한국산학기술학회논문지 Vol. 10, No. 12, pp. 3963-3970, 2009 그림의 ' 부드러운 - 딱딱한 ' 정도의평가방법 윤석훈 1* 1 고려대학교정보경영공학전문대학원 A Method to Evaluate Rate of Soft-Hard' In a Drawing Seok-Hoon Yoon 1* 1 Graduate School of Information Management Engineering, Korea University 요약본연구에서는컴퓨터를이용하여미술치료에서윤곽선의예리성으로형태를평가하고컬러이미지스케일을통해색채를평가하여 부드러운-딱딱한 의정도를정량적으로평가하는방법을제안한다. 회귀모형을사용하며종속변수는색채전문가가그림을 부드러운-딱딱한 으로평가한순위가된다. 독립변수는그림의명도및채도의평균과표준편차, 그림의색채수, 픽셀의양, 클러스터의수, 윤곽선의길이및예리성등을고려한다. 단계별회귀분석에의하여종속변수를설명하는적절한독립변수들을선정한다. 평가자간의신뢰성을살피고평가자순위와시스템순위간의순위상관계수를통해시스템의타당성을입증한다. 객관적이고정량적평가를가능케함으로써색채심리연구, 미술치료뿐만아니라패션, 섬유, 인테리어산업등에유용한정보를제공한다. Abstract This study proposes a method to evaluate the level of soft-hard of color quantitatively by evaluating the shape with edge sharpness automatically and by evaluating color in the color image scale in a drawing in art therapy using a computer. The dependent variable is the rank for the color experts to rate the level of soft-hard. The mean and standard deviation of Value(V), and Chroma(C), colors, main color, clusters, length of edge, and sharp line rate of edge are considered as the independent variable. The appropriate independent variables to explain the dependent variable are selected through the step wise regression analysis. The inter-rater reliability of two raters is checked and the validity of developed system is verified by the rank correlations coefficient between the ranks of rater s and system s. This system can be used to evaluate of the shape or color in a drawing objectively and quantitatively for art therapy assessment, and to give the useful information to the fashion, textile, interior industry as well as color psychology and art therapy. Key Words : Color Image Scale, Soft-Hard, Shape description 1. 서론 미술치료에서의그림은그림을그린사람의내적정서를시각적으로표현한것으로선, 형태, 색채등에는개인의행동, 인격의유형뿐만아니라감정및정신역동이반영되어있다 [1]. 따라서사람이형태나색채에어떻게반응하고, 이를사용하는가하는것은현재의감정상태와관련된중요한진단적정보를제공하여 부드러운 (soft)- 딱딱한 (hard) 의정서로판단하는것은미술치료의변화 와성장에대한중요한진단정보가될수있다. 