동일한 장면을 다양한 조건에서 촬영한 영상이나 비디오는 서로 다른 색감을 가지며 촬영 조건에서 중요한 역할을 하는 것은 현장의 조명이다. 조명의 색온도에 따라 전체적인 색감이 결정되므로 조명색의 변환방법이 필요하다. 본 논문에서는 임의로 지정된 색온도로의 조명색 변환 방법을 제안한다. 기존의 조명색 변환 방법은 미리 정해진 일정한 개수의 대표성이 있는 색온도에 대한 변환 관계를 미리 계산하여 두었다가 활용하는 정도이다. 제안한 방법은 임의로 지정한 기준과 목표로 하는 색온도에 대한 변환 관계를 직접적으로 구하여 적용할 수 있는 장점이 있다.
최근 LCD, PDP, OLED와 같은 평판 디스플레이들의 대중적인 인기로 인해 디스플레이 화질 및 색 개선에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최적의 디스플레이 색을 제공하기 위한 연구들 중 하나로, 사용자 선호도에 기반한 영상 색온도 자동 변환 연구가 있다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 기반 색온도 변환 방법에 대한 문제점을 정의하고, MPEG-7 색온도 서술자에서 제시된 색온도 구간에 따른 사용자 선호도 경향을 검증한다. 분석된 사용자 선호도에 근거하여 최적 색온도 변환 커브를 제시한다. 일원분산분석(ANOVA)을 통해 분석한 결과, 색온도 구간에 대한 사용자 선호도 경향은 기존의 연구 결과와 유사한 결과를 보였고, 반복 색온도 변환 실험의 결과는 통계적으로 유의하지 않았다.
본 논문은 색온도가 글씨 쓰기 과제 수행과 뇌파에 미치는 영향을 알아보고자 2013년 7월부터 9월까지 초등학생 아동 24명을 대상으로 실시하였다. 색온도의 고정과 유지를 위해 준비된 실험실에서 주황색등과 백색등에 따른 과제수행시간의 측정과 뇌파를 측정하여 분석하였다. 연구 결과 알파파, 베타파, 하이베타파의 출현이 백색등에서 높게 나타났으나 과제수행 시간은 주황색등에서 유의하게 빠른 수행을 보였다. 이는 기존의 낮은 색온도는 안정과 이완에 전형적인 색온도로 여겨졌으나 심인적인 요인과 과제의 특성과 종류에 따른 다양한 활용은 학습과 작업의 능률에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 제시했다.
색은 인간에게 어떤 느낌을 전달하기도 하고 행동에 영향을 미치기도 한다. 특히 적절히 적용된 색은 제품의 품질과 사용성을 향상시키기 때문에 색의 효과에 대한 이해와 신중한 사용이 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 온도감에 대한 색의 3요소(색상, 명도, 채도)의 효과와 그 관계를 정확히 이해하고 정보 디스플레이에 적용할 수 있는 응용적 가치를 탐색하고자 하였다. 색상환에 따른 10가지 색상의 온도감은 U 모양으로 나타났는데 빨강에서 가장 높고 파랑과 남색에서 가장 낮았으며, 채도는 색상이 가지는 온도감의 특징을 더 두드러지게 한 반면, 명도의 효과는 없었다. 이 결과는 색의 사용에 제한이 있는 상황에서도 채도의 다른 요소를 조절함으로써 온도감에 변화를 줄 수 있음을 보여준다. 한색과 난색의 구분은 명확하였으며 이러한 색의 주관적 온도감 차이로 인해 참가자들은 그래프 판독에서 실제의 온도보다 더 따뜻하거나 더 차갑다고 보고하는 온도계 측정에서의 판단 왜곡을 보였다. 이런 차이는 과제와 디스플레이 특성에 맞게 색의 구성요소들의 민감도를 조절하는데 적용할 수 있을 것이다.
조명 색온도에 따른 작업자의 피로도를 평가하기 위하여 세 종류의 조명 색온도 (2700K, 4000K, 6500K)를 실험변수로 하여 오류수정작업이 수행되었다. 작업수행 중 피로도와 집중도에 관한 주관평가를 실시한 결과, 시각 및 정신피로가 가장 적고 집중도가 높은 2700 K에서 작업수행도가 가장 좋았다. 6500 K에서는 정신피로를 가장 많이 느끼고 집중도가 제일 낮았으며, 4000 K에서 시각 및 정신피로를 가장 많이 느끼며 작업수행도는 가장 낮았다.
일반적인 LCD의 색 재현 특성은 입력 디지털 값이 낮을수록 gray scale의 상관색온도가 상승하여 정확한 색 재현이 불가능하다. 본 논문에서는 LCD의 입력 디지털 값의 변화에 따른 특성을 조사하고, luminance, contrast 비 등의 특성에 열화없이 gray scale의 입력 잘 변화에 따른 상관색온도의 변화를 보정하기 위해서 입력 디지털 값을 조정하는 새로운 LUT를 제안하였다.
자외선 영역에서 별의 색 지수와 유효온도와의 상관관계를 구하기 위해서 118개의 IUE(Inter-national Ultraviolet Explorer) 표준성에 대해서 유효온도와 자외선 영역에서의 색 지수를 구하였다. 별의 유효온도는 IUE 저 분산 스펙트럼을 차등 보정 법을 이용하여 Kurucz 대기모델(1993)에 fitting하여 구하였고, 자외선 영역에서의 색 지수는 2750 $\AA$과 2950 $\AA$에서의 등급 차이로 정의하였다. Kurucz 대기모델(1993) fitting으로 구한 온도는 다른 논문(Malagnini & Morossi 1990, Malagnini et al. 1986)에서 구한 온도와 낮은 온도의 낮은 온도의 별을 제외하고 대체로 비슷하였으며, 자외선영역에서의 색 지수와 유효온동의 상관계 또한 Kurucz 대기모델에서의 결과와 비슷하게 나타났다.
조명 색온도에 따른 작업자의 피로도를 평가하기 위하여 세 종류의 조명 색온도(2700 K, 4000 K, 6500 K)를 실험변수로 하여 모니터상에서 오류수정 작업이 수행되었다. 색온도의 변화에 따른 인체의 영향을 평가하기 위하여 먼저 주관평가와 작업수행도의 상관관계를 분석하였다. 시각피로·정신피로와 집중도에 관한 주관평가를 실시한 결과, 2700 K에서 시각피로 및 정신피로가 가장 적고 집중도가 높으며 작업수행도가 가장 좋았다. 6500 K에서 정신피로를 가장 많이 느끼고 집중도가 제일 낮았으나, 시각피로를 가장 많이 느낀 4000 K에서의 작업수행도가 가장 낮았다. 결과적으로 세 가지 색온도 조건 중 2700 K가 모니터상의 오류수정 작업에 가장 적합하다고 할 수 있다.
3D 입체영상의 후반작업에서 색보정은 전체의 화질에 영향을 미치는 중요한 과정이다. 기존의 색보정 방법들은 좌, 우영상 중에서 히스토그램을 바탕으로하여 어느 한쪽을 기준으로 일치성을 강화하는 처리를 한다. 히스토그램을 기반으로 색보정을 하는 경우, 충분한 색온도 변환이 이루어 지지 않는 단점이 있으며, 본 논문에서는 히스토그램을 사용하지 않고 색온도 변환을 중심으로 색보정하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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