본 논문은 평면상의 거리가 1인 인접 정점들에 대해 서로 다른 색을 칠할 경우 최대로 필요한 색인 채색수를 찾는 문제를 연구하였다. 지금까지 채색수 상한 값은 $4{\leq}{\chi}(G){\leq}7$로 알려져 있으며, Hadwiger-Nelson은 ${\chi}(G){\leq}7$, Soifer는 ${\chi}(G){\leq}9$를 제안하였다. 먼저, 최소로 필요로 하는 채색수를 구하는 알고리즘을 제안하고, Hadwiger-Nelson의 정육각형 그래프를 대상으로 채색수를 구한 결과 ${\chi}(G)=3$이 될 수 있음을 보였다. Hadwiger-Nelson의 정육각형 그래프를 12개 인접 정점으로 가정할 경우 ${\chi}(G)=4$를 구하였다. 또한, Soifer의 8개 인접 정점 정사각형 그래프에 대해 채색수를 구한 결과 ${\chi}(G)=4$임을 보였다. 결국, 제안된 알고리즘은 최소 차수 정점부터 색을 배정하는 단순한 다항시간 규칙을 적용하여 평면의 최대 채색수는 ${\chi}(G)=4$임을 제안한다.
본 논문에서는 자동채색 머신러닝 모델을 모바일에서 사용하기 위해 효율적으로 힌트 입력하기 위한 방법을 제시한다. 기존의 자동채색 기법은 서버-클라이언트 채색 방식으로 인터넷에 연결되어 있어야만 채식이 된다는 문제가 있다. 이를 보완하여 네트워크 연결 없이 모바일에서 사용할 수 있는 머신러닝과 이를 사용하기 위해 입력으로 넣어야 하는 힌트 및 이미지를 효율적으로 나눌 수 있는 방법을 고안한다.
전통 황색 광물안료 석황이 적용된 채색문화재에서 석황부위의 색상변질이 빈번히 발생된다. 채색문화재에서 변색되는 원인을 밝히고자 석황과 석황에 혼합하여 사용하는 몇가지 안료를 분말과 채색상태로 제작하여 연구하였다. 석황에 연백, 연단, 주사를 비율에 따라 혼합한 후 아교에 넣어 한지와 견에 채색하였다. 명반으로 발생할 수 있는 변색을 고려하기 위해서 채색시편에 대해 명반처리 시험을 실시하였다. 시편들의 내구성을 확인하기 위하여 자외선시험기로 내광성시험을 3단계, 총 96시간 동안 실시하였다. 시험을 거친 시편에 대하여 색도계를 사용하여 색변화를 측정하였으며, XRD와 Raman 스펙트로메터로 광물과 구조변이, SEM/EDS로 화학성분의 변화를 분석하였다. 내광성시험에 따른 순수 석황 분말의 색변화는 적었던 반면, 채색시편에서는 약간 어두워졌다. 견바탕에 채색한 것의 색변화가 컸으며, 명반이 처리된 시편의 색변화가 컸다. 석황분말에서는 자외선시험 후 orpiment가 변질된 백색의 arsenolite가 생성되었다. 석황-연백 혼합분말에서는 석황과 연백의 구성광물만이 검출되었고, 변질물질은 생성되지 않은 반면, 자외선시험 후에는 orpiment와 orpiment의 변질물인 arsenolite, 그리고 연백의 구성광물이 검출되였다. 두 안료의 분말상태의 혼합에서는 자외선시험에 의해서도 암흑화현상이 발생되지 않았다. 그러나 혼합분말로 채색된 시편은 자외선시험에 의해 암흑화되었다. 채색시편에서 혼합된 안료와 바탕재에 따라 석황의 색상 변화가 다르게 나타나며, 명반처리한 경우는 안한 경우보다 큰 색변화를 보여 명반도 석황의 색변화에 영향을 주는 것으로 드러났다.
흙벽화 보존처리에 있어 가장 중요한 부분은 채색층에 균열이 발생되어 결속력을 잃었을 때, 또는 안료의 분말화가 일어났을 때, 고착제를 주입하여 손실위험에 처해진 벽화를 보존하는 것이다. 그러나 흙벽화 채색층에 사용되는 고착제의 안정성에 관한 연구는 미흡한 실정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 흙벽체 시료를 제작하여 총 4종의 합분, 주사, 석록, 황토안료를 채색하고 Paraloid $B-72^{(R)}$, Caparol-$binder^{(R)}$, 우피아교(牛皮阿膠), Hydoxypropyl $cellulose^{(R)}$ 총 4종의 고착제를 도포하여 보존처리 후 발생할 수 있는 환경변화 요인인 온도, 습도, 자외선을 인공적으로 부여하였다. 안료별로 도포된 고착제의 보존환경에 따른 물성변화는 색안정성, 접촉각, 광택도, 접착력, 표면관찰을 통해 다각적으로 관찰하였다. 그 결과, 자외선 및 고온다습한 환경은 합분을 제외한 고착제가 도포된 모든 채색층에서 명도와 채도의 변화가 일어나는 등 색안정성에 많은 영향을 미치며, 고착제의 노화가속에 영향을 주어 결국 분해시키는 요인으로 파악되었다. 그중 전통재료인 아교는 함께 실험한 합성수지들과 비교하여 볼 때, 채색층 표면에 대한 색안정성과 영향력(보존성) 유지, 친수성 면에서 양호한 결과를 나타내었다. 특히 접착력 부분에서는 모든 채색층에서 우수한 특성이 확인되었기에, 흙벽화 채색층 고착처리 시 안정성이 높다고 사료된다.