현재컴퓨터시스템을통한형태의연구는형태기술 (shape description) 을중심으로발전하고있다. 형태기술은영상의내용을식별하는방법으로윤곽선또는영역기반방식으로구분된다 [2]. 본연구에서는윤곽선기반방식을사용한다. 윤곽선기반방식의기존연구로는윤곽선의각방향에대한윤곽선분포를전체윤곽선의길이로정규화하는방법 [3], 윤곽선의무게중심과특징점의거리함수를제시하는방법 [4], 윤곽선의변동률을이용해 * 교신저자 : 윤석훈 (dearimasu@naver.com) 접수일 09 년 11 월 09 일수정일 (1 차 09 년 12 월 10 일, 2 차 09 년 12 월 14 일 ) 게재확정일 09 년 12 월 16 일 3963
한국산학기술학회논문지제 10 권제 12 호, 2009 물체를기술하는방법 [5] 등이있다. 본논문에서제안하는방법은윤곽선정보를이용한수치저장방법으로윤곽선의특징점추출을거쳐거리함수를이용하여예리성을측정하는알고리즘을제안한다. 한편, 부드러운-딱딱한 과관련된색채연구는컬러이미지스케일 (Color Image Scale) 에서색채를중심으로이루어지고있다. 패션이나텍스타일, 인테리어의색채계획에폭넓게이용되는컬러이미지스케일은일본색채디자인연구소의 Kobayashi가개발한척도로, 색채와형용사를이용한일련의심리적연구를통해색채와형용사의상호연관성을밝히고동일한심리적공간으로표현한시스템이다 [6,7]. 이스케일은먼셀시스템에기초한 130개의색채를대상으로그림 1에서같이색상을중심으로한 따뜻한-차가운 축과명도를중심으로한 부드러운-딱딱한 축, 채도를중심으로한 맑은-탁한 축에표현한것이다. [ 그림 1] 컬러이미지스케일이러한이미지공간을미술치료에도입하는본격적접근은이연구가처음으로, 그림에서색채와심리적인관계를규명할수있는시발점이될것이다. 부드러운-딱딱한 의정서를더정확하게판단하기위해서는그림의색채와형태를종합적으로판단해야한다. 흑백의선화 (line drawing) 를통해형태와정서의관계에관하여연구한 Takahashi는분노는삐쭉삐쭉하고날카로운형태나선의반복, 두꺼운선으로표현되며, 기쁨은곡선이나곡선적형태, 원의반복, 각이지지않은표면, 가는선을통해서, 우울은곡선이나하강하는선, 전체를가득메운격자무늬등을통해표현된다고하였다 [8]. 그러나이를발전시켜형태그림을색채화로변화시킨주리 애의연구는정서판단에있어서색채가가지는효과를시사한다 [9]. 색채정보와형태정보가경합을벌이는경우정서경험을판단함에있어서색채정보가중요하게작용하는것으로나타났다. 미술치료에있어그림의평가가중요시되지만평가가미술치료사들의육안으로이루어지고있기때문에주관이나경험에좌우되기쉬워일관성과신뢰성을담보하기어렵다. 미술치료에서경험적, 주관적방법의한계를해결하기위한수단으로컴퓨터를통하여객관적으로색채를평가할수있는시스템이개발되었다. Kim, Bae와 Lee 의컴퓨터시스템 (C_CREATES: Computer _Color-related Elements Art Therapy Evaluation System) 은그림에사용된색채의요소를분석하는시스템으로그림의주제색판단 [10] 이나치매예측 [11], 그림의불균형판단 [12] 등의연구가이루어졌다. 이논문에서는형태와색채를판단을통해 부드러운- 딱딱한 의객관적이고정량적인평가를위한컴퓨터시스템을제안한다. 형태를평가하기위해그림을구성하는클러스터 (Cluster) 의윤곽선을직선으로근사시키고각도를측정하여특징점을결정하고윤곽선의예리성을측정하는알고리즘을제안한다. 색채의평가는컬러이미지스케일의명도와채도를사용한다. 회귀분석을통하여수학적회귀모형을구하고시스템의타당성을검증한다. 종속변수로미술치료에사용되는자유화그림을전문가가 부드러운-딱딱한 으로평가한순위를사용한다. 독립변수로는그림의형태와색채의요소를고려한다. 이시스템은미술치료평가에서중요한 부드러운-딱딱한 의정서를평가하는데있어미술치료평가에참고할수있는정보를제공할수있을것이며, 이제까지기본색상또는기본형태에대하여주관적이고정성적으로평가되어왔던이미지스케일을발전시켜그림전체의색상과형태모두에대하여객관적이고정량적평가를가능케함으로써패션, 섬유, 인테리어산업, 색채심리연구, 미술치료등에유용한정보를제공할것으로기대된다. 2. ' 부드러운-딱딱한 ' 의평가방법 2.1 형태의예리성평가방법 시스템에그림이입력되면픽셀마다의색채정보를얻고, 색채가동일한인접한픽셀들을클러스터로지정한다. 각클러스터의형태에있어서 부드러운-딱딱한 은윤곽선의예리성 (SLR: Sharp Line Rate) 으로판단한다. 3964
