국내산 포도품종을 이용하여 5가지 포도주 G(거봉100%), M(머루100%), C(캠벨100%), GM(거봉70%+캠벨30%), GC(거봉70%+캠벨30%)를 제조하여, 발효 과정 및 저장 중 포도주의 색도 변화를 분석하였다. 각 포도주의 총 페놀함량은 G는 712.6 mg/L, M은 3,472.9 mg/L, C는 2,209.4 mg/L, GM은 2,019.4 mg/L, GC는 1,184.5 mg/L이었으며, 각품종별 유의적인 차이를 보였다(p<0.001). 총 페놀함량과 L, a, b value간에는 상관관계를 보이지 않은 반면, hue와 intensity는 총 페놀함량과 상관관계를 보였다. 총 페놀함량, hue, intensity는 각 포도 품종간 유의적인 차이를 보였다(p<0.01, p<0.001). Hue는 총 페놀함량과 음의 상관관계$(r^2=0.8660,\;p<0.0001)$를, intensity는 양의 상관관계$(r^2=0.8304,\;p<0.0001)$를 가졌다. 이상의 결과로, 적포도주의 총 페놀함량은 다음과 같은 간단한 방정식에 의해 구할 수 있을 것이다. $$Y_{Total\;phenolic\;content(mg/L)}=3319.3-X_{Hue}/2208.36,$$$$Y_{Total\;phenolic\;content(mg/L)}=1230.97-X_{intensity}/98.93$$
LCD 디바이스는 그 동작원리와 전기-광학적 특성에 의해 CRT와는 다른 감마곡선 특성을 갖고 있다. 대부분의 LCD디스플레이 디바이스들의 감마곡선은 CRT와는 달리 일관성을 갖지 않을 뿐 더러 흑백계조입력을 기준으로 하는 감마보정을 위해 RED, GREEN, BLUE 입력값을 세부적으로 조정할 때 각 계조입력에 대한 상관색온도가 일정한 값을 갖지 않아 LCD의 특성에 대한 모델링과 보정에 어려움이 있다. 또한, 애플사의 맥머신 그리고 실리콘 그래픽스사의 시스템과 같이 소정의 감마값을 전제로 해당 시스템의 내부참조테이블(internal look-up table)이 설계되어 각기 다른 시스템감마를 가지는 장치들에 의해 인코딩되어진 영상출력신호의 경우, 동일한 시스템을 갖추거나 시스템감마에 대한 역감마특성을 가진 디스플레이장치가 아닌 환경에서는 원본영상에 대한 왜곡은 더욱 커질 수 있다. 특히, 낮은 흑백계조입력에서의 색온도의 경우, 파장에 따라 서로 다른 감쇄성능을 가진 일반적인 컬러필터의 특성에 의한 누설광(light leakage)에 의해 결정되며, 이로 인해 색온도가 특정한 객을 띄는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 LCD디스플레이의 감마곡선을 여러 가지 시스템감마에 대응할 수 있는 감마곡선예 일치시키고, 계조선형성을 동시에 개선하기 위하여 입력 디지털값과 삼자극치간 관계를 나타내는 여러 가지 컬러모델링 방법 중에서 PLCC(Piecewise Linear Interpolation assuming Constant Chromaticity coordinates)모델을 적용하고, 목표로 하는 감마곡선과 색온도를 만족하기 위한 새로운 입력값을 구한 후 이를 컬러참조테이블(color look-up table)예 적용하는 방법과 저계조에서의 색온도를 목표색온도에 근접시키는 방법을 제안한다.
본 연구는 국내에서 유통되고 있는 계란의 유통 중 신선도를 예측하기 위하여 적정 품질지표를 선정하고자 수행되었다. 산란 직후 0, 10, 20 및 $30^{\circ}C$에서 저장하면서 중량감모율, 비중, 색도, 난황계수, 난백계수, Haugh unit(HU), pH 및 관능특성 변화를 조사한 후 각 품질특성과 관능적 기호도와의 상관관계를 분석하였다. 저장온도에 따른 중량감모율, 비중, 난황계수, 난백계수 및 HU와 기호도와의 상관관계는 모든 온도 조건에서 유의적인 상관관계를 나타내었다(p<0.05). 특히 중량감모율과 기호도와의 상관관계는 0, 10, 20 및 $30^{\circ}C$에서 각각 r = -0.78, r = -0.93, r = -0.95 및 r = -0.99로 난백계수와 기호도와의 상관관계는 r = 0.66, r = 0.89, r = 0.89 및 r = 0.93으로 그리고 HU와 기호도와의 상관계수는 r = 0.64, r = 0.92, r = 0.96 및 r = 0.98로 유의적으로 온도가 높을수록 높은 상관계수를 보였다(p<0.01). 반면에 색도와 pH는 각기 상이한 결과를 나타내어 품질평가 자료로 이용하기에는 추가 연구가 필요한 것으로 여겨진다. 따라서 모든 저장온도에서 관능적 기호도와 높은 상관관계를 나타낸 중량감모율, 비중, 난황계수, 난백계수 및 HU의 변화를 계란의 유통 중 신선도 예측을 위한 품질지표로 선정하여 적용하는 것이 적절한 것으로 판단되었다.
