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퍼지 추론 기법을 이용한 색상 추출과 심리 분석
Color Detection and Psychology Analysis Using Fuzzy Reasoning Method 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.3, 2015년, pp.381 - 386  

조재현 (부산가톨릭대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근에 색상에 관한 인간의 감성과 심리상태에 대한 많은 연구가 진행 중이며 색채 심리 치료의 필요성이 급증하고 있다. 그중에서 아동의 그림은 자신의 감정을 표출하는 수단이 될 수 있다. 그림에 사용된 색채는 무의식적으로 자신의 내면 심리 상태를 나타내는 경우가 많고 또한 색채의 밝기에 따라 심리상태가 다르다. 본 논문에서는 퍼지추론을 사용하여 색채이미지 공간 순색의 분류 및 밝기 정도에 따른 세분화를 통해 주조색을 추출하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 아동 그림에서의 주조색에 따른 심리적 의미를 분석할 수 있음을 보이고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recent, many researches have been studying sensitivity and psychology of human being on color and the necessity of psychology therapy by color. Among them, a picture of children can be a tool to represent their emotion. Information of colors and direction on a child's picture often represent his ...

주제어

#색채 정보   #퍼지 추론   #색상 밝기   #주조색  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 같은 색상일지라도 밝기에 따라 심리상태를 파악하기 위하여 색상의 정보를 세분화하는 방법을 사용하고자 한다. 먼저 입력된 영상의 RGB 정보를 HSV 컬러좌표계로 변환한 후 전체 영상에서각 컬러채널의 값을 바탕으로 소속 함수를 설계한다[8].
  • 그 심리결과를 통해 정신적 발달장애, 정신질환 등의 문제점이 발견되면 미술치료 활동으로 재활할 수 있으며, 이러한 과정을 거쳐 자기 표현을 향상시키고 자기 성장을 도모시켜준다[3-5]. 본 논문에서는 기존 연구에서 제안된 색상(Hue) 히스토그램을 이용한 주조색 추출방법[6]보다 퍼지추론을 이용하여 색상정보와 밝기 정보를 세분화한 주조색 추출 방법을 제안함으로써 색상을 통한 좀 더 세분화된 아동의 심리 상태를 분석할 수 있음을 나타내고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
색채심리가 아동들에게 있어서 비언어적 의사소통 수단이 될 수 있는 이유는 무엇인가? 또한 자가 자신의 기분변화와 색이 어떤 관계가 있는가를 아는 것은 색채 감감을 익히는 것과 색채가 인간에게 미치는 작용을 이해하는 기본이 되는 것이라 할 수 있다. 특히, 의사소통이 익숙지 않은 아동들에게 있어서 자신의 내면을 자유롭게 표현 가능한 비언어적 의사소통 수단이 되기도 한다[1-3]. 아동들은 그림을 그릴 때 자기가 좋아하는 색을 이용하여 그림을 표현하는데, 그림 표현에 사용된 색을 통하여 그 아이의 내면 심리와 성격을 파악 할 수 있다[2-3].
색채란? 색채란 빛이 물체에 비추어 반사, 투과 흡수 될 때 눈의 망막과 여기에 따르는 신경의 자극으로 감각되는 현상을 말한다[1]. 색채심리는 색채와 관련된 인간의 반응을 연구하는 심리학의 한분야로서 생리학, 예술 디자인, 건축 등과 관계를 가지며 색채를 지각하는 과정에서부터 색채에 대하여 가지는 인상, 조화감 등에 이르는 여러 문제를 다룬다[4].
미술활동은 어떤 목적으로 이용되고 있는가? 색채 심리라는 단어도 최근에 와서는 상당히 일반화되고 있는데 즉 색채가 인간심리와 깊은 관련이 있으므로 자기 자신의 기분변화와 색이 어떤 관계가 있는가를 아는 것은 색채 감각을 익히는 것과 색채가 인간에게 미치는 작용을 이해하는 기본이 되는 것이라 할 수 있다[1-2]. 일반적으로 미술활동은 사회적, 정서적으로 성장을 증진하고 긴장을 완화시키며 생각과 감정 들과 말로써 표현하기 힘든 것들을 표현하는 등의 여러 가지를 치료하는 목적으로도 이용되고 있다. 특히, 의사소통이 익숙지 않은 아동들에게 있어서 자신의내면을 자유롭게 표현 가능한 비언어적 의사소통 수단이 되기도 한다.
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참고문헌 (12)

  1. N. Im and I. Oh, "Symbolism and Psychology of Colors in Painting," J. of the Korean Society of Costume, vol. 60, no. 5, 2010, pp. 19-34. 

  2. S. Lee, "Study on the Method of Color Psychology using The comic dual and Five element," J. of Korean Society of Color Design Studies, vol. 1, no. 1, Dec. 2005, pp. 129-136. 

  3. S. Kim, Color Psychology, Paju: Korean Studies Information ltd, 2006, pp. 36-46. 

  4. S. Kim, "A Study on Color Psychology Diagnosis Program using Image Processing Program," Master's Thesis, Graduate School of Gyung Hee University, 2000, pp. 266-268. 

  5. E. Moon, Color Design. Seoul : Ahn graphics, 2010. pp. 328-331. 

  6. J. Cho, "Psychology Analysis using Color Histogram Clustering," J. of the Korea Institute of Electronic Communication, vol. 8, no. 3, 2013, pp. 415-420. 

  7. E. An and S. Shin, "A Study of Sensibility Recognition and Color Psychology from The Children's Pictures,'' J. of the Korea Society of Computer Information, vol. 17, no. 2, 2012, pp 41-48. 

  8. S. A. Chatzichristofis and Y. S. Boutalis, "CEDD : color and edge directivity descriptor: a compact descriptor for image indexing and retrieval," Computer Vision Systems, LNCS 5008, 2008, pp. 312-322. 

  9. K. Kim, W. Lee, and Y Woo, "Automatic Recognition and Performance of Printed Musical Sheets Using Fuzzy ART," J. of the Korea Institute of Electronic Communication, vol. 6, no. 1, 2011, pp. 84-89. 

  10. H. Seo and H. Lim, "A Compensation for Distortion of Stereo-scopic Camera Image Using Neuro-Fuzzy Inference System," J. of the Korea Institute of Electronic Communication, vol. 5, no. 3, 2010, pp. 262-268. 

  11. J. Lee and J. Kim, "Recognition of a New Car Plate using Color Information and Error Backpropagation Neural Network Algorithms," J. of the Korea Institute of Electronic Communication, vol. 5, no. 5, 2010, pp. 471-476. 

  12. J. Canny, "A Computational Approach To Edge Detection," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, no. 6, 1986, pp. 679-698. 

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