그림의 ' 부드러운 - 딱딱한 ' 정도의평가방법 윤곽선의예리성이란클러스터의윤곽선길이 (Length of Edge) 에대한예리한각이형성하는직선의비율이다. 칸딘스키 (Kandinsky) 에의하면그림에서형태에나타난각은예각, 직각, 둔각으로분류되며, 예각일수록예리하고긴장감과날카로운느낌을준다고하였다 [13]. 예각은 V 자가되는경우로각도가작아질수록샤프한느낌을주며속도감이더해지는반면, 둔각은각도가차차넓어져서직각을지난것으로평온한침착성을느끼게한다. 따라서예리한각은두직선이교차할때만들어지는끼인각이둔각이아닐때로정의한다. 예리한각이형성하는도형의둘레를예리한선 (Sharp Line) 으로정의한다. 예리성은다음의식 (1) 과같다. (1) 나의 x 또는 y를가지는점이있으면시작점으로한다. 3) 1, 2번의조건을만족하지않으면 (Min x, y) 인점에서 y가 Min y인점을시작점으로한다. 조건을통해시작점 (P) 이결정되면, 클러스터의윤곽선을시계방향으로탐색하면서식 (2) 을만족하는끝점 (Q) 을탐색한다. 하나의직선에서끝점 (Q) 은식 (2) 를만족하면서시작점 (P) 으로부터가장멀리떨어진점을선택한다. 첫시작점 (P 0) 으로부터조건을만족하는끝점 (Q 0) 을결정하고첫끝점 (Q 0) 을새로운시작점 (P 1) 으로한다. 같은방법으로전체윤곽선에있어서끝점을탐색하고, 첫시작점 (P 0) 과끝점 (Q n) 이같은점이면직선탐색을중지한다. [ 그림 2] 곡선의직선형태로의근사 먼저, 클러스터의예리한각을탐색하기위해클러스터의윤곽선을직선의형태로근사한다. 곡선과직선의형태는그림 2에나타내었고방법은다음과같다. 먼저임의의선 (T) 이있다면선의시작점 (P) 과끝점 (Q) 을설정한다. 시작점 (P) 과끝점 (Q) 사이의직선 (L) 과임의의선 (T) 을구성하는모든임의의점 (x, y) 사이의거리 (Le) 를계산한다. 두점간의거리를 Length(A, B) 라나타낼수있다고하면 P와 Q가형성하는직선상의임의의한점을 [ 그림 3] C = 0.5 탐색 1 [ 그림 4] C = 0.5 탐색 2, 임의의선 (T) 에대응하는모든점들의집합을점집 합 (x, y) 로정의한다. 모든 (x, y) 에대해다음의식 (2) 를만족하면임의의선 (T) 을직선으로한다. (2) C는임계값이며조건에따라서임의로조절될수있다. C가 0이면완전한직선인경우이다. 클러스터의직선을탐색하기위해 XY행렬로변환하고시작점 (P) 은다음과같이결정한다. 1) 클러스터의좌표중 (Min x, Min y), (Min x, Max y), (Max x, Min y), (Max x, Max y) 인점이있으면시작점으로한다. 2) 1번의조건을만족하지않으면 (Min x, y), (Max x, y), ( x, Min y), ( x, Max y) 인점중에서하 [ 그림 5] C = 0.5 근사 [ 그림 6] C = 0.0 근사그림 3은윤곽선을직선의형태로근사하는과정을나타낸다. 클러스터의시작점을찾는조건에따라 (0, 0) 인점이첫시작점 (P 0) 이되고시계방향으로탐색을시작한다. 임계값 (C) 이 0.5일때, 식 (2) 를만족하는첫끝점 (Q 0) 의후보는 (0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6), (1, 7) 이다. (1, 8) 이후의점은식 (2) 를만족하지않으므로첫끝점 (Q 0) 은 (1, 7) 이된다. 첫끝점 (Q 0) 이다음시작점 (P 1) 이되고다음끝점 (Q 1) 을탐색하는과정은그림 4와같다. 그림 5는 C=0.5일때직선의형태로근사된것이고, 그림 6은 C=0.0일때를나타낸것이다. 예리한각을추출하는방법은직선탐색에서결정한 3965
