초록
모바일 디바이스는 일반적으로 인위적인 디자인의 앱 영상으로 구성된다, 따라서, 본 논문에서는 주변 밝기에 따라 앱 영상별 최적의 밝기를 설정하여 재현함으로 모바일 디스플레이에서의 최적의 시인성을 나타내는 방법을 제안한다. 먼저 두 가지의 사전실험을 통하여 시인성에 영향을 주는 앱 영상의 특성요소를 찾고, 각 앱 영상별 만족하는 디바이스 밝기를 조사하였다. 다음으로, 앱 영상별로 이들 요소들과 디바이스 만족 밝기와의 관계를 비교 분석하였다. 그 결과, 평균 밝기와 진출색의 분포비율을 이용하여 앱 영상을 분류하고 각 분류별 가장 많은 빈도를 나타내는 만족 밝기를 최적 밝기로 설정하였다. 평가를 위한 실험에서 분류된 영상별 최적의 밝기에 대해 시인성 테스트를 수행한 결과 분류된 앱 영상에 따라 다양한 조도 환경에 대하여 높은 만족도를 나타냄을 확인하였다.
Mobile devices are generally using app images which are artificially designed. Accordingly, this paper presents adjusting device brightness based on app image categorization for enhancing the visibility under various light condition. First, the proposed method performed two prior subjective tests under various lighting conditions for selecting features of app images concerning visibility and for selecting satisfactory range of device brightness for each app image. Then, the relationship between selected features of app image and satisfactory range of device brightness is analyzed. Next, app images are categorized by using two features of average brightness of app image and distribution ratio of advanced colors that are related to satisfaction range of device brightness. Then, optimal device brightness for each category is selected by having the maximum frequency of satisfaction device brightness. Experimental results show that the categorized app images with optimal device brightness have high satisfaction ratio under various light conditions.
