
  12. 서로 대응된 의미를 갖는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 복수의 감성형용사를 배열하고 상기 배열을 근접하여 위치한 상기 감성형용사를 구성요소로 하는 대그룹 형용사 영역으로 구획하여 구축된 언어적 이미지 스케일과 상기 좌표계에 나열된 기준색체들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 좌표계에 복수의 색상을 연속적으로 나열시켜 구축한 칼라 이미지 스케일과 오스트발드의 배색규칙을 저장하는 데이터베이스;
    사용자가 감성형용사를 입력하는 인터페이스;
    사용자가 상기 감성형용사를 입력하면 상기 감성형용사를 상기 데이터베이스에 저장된 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색하여 상기 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 색상들을 상기 칼라 이미지 스케일에서 검색하는 검색수단;
    상기 사용자가 주색을 선택하면 상기 주색에 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 상기 오스트발드의 배색규칙에서 조화색을 검색하는 정보처리수단; 및
    상기 검색된 칼라 이미지 스케일과 상기 조화색을 사용자에게 제시하는 뷰어;로 구성되는 것을 특징으로 하는 조화색 추천 시스템.
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