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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 한동일
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수11
이 논문의 연구 히스토리 (9)
2017
색각 이상자를 위한 영상 분석 기반의 최적 보정 기술
이주선
,
한동일
전자공학회논문지
2017.12
학술저널
색각 이상자를 위한 영상 분석을 통한 최적화 색보정 기법
이주선
,
한동일
대한전자공학회 학술대회
2017.06
학술대회자료
색각 이상자를 위한 웹 사이트 이미지 색상 보정 방법
이주선
,
조규홍
,
우현준
외 1명
한국HCI학회 학술대회
2017.02
학술대회자료
색각 이상자를 위한 영상처리 기반 웹 콘텐츠 색상 보정 영역 최소화 및 실시간 최적 보정 기술 연구 : A study based on image processing minimizing the zone for the correction of the color of web contents in real time for the Color-blind
이주선
컴퓨터공학과
2017.01
학위논문
2015
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본 논문에서는 영상처리 기술 및 네트워크 통신기술을 사용하여 웹 페이지 상의 멀티미디어 콘텐츠를 네트워크상에서 캡처하여 색상을 분석하고 색각 이상자가 인지하지 못하는 색상을 인지 가능하도록 보정하여 사용자에게 보여줄 수 있게 수정하는 시스템을 제안한다. 색각 이상자의 시각 인지 특성을 고려하기 위하여 CIE L*a*b*색공간을 사용하여 각 색각 이상자별 혼동선 DB를 생성하였고, 다양한 웹 페이지를 사용한 테스트를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 검증하였다.
영상처리 기법을 사용하여 색각 이상자들을 위한 색상 보정을 진행하는 기존의 연구에서는 일반적으로 색각 이상자들이 인지하는 색상 팔레트 자체를 수정하는 기법이 존재한다. 하지만 해당 방식들은 색각 이상자만을 위한 방식으로 일반인이 해당 콘텐츠를 인지 할 때의 스트레스는 고려가 되지않고 있다. 그래서 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 색각 이상자들이 인지하지 못하는 색상을 보정하는 방식 뿐 아니라 일반인이 인지하기에도 큰 스트레스를 받지 않는 색상 보정방법을 제시하였다. 이러한 방법을 구현하기 위해 본 논문에서는 혼동선 DB를 구축하여 사용 하였다. 혼동선 DB란 일반인은 색상간의 차이를 인지하지만, 색각 이상자들은 구분하지 못하는 색상들의 그룹을 명시한 DB이며, 이러한 상관관계를 통해 색상 보정이 가능하도록 한다. 이러한 혼동선 DB의 효과적인 구축을 위해 본 논문에서는 CIE L*a*b* 색공간과 HSV 색상공간을 사용한 색차 공식인 CIEDE2000를 사용하여 색상간의 차이를 더욱 명확하게 나타내었다.
영상 처리 기술만으로는 웹 페이지 상의 영상을 보정할 수 없으므로, 본 논문에서는 상기 설명한 알고리즘을 진행하기 위해 네트워크 패킷 캡처를 진행하였다. 네트워크 패킷 캡처를 위해 Fiddler Core 라이브러리를 사용하였으며, 캡처를 통해 어떠한 웹 콘텐츠인지 판단 후 실시간으로 보정을 실시하게 된다. 이러한 연구를 통해 색각 이상자가 웹 페이지를 사용할 때 느끼는 불편함을 최소화 시켜 웹 접근성의 향상에 도움을 주고자 하였다.
영상처리 기법을 사용하여 색각 이상자들을 위한 색상 보정을 진행하는 기존의 연구에서는 일반적으로 색각 이상자들이 인지하는 색상 팔레트 자체를 수정하는 기법이 존재한다. 하지만 해당 방식들은 색각 이상자만을 위한 방식으로 일반인이 해당 콘텐츠를 인지 할 때의 스트레스는 고려가 되지않고 있다. 그래서 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 색각 이상자들이 인지하지 못하는 색상을 보정하는 방식 뿐 아니라 일반인이 인지하기에도 큰 스트레스를 받지 않는 색상 보정방법을 제시하였다. 이러한 방법을 구현하기 위해 본 논문에서는 혼동선 DB를 구축하여 사용 하였다. 혼동선 DB란 일반인은 색상간의 차이를 인지하지만, 색각 이상자들은 구분하지 못하는 색상들의 그룹을 명시한 DB이며, 이러한 상관관계를 통해 색상 보정이 가능하도록 한다. 이러한 혼동선 DB의 효과적인 구축을 위해 본 논문에서는 CIE L*a*b* 색공간과 HSV 색상공간을 사용한 색차 공식인 CIEDE2000를 사용하여 색상간의 차이를 더욱 명확하게 나타내었다.
영상 처리 기술만으로는 웹 페이지 상의 영상을 보정할 수 없으므로, 본 논문에서는 상기 설명한 알고리즘을 진행하기 위해 네트워크 패킷 캡처를 진행하였다. 네트워크 패킷 캡처를 위해 Fiddler Core 라이브러리를 사용하였으며, 캡처를 통해 어떠한 웹 콘텐츠인지 판단 후 실시간으로 보정을 실시하게 된다. 이러한 연구를 통해 색각 이상자가 웹 페이지를 사용할 때 느끼는 불편함을 최소화 시켜 웹 접근성의 향상에 도움을 주고자 하였다.
목차
1.서론 11.1 연구배경 11.2 연구동향 41.3 연구목적 162. 색각 이상자를 위한 색상 보정 182.1 혼동선DB 구축 182.2 영상 구간화 262.3 색상 보정 312.4 네트워크 패킷 수정 503. 실험 결과 523.1 실험 결과 523.2 기존 논문과의 비교 643.3 영상 분석 결과 673.4 영상 분석 연산시간 694. 결론 및 향후 연구방향 70참고문헌 72Abstract 77
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