CIELAB 좌표계는 휘도 성분과 색도 성분으로 구성되므로 인간의 시각적 특성과 유사한 좌표계이다. 그런데 우리가 보통 일상 생활에서 접하는 컴퓨터화면 등은 RGB좌표계를 이용한 색상을 표현한다. 본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 이용하여 보다 더 비가시적이고 효과적인 컬러 정지 영상의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. RGB 좌표계는 세 가지 색도 성분만으로 구성되므로, RGB 좌표계로 이루어진 원본 컬러 영상을 CIELAB 좌표계로 변환한 후, 변환된 CIELAB 좌표계 에서 색도 성분 중 하나인 a* 영역을 DFT 변환하여 주파수 처리한 워터마크를 삽입하는 방법이다.
물속의 색도 측정방법에는 비색법과 분광학적방법이 있다. 비색법은 농도가 알려진 백금-코발트 표준용액과 시료의 색을 비교하여 색도를 측정하는 방법이며 분광학적 색도 측정방법은 단일 또는 다중파장을 선택하여 색도를 측정하는 방법이다. 그러나 비색법의 경우, 분석자의 시력에 의한 단순 비교를 통해 색도를 측정하는 방법으로 측정결과의 신뢰성과 재현성이 우수하지 못할 뿐만 아니라 5 TCU 이하의 색도 측정이 불가능하다. 분광학적 색도 측정방법 중 단일파장법은 주로 색도 성분이 천연유기물질(휴믹물질)인 지표수나 지하수에만 적용이 가능한 것으로 나타났으며 하수와 같이 인위적인 화학적 색도 성분이 함유될 경우 색도 측정이 불가능하였다. 다중파장법은 지표수, 하수 등 다양한 시료에 대해 우수한 색도 측정결과를 나타냈으나 1개의 시료에 대해 수십 번의 측정과 복잡한 계산으로 실제 현장 적용에 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 지표수, 정수, 하수 등 다양한 시료에 대해 신속하고 정확한 색도 측정방법을 비교하였다. 그 결과, 다중파장 프로그램이 내장되어 3~4초 이내에 지표수, 하수 등 다양한 시료에 대해 신속하고 정확하게 색도 측정이 가능한 색도계 색도 측정방법이 가장 적합한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 다색 광원으로 대낮의 햇빛(daylight)을 표현하는 C광원을 사용하였으며, 입사광으로는 가우시안 형태의 진폭을 갖는 광을 고려하였다. 고려된 C광원에서 가우시안 진폭을 갖는 입사광의 단락된 정도에 따른 광학계의 상면과 축상의 조도(illuminance) 분포와 색도(chromaticity) 변화를 조사하였다. 이때 색감각 함수는 1931년 CIE 자료를 사용하였으며, 고려한 파장은 380nm에서 780nm까지이다. 본 연구에서 고려된 가우시안 진폭을 갖는 입사광의 단락된 정도가 증가할수록 상면에서 중심 spot의 크기가 작아졌으며, 축상에서의 초점 심도가 작아졌다. 색도 변화는 상면과 축상에서 단락된 정도가 증가할수록 심하게 변화하였으며, 조도의 세기가 중앙 극대점에서 점차 감소할수록 광학계의 색도 변화가 심해졌다. 또한 초점 심도가 증가할수록 광학계의 색도 변화가 작게 나타났다.
다색 광원에 대한 가우시안 진폭을 갖는 광학계의 결상 특성을 조사하기 위하여 다색 광원에 대한 결상 광학계의 색도(chromaticity) 변화와 조도(illuminance) 분포를 계산하였다. 본 논문에서 고려된 다색 광원은 색온도 2,856K인 텅스텐 백열 램프(incandescent-tungsten lamp)를 나타내는 A광원, 대낮의 평균 햇빛(daylight)을 나타내는 C광원, 대낮의 평균 햇빛의 파장영역을 자외선 영역까지 확대하여 보강한 $D_{65}$광원이다. 다색 광원들의 종류에 따라 기하학적 상점에서의 색도 값이 다르게 나타났으며, 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 색도 변화가 매우 작게 나타났다. 조도 분포는 다색 광원의 종류에 따라 거의 변화가 없었으며, 초점 심도는 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 크게 나타났다. 이러한 결과로부터 결상 광학계에 입사하는 광의 진폭 형태를 균일한 진폭에서 가우시안 형태로 변조시켜줌으로써 초점 심도는 크게, 색도 변화는 작게 할 수 있다.
