• 한국인쇄학회지
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• 제23권1호
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• pp.37-51
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• 2005

The solution way of color difference in display device is using a device profile recorded with color dimension, color properties of each device and is using sRGB color space. The color matching is better sRGB than RGB color space. The sRGB is independent device color space and based on the monitor characteristice. An accurate characterization of the display device is essential for color matching. The calibration and characterization process in display device is needed to transform the device dependent color to the device independent color. The process of characterization performs a linerizaiton and transforms the linearized values into the CIE XYZ tristimulus values. The purposes of this paper is to estimate color reproduction using device profile and to explain the propriety of transformation method using variable.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.434-442
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• 2006

본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제35권6호
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• pp.969-979
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• 2013

Various simulation applications for hair, clothing, and makeup of a 3D avatar can provide more useful information to users before they select a hairstyle, clothes, or cosmetics. To enhance their reality, the shapes, textures, and colors of the avatars should be similar to those found in the real world. For a more realistic 3D avatar color reproduction, this paper proposes a spectrum-based color reproduction algorithm and color management process with respect to the implementation of the algorithm. First, a makeup color reproduction model is estimated by analyzing the measured spectral reflectance of the skin samples before and after applying the makeup. To implement the model for a makeup simulation system, the color management process controls all color information of the 3D facial avatar during the 3D scanning, modeling, and rendering stages. During 3D scanning with a multi-camera system, spectrum-based camera calibration and characterization are performed to estimate the spectrum data. During the virtual makeup process, the spectrum data of the 3D facial avatar is modified based on the makeup color reproduction model. Finally, during 3D rendering, the estimated spectrum is converted into RGB data through gamut mapping and display characterization.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.52-52
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• 2019

Buckwheat is well-known crop for containing a high contents of flavonoids that are effective in vascular disease. The current study was performed to estimate the influence of morphological characterization of Fagopyrum esculentum (ES) germplasm for seed's two major flavonoids contents: rutin and quercetin. We found that the red stem color, pale green leaf color, arrowhead leaf shape, white flower color, pale brown seed coat color, and egg-shaped seed were significantly associated with 77%, 56.7%, 83.7%, 98.7%, 70.8% and 74.5% germplasm, respectively. Overall, the rutin contents of ES germplasm ranged from 0.30 to 47.86 mg/100g dry weight (DW) and the quercetin contents ranged from 0 to 1.22 mg/100g DW. The rutin contents of germplasm possessing red stem color, pale green leaf color, arrowhead leaves, white flower color, pale brown seed coat color and egg-shaped seed ranged from 7.22 to 47.86 mg/100g DW. However, the quercetin contents of germplasm with red stem color and pale brown seed coat color ranged from 0 to 1.15 mg/100g DW, with pale green leaves ranged from 0 to 0.96 mg/100g, with arrowhead leaves and white flower ranged from 0 to 1.22 mg/100g and with egg-shaped seed ranged from 0.32 to 1.22 mg/100g DW. In PCA analysis, the first three principal components (PCs) showed Eigen value more than 1 and accounted for 51.70% of variation. For both higher contents of rutin and quercetin, the morphological evaluation in ES shows a tendency of red stem color, arrowhead leaves, pale green leaf color, white flower color, pale brown seed coat color and egg-shaped seed. From this information, we can assume the rutin and quercetin contents by the morphological characteristics of the germplasm. And It could be useful in improving the rutin and quercetin contents and selecting proper resources for cultivation in existing buckwheat cultivars.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2003

This paper proposes a color matching 3D look-up table simplifying the complex color matching procedure between a monitor and a mobile display device. In order to perform color matching, it is necessary to process color of image in the device independent color space like CIEXYZ or CIELAB. We improved the S-curve model to have smaller characterization error than tolerance error. Also, as a result of the experiments, we concluded that the color matching look-up table with 64(4$\times$4$\times$4) is the smallest size allowing characterization error to be acceptable.

• 한국인쇄학회지
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• 제18권1호
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• pp.103-112
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• 2000

The color space transformation to link device-dependent color spaces and device-independent color spaces is essential for device characterization and cross-media color reproduction. There are various color conversion methods such as regression, 3D interpolation with LUT(look-up table), and neural network. In the color transformation with these methods, the conversion accuracy is essentially based on the sample data to be exploited for device characterization. In conventional method, color samples are uniformly selected in device-dependent space such as CMY and RGB. However, distribution of these color samples is very non-uniform in device-independent color space such as CIEL*a*b*. Accordingly, the conversion error in device-independent color space is irregular according to the distribution of the samples. In this paper, a color sampling method based on equi-visual perception is proposed to obtain approximate uniform color samples in CIEL*a*b* space. In order to evaluate transformation accuracy of proposed method, color space transformations are simulated using regression, 3D interpolation with LUT and neural network techniques, respectively.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.33-41
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• 2004

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.

• 한국인쇄학회지
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• 제25권1호
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• pp.121-133
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• 2007

The CMS(color management system) software was to enable consistent color reproduction from original to reproduction. The CMS was to create RGB monitor and printer characterization profiles and then use the profiles for device independent color transformation. The implemented CMM(color management module) used the CIELAB color space for the profile connection. Various monitor characterization model was evaluated for proper color transformation. To construct output device profile, SLI(sequential linear interpolation) method was used for the color conversion from CMYK device color to device independent CIELAB color space and tetrahedral interpolation method was used for backward transformation. UCR(under color removal) based black generation algorithm was used to construct CIELAB to CMYK LUT(lookup table). When transforming the CIE Lab colour space to CMYK, it was possible to involve the gray revision method regularized in the brightness into colour transformation process and optimize the colour transformation by black generation method based on UCR technique. For soft copy colour proofing, evaluating several monitor specialism methods showed that LUT algorithm was useful. And it was possible to simplify colour gamut mapping by constructing both the look-up table and the colour gamut mapping algorithm to a reference table.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.871-874
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• 2000

디지털 카메라(Digital Camera)와 같은 휴대형 영상 입력 장치(Portable Image Input Device)는 스캐너 (Scanner)와 달리 3 차원의 피사체(Object)를 디지털 영상으로 생성할 수 있고 다양한 조명 환경(Illuminant)에서 사용할 수 있다는 이유로 많은 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나, 정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위한 기존의 디지털 카메라 특성화 방법(Digital Camera Characterization Method)은 생성된 영상의 조명 정보를 고려하지 않은 상태에서 색 변환 행렬을 생성하므로 다양한 조명 환경 변화에 대해 적응적으로 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 카메라가 생성하는 영상의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 각 색도 다각형들간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가함으로써 조명색(Illuminant Color)의 변화에 따른 인간 시각 시스템(Human Visual System)의 색 불변성(Color Constancy)을 재현할 수 있는 디지털 카메라 특성화 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.65-73
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• 2008

모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.