한국산학기술학회논문지제 10 권제 12 호, 2009 시작점 (P 0) 을기점으로한다. 첫번째시작점 (P 0) 에서끝점 (Q 0) 으로향하는가상의직선과첫번째끝점 (Q 0=P 1) 에서두번째끝점 (Q 1) 으로향하는가상의직선을구하고두직선의사이의각도 (θ 0) 를구한다. 순차적으로시작점 (P 0) 까지점을옮기면서전체윤곽선에있어서각도를구한다. 각도는 3개의점을알고있으므로코사인법칙을사용해구할수있다. 모든시작점 (P i) 과끝점 (Q i) 의각의정보가저장되면다음의조건을통해예리한선을구한다. 1) 각이세개이고각의합이 180도이면예리한선은클러스터의윤곽선길이와같다. 2) 각이네개이고각의합이 360도이면예리한선은클러스터의윤곽선길이와같다. 3) 예리한각이없으면그클러스터는부드러운것으로하고예리한선의길이는 0이다. 4) 예리한각이두개이하이면클러스터의 (Min x, y), (Max x, y), ( x, Min y), ( x, Max y) 인점중에서예리한각을포함하여 3개의점을선택한다. 새로운점의선택은 3개의점이이루는넓이가가장큰점을선택하고예리한선을구한다. 5) 예리한각이세개이상이면클러스터의형태를따르는새로운도형을추정하고예리한선을구한다. [ 표 1] 단순한도형의예리성 (SLR) SLR = 0 0 < SLR < 1 SLR = 1 예리한선의길이가구해지면예리한선의비율을구한다. 그림전체를구성하는모든클러스터의예리한선의비율을구하고평균을낸다. 평균값이 0에가까울수록그림은부드러운느낌을주고 1에가까울수록딱딱한느낌을준다. 그림 7은 C=0.5로근사한후, 예리한각이아닌점을찾아예리한선을구하는모습이다. 진한색의점은예리한각이나타난특징점이고점선은근사한선, 직선은예리한선이다. 이형태의예리성은 0.48이다. [ 그림 7] 복잡한클러스터형태 2.2 컬러이미지스케일컬러이미지스케일의 부드러운-딱딱한 은 130색의 HV/C 중명도와채도로표현된다. 130색의 HV/C는 <www.munsell.com> 에서제공하는 Munsell Conversion Program 을사용하여디지털방식의 RGB로변환하여색채분석에사용한다. 130색의 RGB와 HV/C는데이터베이스의형식으로저장한다. RGB는총 16,777, 216(=256 3 ) 색으로나타낼수있어모든값을 HV/C로직접변환하기보다 130색의 RGB로변환한후 HV/C로변환하는것이효율적이다. 색채분석프로그램 C_CREATES를통해색채공간에서 130색중거리가가까운색으로변환시킨다. 이과정에서각픽셀이가지는고유의 RGB의값이 130색의 RGB로나타내어지고, 저장된데이터베이스를통해 130 색의 HV/C변환을한다. HV/C로변환된값중명도와채도의정보를사용한다. 그림이나사진등이주어지면, 그림전체의각픽셀에나타나는명도와채도의정보를하나의데이터로인식하여그림전체에대한명도와채도의평균값과표준편차를구할수있다. 색상은일직선으로수치화되지않는원형의색상환으로구성되어있고같은색상도부드럽고딱딱함에는명도와채도의영향을받아이연구에서는사용하지않는다. 또한그림분석에서사용할때는바탕에해당하는흰색부분의명도와채도는데이터로인식하지않도록하여실제사용한색채에대해서만평가한다. 그림의색채의 부드러운-딱딱한 을평가하는방법을정리하면다음과같다. 1) 컬러이미지스케일에주어진 130색의 HV/C를저장한다. 2) HV/C의 RGB값을저장한다. 3) C_CREATES를통해그림의각픽셀을 130색으로대표색변환을하고각픽셀의 RGB값, HV/C값을저장한다. 4) 그림전체의 HV/C값의평균과표준편차를구한다. 3966
그림의 ' 부드러운 - 딱딱한 ' 정도의평가방법 2.3 회귀분석회귀분석 (Regression Analysis) 이란두변수사이의함수관계를나타내는수학적회귀모형을구하고, 독립변수의특정한값에따른종속변수의값을예측하는통계적인분석방법이다. 일반적인선형회귀모형은다음과같다. (3) 이논문에서종속변수는주어진그림의 부드러운-딱딱한 의순위를나타내며, 형태만고려하여순위를평가한결과와색채와형태를함께고려하여순위를평가한결과를사용한다. 미술치료에서사용되는자유화 52장의부드러운느낌을주는정도에따라순위를 1~52등으로평가한다. 순위는 1등에가까울수록부드러운느낌을, 52 등에가까울수록딱딱한느낌을주는것으로평가한다. 