시청자가 일반 가정에서 텔레비전을 시청할때 주로 백열등이나 형광등의 실내 조명광을 켠 상태에서 시청하게 된다. 시각이 표준 조명과 다른 주위 조명광에 색 순응되어졌을때, 텔레비전 수상기의 동일한 속도는 꽤 다른 색으로 느껴진다. 따라서 텔레비전 색 재현에서는 인간 시각의 색 순응 현상을 고려한 원 피사체의 겉보기를 재현하는 대응색 재현이 바람직하다. 본 논문에서는 텔레비전을 표준 조명 ($D_{65}$)이 아닌 백열등이나 형광등 조명하에서 시청할 때 인간 시각의 색 순응 현상을 고려하여 원 피사체의 색과 동일한 느낌을 갖도록 수상관상에서 대응색을 재현하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 주위 조명광에 의한 눈의 순응 화이트 좌표를 Hunt의 실험결과로부터 얻었으며, 색 순응 현상에 의한 대응색의 좌표를 Bartleson의 색 순응 예측으로부터 구하였다. 또한 제안한 방법을 실제 텔레비전에 적용시키기 위하여 텔레비전 수상기 내부의 색 복조축 위상 및 이득을 독립적으로 변화시켜 주위 조명에 따른 대응색이 디스플레이 되도록 하였다. 제안된 방법을 실험한 결과 형광등과 백열등 조명에 대한 대응색으로 실제의 수상기에 디스플레이시켜서 텔레비전을 시청했을 때, 보정하지 않은 경우에 비하여 원 피사체의 색에 매우 가깝게 느껴짐을 확인하였다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 색 정합을 위해서는 우선 영상의 색을 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리하여야 한다. 장치 의존적인 RGB 색 공간의 데이터에서 장치 독립적인 색 공간의 데이터를 얻기 위해서는 디스플레이 특성화 과정이 필요하다. 기존의 S-curve 모델을 이용하여 LCD를 특성화 하면 LCD의 비선형적인 계조 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 특성을 이용하여 S-curve 모델의 특성화 오차를 줄였다. 또한 모니터와 모바일 디스플레이간의 색 정합을 수행함으로써 색 표현력이 향상된 영상을 모바일 디스플레이에서 획득할 수 있었으며, 실험을 통하여 허용오차 내의 색 정합 LUT의 최소 크기가 64(4×4×4)라는 것을 확인하였다.
본 연구는 차 음료 패키지디자인의 감성이미지에 관련된 연구로서 중국시장에서 판매되는 차 음료패키지의 대상을 수집하고 차 음료 패키지디자인에 대해 '달다. 쓰다, 개운하다, 시큼하다' 4개 대표적인 미각 형용사를 추론하였다. 그리고 수집된 차 음료 패키지디자인별도 대표 미각 형용사에 대한 느끼는 정도와 패키지디자인의 선호도를 조사했고 미각에 영향을 주는 시각요소인 색채와 일러스트레이션을 분석됐다. 즉, 차 음료 패키지디자인 색채는 달고 시큼한 맛은 녹색과 노란색을 사용하는 한편 노란색보다 녹색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 쓰고 시큼한 맛은 빨간색과 검은색 등의 짙은 색을 사용하는 한편 주황색이나 노란색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 달고 개운한 맛은 녹색을 사용하는 한편 짙은 녹색보다 연한 녹색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 쓰고 개운한 맛은 녹색, 빨간색, 노란색, 하얀색, 검은색을 사용했지만 대부분 패키지의 바탕색에다가 하얀색과 노란을 사용하는 한편 노란색을 사용하거나 바탕색에다가 하얀색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 그리고 차 음료 패키지디자인의 일러스트레이션은 그래픽을 통해 브랜드의 맛을 표현할 수 있는 일러스트레이션을 사용해서 미각에 영향을 주는 한편 일러스트레이션을 사용하는 디자인이 이미지를 사용하지 않거나 인물사진을 사용하는 디자인보다 선호도가 높은 것으로 분석됐다.
이 논문은 다차원 범위 질의를 위한 순차 색인 기법인 세그먼트-페이지 색인(SP-색인)이라는 새로운 색인 기법을 제안한다. SP-색인의 목표는 (1) 다차원 색인 기법에서의 범위 질의의 성능 향상, (2) 과도한 색인의 재구성 없이 색인의 클러스터링이라는 두 가지로 요약된다. 오랜 동안의 데이타베이스 연구 결과로 다양한 다차원 색인 기법이 개발 되었지만, 대부분의 연구가 데이타 레벨의 클러스터링에 초점을 맞추었고, 색인 자체의 클러스터링에는 거의 관심을 두지 않았다. 따라서 대부분의 관련된 색인 노드가 디스크에 분산되고, 질의 처리 시에 많은 무작위 디스크 접근이 발생한다. SP-색인은 관련된 노드를 연속적인 디스크 페이지로 구성되는 하나의 세그먼트에 저장하여 노드들의 분산을 피하고, 세그먼트 내에서의 순차 접근을 통해 질의 처리 성능을 높인다. 실험 결과에 따르면 SP-색인은 페이지 기반의 전통적인 색인기법에 비해 수행 시간 면에서 수 배의 성능 향상을 보이고, 단순히 큰 페이지를 사용에 따른 디스크 대역폭 낭비를 줄인다.
