소형 LCD 디스플레이는 물리적, 전기-광학적 특성으로 인하여 표준 CRT의 색재현 특성과 많은 차이가 있다. 본 논문에서는 휴대폰용 소형 LCD 디스플레이에서 색 재현 특성 개선을 위하여 감마 및 CCT 보정 방법을 이용한 간단하고 실제적인 방법을 제안한다. 먼저 소형 LCD 디스플레이의 밝기, 균일성, 색온도, 화이트 및 블랙 밸런스, 비선형 감마 등의 특성을 조사하였다. 또한 입력 레벨에 따른 휴대폰용 LCD의 색 재현 영역 및 상관 색온도 (corresponding color temperature, CCT) 궤적을 분석하였다. 최종적으로 룩업테이블 방식을 사용하여 최적 감마 및 CCT 보정하는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법을 휴대폰의 하드웨어를 변경하지 않고 구현하였다. 실험결과, 제안한 방법의 영상은 표준색에 매우 가깝게 재현되었다.
컬러 디스플레이의 색재현 특성을 좋게 하는 것은 전세계 소비자들의 공통된 바램이다. 이를 위해서, 컬러 재현 장치에서 장치 독립적인 컬러 이미징 기술의 개발이 필요하다. 이를 뒷받침하는 기술은 컬러 어피어런스 모델(color appearance models)을 이용한 컬러의 재현능력 향상인 것이다. 따라서, 본 고에서는 컬러 어피어런스 모델의 최신 기술 동향, 색순응 변환에 있어서의 최신 기술 및 컬러의 차이를 정확히 나타내는 색오차식의 최신 기술을 소개하고자 한다.
가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 가뭄의 심도 및 지속기간 등 가뭄특성을 산정하여 가뭄을 정량화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)를 도입하여 가뭄특성을 정량적으로 산정하였다. 가뭄은 일정기간 지속되는 특성을 지니고 있기 때문에 일정 관측기간동안 제한된 가뭄사상을 가지게 된다. 본 연구에서는 조선시대에 기록된 측우기 자료(1770년 ${\sim}$ 1907년)를 이용하여 관측자료를 확장하였고, 이를 이용하여 보다 많은 가뭄특성자료를 획득하여 가뭄빈도해석을 실시하였다. 측우기 자료와 관측자료를 이용하여 산정된 SPI로부터 절단수준법 개념을 이용하여 SPI의 -1이하를 가뭄으로 정의하고, 가뭄 심도 및 가뭄 지속기간을 구하였다. 가뭄의 심도와 지속기간은 가뭄을 특성화하는데 있어서 중요한 인자로서 최근 이 두 특성을 함께 고려하는 빈도해석법들이 제안되고 있다. 기존의 단일변수 빈도해석을 가뭄에 적용하였을 경우, 가뭄의 심도와 지속기간을 이용하여 구한 각각의 재현특성이 상이하게 나타나는 경우가 있는데, 이는 하나의 가뭄사상의 재현특성을 표현하는데 적절하지가 않다. 본 연구에서는 이변수 감마분포를 이용하여 가뭄심도와 지속기간의 결합확률밀도함수를 추정하고, 이를 통하여 가뭄의 이변수 재현 기간을 산정하여 분석하였다.
우리는 빛에 의해 사실적인 형태를 파악하고, 파악된 형태에 근거하여 이미지를 재현하는 방식으로 세계를 시각화한다. 이런 이유로 빛은 고대에서부터 현대에 이르기까지 다양한 방식으로 조형예술에 영향력을 행사해 왔다. 비가시적 실체인 빛은 재현 도구에 따라 다양하게 모사되어 독특한 환영을 투사하고, 투사된 환영은 다시 인간과 사회 문화 전반에 변화를 초래한다. 이처럼 조형예술에 있어 시대와 공간 그리고 장르를 불문하고 빛의 재현이 중요한 이유는 일차적으로 실재의 모든 공간과 공간을 구성하는 사물이 빛에 의해서 지각되기 때문이다. 이제 우리는 실재하는 빛과 구분할 수 없는 CGI기반의 빛을 마주하고 있고, 이러한 빛 재현의 특성을 살펴보고자 한다.
도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.
CCD Camera System으로 capture 한 image를 표준 display장치로 재현할 때 capture 할 당시의 원 피사체의 모습을 그대로 재현하여야만 한다. 그러나 일반 consumer 용 camera system의 CCD channel spectral sensitivity 특성이 인간의 spectral sensitivity(1(λ), m(λ), 5(λ)) 특성과 일치하지 않고, linear transform의 관계도 성립하지 않음으로써 capturing시 근본적인 color error가 발생하게 된다. 기존의 CCD Camera System 에서는 CCD sensor 의 color 정보와 display 장치의 color 정보와의 단순한 산술적인 관계로 color를 재구성하는 방법을 사용하고 있어 원 피사체의 color 를 그대로 재현할 수가 없다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 CCD 의 channel spectral sensitivity특성 과 CIE-color matching function과의 관계를 고려하여 color를 재구성함으로써 color error를 줄이도록 하였다 제시된 알고리즘의 color error를 검증하기 위하여 물체의 고유반사율을 알고 있는 AGFA IT8.7-2 test chart(283 spectra), Dupont Paint Chips(120 spectra), Mcbeth Color Checker(64 spectra) 및 Natural Objects(170 spectra) 등 다양한 objects spectra(637 spectra) [1][2]를 이용하여 기존 방법의 알고리즘과 비교하여 보았다.