독립변수로는시스템이분석한그림의정보를사용하며, 그림의색채수 (X 1), 클러스터수 (X 2), 사용한픽셀의수 (X 3), 윤곽선의길이 (X 4), 예리성 (X 5), 명도의평균 (X 6), 명도의편차 (X 7), 채도의평균 (X 8), 채도의편차 (X 9) 를고려한다. 2.4 사례그림논문에서사용된사례는일반대학생 52명이미술치료에서사용되는감정상태를그린자유화로배경을칠하지않은그림이다. 배경이있는그림은클러스터가닫힌형태로주어지지않아윤곽선이명확한정의가어렵다. Rhyne는현재의감정상태를그린그림을기술하고그림에대해연상하며자신이만든시각메시지에대해개인적인해석을하는것이치료적이라고하였다 [14]. 왜냐하면형상과패턴에그림그린이의삶의경험이반영되기때문이다. 표 2에샘플로사용한그림의형태로평가한순위와예리성을나타냈다. 확인할수있다. 표 3에는평가자간의순위상관계수가나 타나있으며평가자간신뢰성이높음을알수있다. [ 표 2] 사례그림 사례그림 윤곽선 항목 값 번호 a 순위 1 2 순위 2 2 예리성 0.24 번호 v 순위 1 7 순위 2 11 예리성 0.48 번호 X 순위 1 26 순위 2 26 예리성 0.62 번호 R 순위 1 40 순위 2 41 예리성 0.79 번호 F 순위 1 48 순위 2 47 3. 모형검증및분석 3.1 ' 부드러운-딱딱한 ' 의분석 이논문의실험에서는색채전문가와미술치료전문가 2인이각각감정그림 52장의 부드러운-딱딱한 순위를평가하였다. 순위의평가는그림에주어진형태만을보고순위를매기고, 색채와형태를모두고려하여순위를매긴다. 평가자 2인의 부드러운-딱딱한 순위의신뢰도는순위상관계수 (Rank Correlation Coefficient) 를측정하여 예리성 0.97 [ 표 3] 평가자간의순위상관계수 형태 색채와형태 0.942 0.963 3967
한국산학기술학회논문지제 10 권제 12 호, 2009 [ 그림 8] 형태만고려한순위상관도 [ 그림 9] 색채와형태를함께고려한순위상관도그림 8과그림 9의순위상관도에서비교적차이가나는순위가존재했지만순위상관계수로부터 2명간의상관도는매우큰것으로나타나고있어평가자의판단간에일관성이있다는결론을내린다. 3.2 회귀모형의구축 부드러운-딱딱한 을평가하는최적의선형회귀모형을찾고예리성과명도, 채도의값을평가에활용함으로써선형회귀모형의예측력을평가한다. 단계적회귀분석 (stepwise regression analysis) 을수행하여구한 부드러운 -딱딱한 의순위를평가하는회귀모형을구하였다. 형태의독립변수로는클러스터수 (X 2), 사용한픽셀의수 (X 3), 윤곽선의길이 (X 4), 예리성 (X 5) 을고려한다. 색채의독립변수로는그림의색채수 (X 1), 명도의평균 (X 6), 명도의편차 (X 7), 채도의평균 (X 8), 채도의편차 (X 9) 를고려한다. [ 표 4] 를살펴보면색채와형태를함께고려한경우가형태만고려한경우보다결정계수가높게나타났다. 형태만고려한순위평가의경우예리성 (X 5) 이낮을수록그림이부드러운느낌을주는것으로예측되었다. 색채와형태를함께고려한순위평가에서색채의요인을독립변수로고려했을때, 명도의평균 (X 6) 과명도의편차 (X 7) 가높아질수록그림이부드러운느낌을주는것으로예측되었다. 명도가높을수록그림이밝아져그림이부드러운느낌을주는것으로판단되고비슷한명도의색채를많이사용할수록딱딱한느낌을주는것으로판단된다. 형태의요인을독립변수로고려했을때역시예리성 (X 5) 이낮을수록그림이부드러운느낌을주는것으로예측되었지만형태만고려했을때보다결정계수가낮게나왔다. 색채와형태의요인모두를독립변수로고려했을때예리성 (X 5), 명도의평균 (X 6), 명도의편차 (X 7) 의영향을받았고 R 2 도충분히높았다. 색채와형태를함께고려하면예측력이좋아지는것을알수있다. 부드러운-딱딱한 그림의판단에서색채, 특히명도를중심으로한 Kobayashi의평가가유효하다는결론을내릴수있으며, 정서경험을판단함에있어서색채정보가더중요하게작용한다는주리애의연구와일맥상통하는결과라고하겠다 [6,7,9]. 그렇다고최적의모형에서색채만을고려한것은아니므로형태의예리성이주는정보역시중요한변수가되었음을간과해서는안될것이다. 