문제 정의

• 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도 (SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 본 논문에서는 위장무늬 디자인을 위한 SOM 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 방법을 제안하였다. 제안된 군집화 알고리즘을 확장하여

  제안 방법

  • ">대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 색차 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 마지막으로 CIELab 색 공간으로 표현된 수집 영상 내 화소들을 SOM을 통해 군집화 한다. SOM은 신경망의 한 종류로서,

    대상 데이터

    • 한반도 자연환경의 대표 색상 추출을 위해 자연환경 영상 데이터를 수집한다. 현재 지역, 시간, 계절의 변화를 고려하여 수집을 진행하고 있으며, 지역의 경우 위도를 고려하여 선정하고, 선정된 동일한

      이론/모형

      • 후)영상수집을">영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 색차 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 SOM 학습을 진행한다. 본">형성한다[2]. 본 연구에서는 샘플 벡터와 대표 벡터의 유사도 계산을 위해 CIELab 색 공간에서의 푸른색 영역에서의 왜곡 보정을 고려한 색차식인 CIEDE2000을 활용한다[3]. 그림 2는 SOM의 네트워크 구조를 나타낸다.