메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
정민영 (연세대학교) 이현수 (연세대학교)
저널정보
한국실내디자인학회 한국실내디자인학회 학술대회논문집 한국실내디자인학회 2019년도 추계학술발표대회 논문집
발행연도
2019.11
수록면
112 - 115 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper suggests Emotional adjective prediction using a deep learning approach. The color is important since colors help us to identify an object and colors have symbols that interact with emotion. It is difficult to design based emotions that emotional color are not sufficient to analyze color design by intuition. Before it will expand color data, it is necessary to verify throughout variety source qualitative and quantitative research. It is difficult to design based emotions that is necessary to verify throughout variety source qualitative and quantitative research. This research focused on a deep learning method for emotional color classification that can replace thousands of people’s cognition. The input of the fusion is given to a support of Python language for image classification. This research has concluded that it is desirable to use Deep learning for classifying the set of color of images and it helps color analysis efficiently. Deep learning makes the quality of universal perception with computation easier for user experience. This research has concluded that it is desirable to use Deep leaning for classifying the set of color of images. ImageNet with convolutional neural network makes the quality of universal perception with Deep leaning easier for user experience. A designer makes color combinations institutionally that is classified using deep learning, and can be analyzed emotion as A is 90 percentage ordinary and B is 50 percentage extraordinary in two minuits for deep learning thousand emotional colors and classifying over one hundreds color palettes. It is expected to use these results of research have implications for color design and analysis.
#감성어휘 #배색 #이미지 분류 #이미지넷 #딥러닝 #Emotional Adjective #Colors Palettes #Image classification #ImageNet #Deep learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 딥러닝
3. 배색의 감성어휘 추출
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝에 기반한 병원 실내이미지의 감성어휘 분류
정민영 ,  이현수 한국실내디자인학회 논문집 2019 .12
딥러닝 기반 이미지 자동 레이블링을 활용한 건축물 파사드 데이터세트 구축 기술 개발
구형모 ,  서지효 ,  추승연 대한건축학회 논문집 - 계획계 2019 .12
딥러닝을 활용한 건물 옥상 면적 계산 모델
이현우 ,  양준호 ,  송명수 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2019 .11
딥러닝 기반 이미지 인식을 활용한 가상현실 어플리케이션 제작 공정
봉찬균 ,  오지석 ,  김진모 한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회 2019 .07
딥러닝 기반 공간 이미지 분석 시스템의 설계 및 구현
박장유 ,  정용희 ,  이동건 외 1명 정보 및 제어 논문집 2019 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-619-000122819