3.3 회귀모형의검증구축한회귀모형을검증하기위하여 52장의샘플에 [ 표 4] 순위평가회귀모형 종속변수 독립변수 회귀모형 결정계수 (R 2 ) 형태 형태 Y = -4.951 + 52.614 X 5 ( 예리성 ) 0.522 색채와형태 색채 Y = 69.573 5.681 X 6 ( 명도의평균 ) 3.085 X 7 ( 명도의편차 ) 0.567 색채와형태 형태 Y = -3.592 + 50.341 X 5 ( 예리성 ) 0.473 색채와형태 색채, 형태 Y = 36.687 3.445 X 6 ( 명도의평균 ) + 35.116 X 5 ( 예리성 ) 4.020 X 7 ( 명도의편차 ) 0.758 3968
그림의 ' 부드러운 - 딱딱한 ' 정도의평가방법 대한전문가 2인의평가결과와회귀모형으로얻은결과의상관관계를분석한다. 부드러운-딱딱한 의순위에관한미술치료전문가의판단결과와회귀모형에의한계산결과의순위상관도는그림 10, 그림 11과같다. 태의외형을판단하여예리성이 0.20이고, 밝은색이많이사용되어명도의평균또한높아평가자의평가보다부드러운것으로판단되었다. [ 표 5] 평가자와시스템의순위상관계수 종속변수 독립변수 평가자-시스템 형태 형태 0.739 색채와형태 색채 0.720 색채와형태 형태 0.695 색채와형태 색채, 형태 0.851 [ 그림 10] 종속변수 ( 형태 ) - 독립변수 ( 형태 ) 표 5에는시스템과평가자의순위상관계수를나타내었다. 형태만고려한순위평가의경우결정계수는충분히높지않았지만순위상관계수는 0.739로일관성을보였다. 색채와형태를함께고려한순위평가에서독립변수에따라각각 0.720, 0.695, 0.851로시스템의평가와평가자의평가가비교적큰일관성을가진다. 사람평가자가형태의예리성뿐만아니라색채를기준으로명도가낮아질수록그림을딱딱하다고평가한순위와시스템이형태의예리성과명도의측정을통하여만들어진정량화된정보를바탕으로매긴순위간에일정량의상관관계가존재한다고판단되며, 이로부터시스템의판단이전문가의판단에참고할수있는유용한자료를제공할수있을것이라생각된다. 4. 논의및결론 [ 그림 11] 종속변수 ( 색채, 형태 ) - 독립변수 ( 색채, 형태 ) [ 그림 12] N [ 그림 13] n 그림 11에서순위에많은차이가나는그림으로그림 12인 N과그림 13인 n을살펴본다. N의평가자순위는 20이지만시스템순위는 32이다. 예리성은 52장그림의평균인 0.60보다낮은 0.32인데비해, 검은색계열로만채색되어있어명도가낮고, 표준편차또한작아평가자의평가보다딱딱한것으로판단되었다. n의평가자순위는 14이지만시스템순위는 7이다. 시스템은뭉쳐있는형 이논문에서는그림의 부드러운-딱딱한 을평가하기위해, 미술치료에서사용되는자유화 52장을샘플로통계적기법인회귀모형을적용하였다. 부드러운-딱딱한 은그림의형태만고려해서평가한순위와색채와형태를함께고려해서평가한순위를사용하였다. 이를설명하는그림요인으로는시스템이자동적으로평가한값을사용하였다. 형태만고려해서평가한순위의결정계수는 0.473이고, 색채만고려해서평가한순위의결정계수는 0.567이다. 색채와형태를함께고려해서평가한순위의결정계수는 0.758로색채와형태를따로평가했을때보다함께고려해서평가했을때더정확하게판단할수있다. 부드러운-딱딱한 의객관적이고정량적인평가를위한컴퓨터시스템은전문가인미술치료사의판단과높은상관관계를갖고, 객관적인정보를제공할수있음을보였다. 논문에사용된사례들은배경을칠하지않은그림으로 3969
한국산학기술학회논문지제 10 권제 12 호, 2009 구성되어있어모든사례에적용되지는않는다. 배경이있는그림은클러스터가닫힌형태로주어지지않아윤곽선이명확하게정의하기어려운점이있어본연구에서는사용하지않았다. 배경이존재하는그림에서는클러스터와윤곽선의정의가새롭게되어야한다. 본연구에서는선의의미는부여하지않았으나진단적의미로서의형태는그림에그려진선과모양의조직과역동성에내담자의실제삶의정서가얼마나담겨있는가를이해하는것 [14] 으로정확한평가를위해서는선을평가하는방법의연구가필요할것으로판단된다. 