보채는 지류문화재 보존처리의 마지막 단계로 주로 봉채를 사용한다. 본 연구는 지류문화재 보채에 쓰이는 4종의 봉채(본람, 등황, 연지, 대자)를 한지에 채색한 후 채색 양상을 확인하고 인공열화를 통해 색변화 양상을 확인하고자 하였다. 채색 양상을 관찰한 결과 본람·연지·대자는 미세한 안료 입자가 도포되는 형태였으며, 등황은 피막을 형성하였다. 봉채의 X선 회절분석 결과 본람과 연지, 대자에서 석영과 방해석, 납석이 공통적으로 검출되었고, 대자에서 침철석이 추가로 검출되었다. 인공열화 결과 습열열화에서 등황이 노란색에서 주황색으로 변색되었으며, 자외선열화에서는 등황과 연지가 탈색되었다. 결과적으로 봉채로 보채된 지류문화재는 등황이 채색된 경우 알칼리에 의해 주황색으로 변색될 수 있으며, 자외선에 의해 등황과 연지의 탈색이 우선적으로 발생하여 전체적인 색상이 어두워짐을 예측할 수 있다.
일반적 칼라 출력 장치는 제한된 범위의 색만을 재현 할 수 있다. 특히 프린터와 같이 색의 재현성이 부족한 장비에서는 하드웨어 특성에 따른 채색 면적이나 인쇄에 사용되는 용지의 특성에 따라 염료의 확산 등에 대해서도 고려해야 한다. 특히, 색을 프린트하기 위해서는 출력 과정에서 색의 선형적인 증가와 감소가 이루어져야 하며 또한 정확한 색의 모델링이 가능하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이를 위해 프린터 출력시 실제 채색 면적과 시각적 색감을 고려할 수 있는 디더링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제 채색 면적을 고려한 패턴 데이터 베이스를 만들어 이를 디더링 패턴으로 이용하게 된다. 그리고 이 데이터 베이스에서 정확한 패턴을 선택하기 위해서는 인간시각의 색 인지력을 모델링한 대조 민감도 함수를 사용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 저해상도의 칼라 출력장치에서도 고화질의 색을 재현할 수 있게 해준다.
채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.
색 변환(Color Transfer) 기법은 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 이는 참조 영상의 분위기를 원본 영상에 반영하는 기법이다. 본 논문에서는 채도가 낮은 색상에서 나타나는 잘못된 연산 결과를 해결하기 위해 채도 문턱치에 따라 유채색과 무채색으로 분류하여 인덱싱 하고, Lab색 모델에서 색상 채널인 a, b를 사용하여 그림 영상에서의 색 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 화소들의 채도 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색으로 분류하는 단계, 분류된 화소들의 색 특성을 이용한 cylindrical metric를 이용한 인덱싱 하는 단계, 각 인덱스 내의 위치적 표준편차와 화소수를 이용하여 인덱스들의 우열을 가리는 단계, 인덱스들의 우세한 순서로 Lab 색 모델에서 a 채널과 b 채널을 이용하여 색 변환하는 단계 등 4단계로 구성된다. 실험결과는 제안한 방법이 무채색과 유채색이 잘 분류되어 인덱싱 되었음을 보이고 원본 영상의 색이 참조영상의 색으로 잘 변환된 것을 보인다.
본 논문에서 우리는 3밴드 이미지로부터 광원의 분광 방사 에너지 분포를 추정 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 광원은 표면 반사(Ο(λ))에 대응하는 최대 무채색 영역(L(λ))의 반사되는 분광 방사 에너지 분포에 의해 추정된다. 3밴드 이미지로부터 최대 무채색 영역의 분광 방사 에너지 분포를 획득하기 위하여 수정된 그레이월드가정 알고리즘을 채택했다. 그리고 최대 표면 반사는 무채색 모집단으로 주성분 분석 방법을 사용해서 추정을 하였다. 무채색 모집단은 먼셀 컬러 색표에서 문턱값 보다 낮은 크로마 벡터를 사용해서 만들었다. 분리된 무채색 모집단의 제1에서 제3차까지의 누적 기여율은 약 99.75%이다. 무채색 모집단에 의해 광원의 분광 방사 에너지 분포의 재구성 그리고 여러 가지 광원 하에서 획득된 3밴드 디지털 이미지는 원본과 재현된 광원의 분광 방사 에너지 분포를 RMSE에 의해 평가하고 실험하였다.
18세기 제작된 유언호 초상화에 대한 비파괴분석 통해 채색에 사용된 안료의 종류와 채색기법을 추정하였으며, 이를 바탕으로 18세기의 초상화 11점과의 채색특성을 비교해보았다. 유언호 초상에 사용된 안료는 백색에 연백, 황색에 염료, 적색에 진사, 연단, 적색염료, 녹색에 석록, 청색에 석청, 갈색에 적색산화철, 갈색염료, 자주색에 청색과 분홍색의 염료 등을 사용하였다. 11점의 초상화와 채색 안료를 비교한 결과 18세기 초상화에 사용된 안료는 시기별로 큰 차이를 보이지 않았으며, 동일 화첩에 수록된 초상화일지라도 안료의 사용은 초상화마다 개별적으로 나타났다. 채색기법에서는 유언호 초상 이후의 초상에서 얼굴에 진사를 사용하지 않고 산화철만 사용하였으며, 의복의 배채에 녹색 안료 대신 염료를 사용하였다. 본 연구를 통해 18세기 전반에 걸쳐 제작된 초상화의 채색 특성을 확인할 수 있었다. 이번 연구결과가 조선 후기 초상화의 채색기법 연구에 기초자료로 활용되기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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