본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루...
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김성일 (경남대학교) ; Kim, Sung-Il
2011
Korean
이미지-사운드 변환 ; 사운드-이미지 변환 ; RGB 모델 ; HSI 모델 ; 히스토그램
KCI등재,SCOPUS,ESCI
학술저널
142-148(7쪽)
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본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루...
본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루어질 수 있다. 최종 목표의 첫 번째 단계로서, 본 연구는 컬러 이미지에서 사운드로의 변환을 이용한 기본 시스템의 구축에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 빛과 소리사이의 물리적 주파수 정보로부터 그 유사성에 기초하여 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법을 제시한다. 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법은 RGB-to-HSI 컬러모델 변환을 통한 HSI 히스토그램을 사용하고 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩함으로써 구현되었다. 두 가지 컬러이미지를 사용하여 시뮬레이션 실험을 하였고, 그 결과, 각각의 입력 컬러이미지의 색상(Hue), 채도 (Saturation) 및 명도 (Intensity)를 사운드의 기본주파수 (F0: Fundamental Frequency), 하모닉 (Harmonics) 및 옥타브 (Octave)로 각각 변환한다. 제안된 시스템을 통하여 변환된 사운드 요소들을 Csound를 이용, 합성함으로써 웨이브(wav) 파일 포맷 음원을 최종 생성하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
The final aim of the present study is to develop the intelligent robot, emulating human synesthetic skills which make it possible to associate a color image with a specific sound. This can be done on the basis of the mutual conversion between color im...
The final aim of the present study is to develop the intelligent robot, emulating human synesthetic skills which make it possible to associate a color image with a specific sound. This can be done on the basis of the mutual conversion between color image and sound. As a first step of the final goal, this study focused on a basic system using a conversion of color image into sound. This study describes a proposed method to convert color image into sound, based on the likelihood in the physical frequency information between light and sound. The method of converting color image into sound was implemented by using HSI histograms through RGB-to-HSI color model conversion, which was done by Microsoft Visual C++ (ver. 6.0). Two different color images were used on the simulation experiments, and the results revealed that the hue, saturation and intensity elements of each input color image were converted into fundamental frequency, harmonic and octave elements of a sound, respectively. Through the proposed system, the converted sound elements were then synthesized to automatically generate a sound source with wav file format, using Csound.
참고문헌 (Reference)
1 김길호, "화성법을 이용한 음색변환표"
2 김길호, "화성법을 이용하여 색과 음을 상호변환하고 색채를 조화 하는 방법 및 장치"
3 박진희, "음악과 색채의 유기적 관계에 관한 연구: 모드를 중심으로" 상명대 뉴미디어정보통신대학원 2005
4 손우람, "영상악기 만들기 2" 232-238, 2006
5 이형민, "영상악기 만들기 1" 234-239, 2006
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8 김민호, "音의 시각화와 그 표현의 경향" 한국디자인학회 16 (16): 11-110, 2003
9 G. Bologna, "On the use of the auditory pathway to represent image scenes in real-time" 72 (72): 839-849, 2009
10 Michael Freeman, "Mastering Color Digital Photography" Ilex Press 2004
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11 S. Matta, "Discriminative analysis for image to sound mapping" 119-122, 2004
12 Peter B.L. Meijer, "An experimental system for auditory image representations" 39 (39): 112-121, 1992
13 N. Osmanovic, "A testbed for auralization of graphic art" 45-49, 2003
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학술지 이력
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학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.23 | 0.23 | 0.22 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.2 | 0.18 | 0.398 | 0.07 |