김우찬 발표(2024-01-11)

실물 색상에 대한 유사도 측정 애플리케이션

주제

객체 색상 유사도의 측정 및 비교를 위한 시스템

평가 기준

• 핵심 : 이 문제의 핵심 요소는 무엇인지 자세히 설명해주세요.

현재로서는 디자인 분야나 원단 사업과 같은 분야에서 실물 색상에 대한 정확한 평가가 어려워 오차로 인한 손해가 발생하거나 효율성이 떨어지는 경우가 빈번하게 있다. 실물의 색상은 주변 환경, 조명 조건, 촬영 기기 등 다양한 요인에 의해 왜곡되기 쉽기 때문입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 white-balance 기술이 핵심 역할을 할 것으로 생각한다. 흰색을 기준으로 사진의 전반적인 밸런스를 맞추어 주변 환경에 구애받지 않고 실물의 색상을 최대한 유사하게 전달할 수 있다.

• 가치

  • 개인적 가치
    • 효율적인 업무 진행: 디자이너나 원단 사업자 등은 실물의 정확한 색상을 확인하고 전달하는 데에 높은 정확성이 필요하다. 정확한 white-balance 기술을 적용하고 유사도를 판별할 수 있다면 개인들은 색상에 대한 고민을 줄이고 효율적으로 작업할 수 있다.
  • 사회적 가치
    • 생산성 향상: 다양한 산업 분야에서 실물 색상의 정확한 전달은 제품 생산과 관련된 프로세스의 생산성을 향상시킬 수 있다. 제조업체들은 정확한 색상 정보로 제품을 제작하고 이를 통해 불필요한 비용을 줄일 수 있다.

  • 국가적 가치

    • 환경 친화적 영향: 색상 오차를 줄임으로써 폐기물 소각량을 감소시키고, 이로 인해 발생하는 자원과 에너지의 낭비를 최소화할 수 있다.

    • 기술 발전 및 연구 활성화: 해당 기술을 강화 혹은 응용하여 발전시킴으로써 기술적 혁신을 촉진한다.

• 범위

아이디어에서 가장 주요하게 다룰 부분은 색상 오차의 최소화이다.

• 현실 인식

금전적 자원: 라즈베리파이, 고해상도 카메라 모듈, 기타 케이블과 같은 부품 등을 고려해봤을 때, 40만원 이내로 사용 가능 예상

시간적 자원: x

문제 해결 방법

라즈베리파이 카메라 모듈 혹은 그 외 카메라 모듈로 실물 촬영

-> white-balance 알고리즘을 통한 색상 변환

-> 원본 이미지, 수정 이미지, 해당 물체의 rgb값을 함유한 QR code 생성

-> application에 추출한 정보들을 저장하고 공유 / 유사도 측정

개발 기술

1. 라즈베리파이 및 카메라를 동작하기 위해 리눅스 환경에서 python 언어를 사용한다. Python은 라즈베리 파이와 호환성이 높아 이미지 처리 및 QR 코드 생성에 적합하다. OpenCV, Pillow 등의 라이브러리를 사용하여 이미지 처리를 할 수 있다. RGB 추출 및 QR code 생성은 python 언어로 구현이 가능하다.

2. 알고리즘 개발 및 튜닝: White-Balance 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 머신러닝 기술이나 다양한 이미지 처리 알고리즘을 개발하고 튜닝할 수 있다.

3. 모바일 앱 개발: 모바일 앱을 개발하여 사용자가 QR 코드를 스캔하고 결과를 확인할 수 있도록 한다. 저장 및 기록과 공유 등의 기능을 수행할 수 있다.

   다른 사진과 유사도를 측정하는 기능을 수행할 수 있다. (유사도는 rgb 값차를 이용하여 결정할지, 혹은 AI모델을 이용하여 더 발전시킬 수 있을지 고려해봐야 할 사항)

   Flutter 등의 플랫폼을 사용할 수 있다.

[참고] white-balance에 대해 해당 논문을 참고해볼 수 있다. 위 논문에 대한 code

유사 제품

Application은 찾지 못했으나, Cosine 유사도 검출과 OpenCV 라이브러리 등을 이용하면 비슷한 기능을 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

업무 분담

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개발 일정

2월 - 설계 및 디자인
3월, 4월 – 알고리즘 튜닝 및 유사도 측정에 대한 개발, 앱 개발
5월 – 전체적인 시스템 통합 및 테스트