무기계 수지를 합성하여 압축강도 및 색도 변화에 대하여 조사하여 문화재 복원재료로서의 활용 가능성을 조사하였다. 무기계 수지로서 카올린을 $750^{\circ}C$에서 6시간 동안 하소한 메타카올린을 사용하였는데, 하소 후 카올린은 비정질 상으로 변화하였다. 메타카올린에 NaOH 수용액 및 물유리를 중축합 개시제로 사용하여 무기계 수지를 합성하고, 압축강도 및 색도 등의 특성을 측정하였다. NaOH 수용액의 농도 및 물유리의 농도가 높을수록 압축강도가 증가하였다. 알루미나의 첨가는 적은 양의 치환에는 압축강도가 감소하였으나 첨가량이 더욱 증가하면 강도는 증가하였다. 8일에서 100일 간의 태양광에 의한 노출실험 결과 대부분의 조성에서 색도는 식별 불가능한 범위 내에서 변화하였다. 그러나 유기 안료의 첨가는 메타카올린의 색도 변화를 증가시켰다. 이와 같은 무기계 수지의 색도 변화는 에폭시 수지에 비하여 매우 우수한 것으로 나타났다.
화질개선 시스템은 디스플레이 기술의 발달로 인한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위하여 많은 개발이 되어왔다. 대부분의 화질개선 시스템들은 모든 입력 색상에 대한 색도 변환을 수행하여 일부 색상에서 왜곡현상이 발생되는 문제점이 존재하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 피부색 보호 알고리즘(Skin Protection Algorithm, SPA)을 이용한 화질개선 시스템이 제안되었다. 하지만, 기존의 화질개선 시스템은 단방향으로 색상 강조를 수행함에 따라 색상의 포화 및 탈색현상을 방지할 수 없다는 단점이 존재하였다. 따라서 본 논문에서는 CIE 1976 u'v' 색도 좌표계에서 SPA를 적용한 색도 변환 시 입력 영상의 밝기 정보에 따라 적응적으로 색도 확장 및 축소를 동시에 수행 하도록 하였다. 42장의 테스트 영상으로 기존 시스템과의 RGB Gamut 변화율을 비교함으로써 제안한 화질개선 시스템의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널 생산 공정에서 카메라를 이용한 검사장비와 색차계를 이용한 검사장비 사이의 색차를 줄이기 위한 칼라 보정 방법을 제안한다. 칼라 보정 행렬은 두 장비에서 RGB 원색과 기준백색의 색도좌표로 획득한 RGB에서 XYZ 변환 행렬들 사이의 관계를 이용함으로써 구성할 수 있다. 제안한 칼라 보정 방법이 적용된 비접촉식 칼라 검사장비가 다양한 테스트 칼라에 대하여 영역 칼라 CCD 카메라에 의해 획득된 색도좌표를 색차계에 의해 측정된 색도좌표로 만족스럽게 보정됨을 실험결과에서 확인할 수 있다.
본 연구는 사료 내 Rhodotorula glutinis(Gluti- nicus) 효모의 첨가가 계란의 생산성, 난각 및 난황 색도에 미치는 영향을 구명하고자 72주령의 갈색 산란계 ISA Brown 360수를 공시하여 control, $\beta$-carotene 25ppm, 0.5%, 1%, 2% 그리고 4% Glutinicus로 처리하여 시험하였다. 각각의 처리구는 3반복, 반복당 20수씩, 한 케이지당 2수씩 배치하여 6주간 사양시험을 실시하였다. Glutinicus 첨가구 중 0.5% 수준(p<0.05)에서 사료요구율(FCR)과 계란 생산성 개선이 유의하게 나타났으며 연파란 발생율은 Glutinicus 첨가량 수준이 증가함에 따라서 감소하였다. 난각 강도는 Glutinicus 4% 첨가 시에 가장 높았으며, 난황 색도는 Glutinicus가 증가함에 따라서 2% 첨가까지 점차적으로 증가하였지만 Glutinicus 4% 첨가구와 2% 첨가구와는 유의적으로 차이가 없었다. 결론적으로 Glutinicus 0.5% 첨가가 계란 생산성을 증진시킬 수 있고, 난황 착색을 위해서는 Glutinicus 2% 첨가가 효과적이었다.
최근 컴퓨터의 급속한 보급과 영상처리기술의 발달로 금석학 분야는 인문학의 범주를 뛰어넘어 문화 정보 공유의 중요한 위치로 자리매김하게 되었다. 본 연구는 국내에서 처음 시도 되는 것으로, 수천년 정신문화 산물의 정보자료인 탁본을 영상으로 입력하여 디지털 데이터로 전환하고, 이를 공간 영역에서 종합 분석함으로 탁본영상 고유의 특성을 파악하고자 하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상이나, 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 관측영상에는 영역간 색도의 혼재가 발생하고 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 이와같은 영상으로부터 필요한 문자나 문양의 정보를 추출하기 위한 전단계로 영상에 관한 종합적인 분석 작업을 하였다. 분석 기법으로는 공간분석법을 사용하였다. 역사적으로 유명한 대표적인 탁본을 위시하여 40여개의 탁본영상 샘플을 무작위로 선택하였고, 공간분석을 통해 색도분포특성과 영역간 색도 중복 및 영역형성 양상과 특성을 찾아내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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