소포장 김치의 발효, 숙성정도를 연속적으로 신속하게 감지할 수 있는 기술을 개발하고자 색 지시계를 적용하였다. $CO_2$ 흡착제/발색시약의 혼합물로 구성된 지시계를 포장재에 도입하여 화학반응에 의한 색깔 변화와 저장 중 김치의 pH, 산도 변화를 측정 비교하므로서 숙성도를 감지하였다. 김치의 발효 숙성이 진행되면서 포장재 내부에 부착되어 있던 지시계 BP와 MR은 초기의 하늘색에서 보라색으로, 연한 노란색에서 빨간색으로 점차 색이 변하였으며, 이러한 지시계의 색 변화는 저장온도에 관계없이 pH 또는 산도 변화와 높은 상관관계를 가지므로서 김치의 숙성정도를 잘 나타내었다. 결과적으로 상품 김치의 저장 유통과정에서 포장을 뜯지 않고도 내용물의 숙성도를 육안으로 감지할 수 있는 숙성 감지용 지시계의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
보현산 천문대 1.8m 망원경과 2K CCD를 이용하여 늙은 산개성단 NGC 2420에 대해 V ~ 22까지 VI측광 관측을 수행하였다. Chi^2 최소화를 이용한 정밀한 이론적인 등연령 곡선 맞추기 방법으로 성단의 기본 물리량을 구하고, 색-등급도(CMD)와 공간상에서의 별들의 위치를 이용하여 별들의 통계적인 구성원 확률을 결정하고자 한다. 한편 쌍성의 공간상의 분포를 조사하여 역학적 진화에 따른 쌍성의 분포특징을 살펴보고, 2차원 표면개수 밀도 분포로부터 성단의 형태를 조사하여 우리 은하면과의 상관관계에 대해 논의하고자 한다.
기존의 무손실 컬러 이미지 압축 연구에는 하나의 색상 채널을 압축한 뒤에 이를 이용하여 나머지 색상 채널의 값을 예측하여 압축을 수행하는 방법이 많다. 또한, 각각의 채널을 독립적으로 압축하는 경우, 무손실 색상 변환(reversible color transform을 먼저 수행하는 것이 유리하다는 연구 결과도 있다. 본 논문에서는 무손실 컬러 이미지 압축을 위한 새로운 색상변환 방법을 제안한다. 새롭게 제안하는 색상 변환은 R, G, B 색공간에서 표현된 이미지를 YCuCv 색공간으로 변환하는데, 기존의 방법에 비해 채널 간 상관관계를 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 무손실 색상 변환 방법에 비해 평균 2.6% 엔트로피를 감소시키는 성능 향상을 보인다.
본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 배경으로 Kodak Dataset보다 실제 디지털 카메라로 촬영한 이미지에 가까운 McMaster Dataset에서 개선된 성능을 내는 알고리듬을 제안한다. MSG는 녹색 채널 보간, 녹색 채널 갱신, 빨간색, 파란색 채널 보간의 과정을 거친다. 이때 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 색채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak Dataset과 달리 자연 이미지에서는 녹색 채널 갱신 과정의 추정방법을 사용하면 화질 및 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 저하되는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과를 바탕으로 개선된 필터와 색상 보간 과정을 통해 기존의 알고리듬에 비해 향상된 성능을 보여주는 알고리듬을 제안한다.
본 연구는 유리 제품 색조 분석시 일반적으로 사용되는 주파장과 순도의 계산에 있어서 정확한 결과를 얻을 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 기존에 계산에 사용해 왔던 자와 확대된 색도 좌표도에 의한 방법 대신, 측정한 색도 좌표값이 무채색 자극치와 만드는 직선의 기울기와 단색광 자극치와 무채색 자극치가 나타내는 직선의 기울기 간의 상관관계를 이용하여 주파장 및 순도의 계산방법을 찾았다. 이를 실제 제품에 적용하였을 때, 기존 방법 보다 정확한 결과를 얻었다.
임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 토대로 개선된 필터와 보간 과정의 알고리듬을 제안한다. MSG는 초록색 채널 보간, 초록색 채널 갱신, 빨간색 및 파란색 채널 보간 과정으로 이루어진다. 이때, 더욱 정교한 보간을 위해 필터의 크기를 증가시키고, 보간 과정에 이용되는 주변 픽셀의 개수를 늘렸다. 이러한 실험을 통해 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak dataset과 자연 영상과 유사한 특성을 갖는 McMaster dataset 모두의 경우에서 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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