그림의 부드러운-딱딱한 을평가하는시스템은미술치료평가에서중요한 부드러운-딱딱한 의정서를평가하는데있어, 전문가가판단에도움을줄수있는정보가될수있을것이며, 그림전체의색채와형태모두에대하여객관적이고정량적평가를가능케함으로써패션, 섬유, 인테리어산업, 색채심리연구, 미술치료등에유용한정보를제공할것으로기대한다. rate the color-related formal elements in art therapy assessments", The Arts in Psychotherapy, vol. 34, pp. 223-237, 2007. [11] S. I. Kim, Y. H. Kim, and E. J. Kim, "An expert system for interpretation of structured Mandala", The Arts in Psychotherapy, vol. 35, pp. 320-328, 2008. [12] S. I. Kim, H. S. Kang, and K. E. Kim, "Computer determination of placement in a drawing in art therapy assessment", The Arts in Psychotherapy, vol. 35, pp. 49-59, 2008. [13] 이은경과임영미, " 현대의상에응용된추상회화의조형요소에관한연구 ", Living Science, vol. 3, pp. 3-26, 1997. [14] J. Rhyne, "The Gestalt Art Therapy", In J. A. Rubin, Approaches to Art Therapy, Brunner/Mavel Inc & Mark Paterson, 1987. 참고문헌 [1] C. R. Kniazzech, Art Therapy, In S. Arieti, American handbook of psychiatry(2nd ed.), Basic Books, pp. 186-192, 1981. [2] S. Loncaric, "A Survey of Shape Analysis Techniques", Pattern Recognition, vol. 31, pp. 983-1001, 1998. [3] J. Iivarinen, and A. Visa, "Shape Recognition of Irregular Objects", Intelligent Robots and Computer Vision, vol. 15, pp. 25-32, 1996. [4] C. Chang, and S. M. Hwang, and D. J. Buehrer, "A Shape Recognition Scheme Based on Relative Distances of Feature Points from the Centroid", Pattern Recognition, vol. 24, pp. 1053-1063, 1991. [5] 김민기, " 윤곽선변동율을이용한물체의 2차원형태기술 ", 멀티미디어학회논문지, 제5권, pp. 158-166, 2002. [6] S. Kobayashi, Color Image Scale, Kodansha International, 1991. [7] S. Kobayashi, The aim and method of the color image scale, Color research and application, vol. 6, pp. 90-107, 1981. [8] S. Takahashi, Aesthetic Properties of Pictorial Perception, Psychology Review, vol. 102, pp. 671-683, 1995. [9] 주리애, " 그림에사용된색채의임상적의미 ", 서울대학교대학원심리학과임상심리학박사학위논문, 2004. [10] S. I. Kim, J. Bae, and Y. Lee, "A computer system to 윤석훈 (Seok-Hoon Yoon) [ 준회원 ] < 관심분야 > 응용통계, 전문가시스템 2008 년 2 월 : 부산대학교산업공학과 ( 공학학사 ) 2008 년 3 월 ~ 현재 : 고려대학교정보경영공학전문대학원재학 3970