다양한 응용분야에서 디지털 칼라영상은 프린터를 통ㅎ여 출력되어진다. 이러한 출력 장비들의 하드웨어적 특성은 칼라 영상의 색을 왜곡시켜 부정확한 색 재현을 얻게 된다. 본 논문에서는 색채학적 모델에 기반한 다차 비선형변환을 이용하여 주어진 칼라 프린터의 특성을 알아내고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 또한, 샘플의 개수를 변화하면서 비선형 변환식을 계산하여 기기의 특성화 모델링 과정에 필요한 적정수준의 샘플 개수를 제시한다. 실험을 통하여 원본의 색과 재현되어진 색의 색차를 구함으로써 제시되어진 방법의 타당성을 검증한다.
수자원에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있으며 기본적으로 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로서 이용된다. 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되는 것이 일반적이며 우리가 목표로 하는 장기간의 일강수량자료의 획득이 어렵기 때문에 단기간의 일강수량자료를 장기 모의하여 이용하게 된다. 일강수량을 모의하는데 있어서 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이며, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의에서 발생하는 가장 큰 문제점은 극치강수량을 재현하기 어렵다는 점이다. 이러한 문제점으로 인해 수자원 계획을 수립하는데 있어서 불확실성을 가중시키고 있다. 특히 일강수량 모의기법을 통해서 추정되는 빈도강수량의 과소추정으로 인해 수공구조물 설계 시에 신뢰성을 확보하는 데 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Markov Chain 모형에서 일강수량에 평균적인 특성과 극치특성을 동시에 재현할 수 있도록 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 3개 강수지점에 대해서 기존 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과 여름의 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 제안한 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형은 여름의 일강수량 모의 시 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법론은 전체적으로 기존 Markov Chain 모형에 비해 극치강수량을 재현하는데 유리한 기법으로 판단되며, 또한 극치강수량을 일반강수량으로부터 분리하여 모의함으로서 평균 및 중간값 등 낮은 차수에 모멘트 등 일강수량에 전체적인 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.
우리가 일반적으로 모니터에서 작업을 하는 경우 주로 백열등이나 형광등의 조명을 켠 상태에서 하게된다 이런 경우 모니터 상의 동일한 색도는 주위 조명이 바뀜에 따라 다르게 느껴지며 특히 주위 조명의 색도와 모니터의 색도가 틀린 경우는 더욱더 다르게 느껴진다[1]~[3]. 이 논문에서는 우리가 생활하는 일반 환경인 백열등이나 형광등 아래의 모니터 상에 영상을 재현 시 주위 조명의 영향을 고려한 색 재현 알고리즘을 제안한다. 임의의 환경에서 사람의 색 인식에 영향을 미치는 요소는 장면에 존재하는 조명의 색 특성과 물체의 색 특성에 의존한다. 단순한 물체의 표면 반사가 아닌 모니터 등의 조명 역할을 하는 표면이 존재하는 경우는 두 개 이상의 조명이 있는 형태이다. 두개 이상의 조명이 존재하는 경우, 사람들이 느끼는 백색점(white point)은 각 조명의 색도 벡터(chromaticity vector)의 조합으로 표현된다. 본 논문에서는 임의 환경에서 사람이 인식하는 백색점을 모델링하기 위하여 주위 환경이 백색점의 인식에 미치는 영향을 분석하였으며 모니터 상의 색 재현시 주위 조명의 영향을 주위 조명에 의해 생성되는 모니터 표면의 경면 반사(specular reflection)에 의한 영향과 인간 시각의 색 순응(color adaptation) 백색점의 변화 두 가지로 나누어 분석하였다.
인터넷 환경의 발달로 인해 컴퓨터 산업분야에서는 각 컴퓨터 시스템과 멀티미디어 기기들 상호간의 색 정보 처리의 호환성을 필요로 하게 되었다. 이에 따라 제안된 standard RGB (SRGB) color space는 각 컴퓨터 시스템 및 기기들 간에 명백하고 효율적인 하나의 단일 color space로 색 정보가 표현될 수 있게 하였다. 한편 칼라 디스플레이 모니터에서의 색재현에 있어 궁극적인 목적은 원 화상의 색과 동일한 색으로 화상을 재현하는 것으로 인간 시각 특성을 고려한 색 재현이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 환경의 비표준 모니터 상에 화상을 재현함에 있어 sRGB 표준과의 차이에 의해 발생되는 좌표적 색도 오차를 정정 매트릭스를 사용하여 색도 오차가 저감되는 보정 방법을 제안하였다. 또한 모니터 주변 밝기에 따른 시각 특성 변화에 따라 인지되는 콘트라스트의 변화에 대한 상관관계를 유도함으로써 그 변화를 보정할 수 있는 방안도 함께 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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