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
본 연구의 목적은 수집한 200 자원의 강낭콩 유전자원의 종피 색깔을 분석하여 HTML색 도표에 위치시켜 강낭콩 종피색의 특징을 세분화하고, 종피 내 성분을 예측하는 한편, 종피색의 분류에 따른 응용 방법을 모색하는 것이다. 다양한 종피색을 나타내는 것으로 알려진 강낭콩 이미지 데이터를 HTML 색도표를 이용해 객관화시켰다. 이를 통해 강낭콩 유전자원의 종피색은 크게 연두색, 노란색, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색, 그리고 남색 총 7개 색상에 분포한다는 것을 확인했다. 또한 종피색이 각 색상별 농도에 따른 분포를 보인다는 것도 확인할 수 있었다. 강낭콩 종피는 붉은색에서 농도별 분포가 가장 많았고, 회색과 연두색은 농도별로 분포를 보이지 않고 한가지 색에만 분포했다. 이와 같이 색깔별로 분포하는 것을 기준으로 하여 우점하고 있는 색소를 예측하자면, 연두색 강낭콩은 클로로필, 노란색 강낭콩은 카로티노이드, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색 그리고 남색은 안토시아닌 색소가 종피 색깔에 영향을 많이 주고 있는 색소임을 예측할 수 있었다. 이렇게 색상을 객관적으로 나타내면, 종피색에 따른 체계적인 유전자원의 관리와 육종, 재배에 응용이 가능하며, 정밀한 색 분별을 통한 기호 분석을 통해 마케팅에 응용하거나 원하는 색의 제품 생산에 이용할 수 있다. 이러한 방법은 팥과 같은 다양한 종피색을 가진 타 작물에서도 적용될 수 있다.
백색 OLED 조명 분야에서 색 변환은 큰 이슈가 되고 있다. 하지만 청색 유기물의 발광 특성이 좋지 못하여 아직까지 정착이 되지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 발광 효율이 낮은 청색 OLED 대신 청색 LED와 황색 OLED를 사용하여 색 변환을 통한 백색 발광 panel을 제조하고 전기 및 광학적 특성을 평가하였다. 먼저 OLED소자는 진공증착방법을 사용하여 ITO (150 nm)/KHI-001 (5 nm)/LG-101 (10 nm)/KHT-001 (25 nm)/ PGH-02 (25 nm): Ir (mpp) 3 (8%): PRD-003 (0.3%)/TMM-004 (10 nm)/LG-201 (20 nm): LiQ (50%)/Al (150 nm) 구조를 갖는 발광면적 $70{\times}70mm^2$의 황색 OLED panel을 제작하였다. CIE 1931색좌표는(0.49, 0.49)이고, 효율은 $41.61{\ell}m/W$이다. 그리고 LED는 청색 칩을 한 줄로 나열하여 LED bar를 만들었고 여기에 도광판, 리버스 프리즘시트, 확산시트 그리고 반사시트를 더하여 점광원을 면광원화 하였다. CIE 1931색좌표가 (0.15, 0.04)이며 효율은 $3.56{\ell}m/W$이다. 황색 OLED를 청색 LED 면광원 뒤에 붙여서 두 빛이 도광판 위쪽으로 나오게 하였다. 이렇게 hybrid된 빛은 인가 전류를 변화 시킴으로써 색온도 3,200 K의 warm white에서 7,800 K의 cool white까지 변환이 가능하였다. 그리고 순백의 hybrid 빛을 얻을 수 있었는데 이때의 색온도는 4200K이고 CIE 1931색좌표는(0.34, 0.33)이며 연색지수는 89였다.
최근 경제가 발전함에 따라 디자인의 가치를 결정하는 색의 중요성이 점차적으로 높아지고 있다. 본 연구에서 우리는 사용자가 컴퓨터시스템상에서 조화로운 색을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구들은 색 조화에 관한 규칙을 찾거나 감성적인 언어를 색으로 변환해 주는 연구에 집중하고 있지만 이를 컴퓨터 시스템상에서 체계적으로 모델화하는 것에 대해서는 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 색을 매칭하는 용도로 널리 채용되는 색상 모델인 NCS표색계를 관계형 데이터베이스로 매핑하고 대표적인 색 조화론 가운데 하나인 오스트발드 색 조화론을 관계대수로 질의처리 하는 방안을 제안함으로써 색의 조화를 수치화하고 정량화하는 연구를 하였다.
맛을 인지하는데 있어 색채가 끼치는 영향에 대한 선행 연구들에 의하면 사람은 특정 색이 상기시켜주는 맛을 기억하고 있고, 맛과 그 강도를 예측하고 판단하는데 있어 색에 크게 의지하고 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 사람들이 음식물 색에 대한 경험의 종류와 정도에 따라 색채로부터 연상되는 맛에 대한 특성을 파악하기 위해 2회에 걸친 실험을 진행하였다. 실험 1에서는 색상환에 고르게 분포한 여섯 가지 대표 색을 가진 초콜렛 샘플을 준비하고 피험자들에게 단맛과 쓴맛의 정도에 대해 각각 평가하도록 하였다(N=20). 실험 2에서는 실험 1의 색을 활용하되, 이를 알약에 적용한 후 동일한 평가를 진행하였다(N=20). 실험 결과, 맛에 대한 경험이 풍부한 난색 계열에서는 단맛, 쓴맛에 대한 일관된 경향을 나타냈지만, 그렇지 않은 파랑색에 대해서는 분산된 반응을 나타났다. 본 연구의 결과는 경험의 정도에 따라 색으로부터 연상되는 공감각적 특성에 대한 통찰력을 제공하며 효과적인 식품 패키지 디자인에 참고로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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