• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제5권1호
• /
• pp.85-100
• /
• 2001

In this paper we propose a block-type parallel preconditioner for solving large sparse nonsymmetric linear systems, which we expect to be scalable. It is Multi-Color Block SOR preconditioner, combined with direct sparse matrix solver. For the Laplacian matrix the SOR method is known to have a nondeteriorating rate of convergence when used with Multi-Color ordering. Since most of the time is spent on the diagonal inversion, which is done on each processor, we expect it to be a good scalable preconditioner. Finally, due to the blocking effect, it will be effective for ill-conditioned problems. We compared it with four other preconditioners, which are ILU(0)-wavefront ordering, ILU(0)-Multi-Color ordering, SPAI(SParse Approximate Inverse), and SSOR preconditioner. Experiments were conducted for the Finite Difference discretizations of two problems with various meshsizes varying up to 1024 x 1024, and for an ill-conditioned matrix from the shell problem from the Harwell-Boeing collection. CRAY-T3E with 128 nodes was used. MPI library was used for interprocess communications. The results show that Multi-Color Block SOR and ILU(0) with Multi-Color ordering give the best performances for the finite difference matrices and for the shell problem only the Multi-Color Block SOR converges.

• 한국인쇄학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 1997

The objectives of color reproduction in printing, photography, and digital hard-copy is an important problem. The Color is obsorved differently from illumination an obsorvation condition, and varied according to individual taste. Generally, the color reproduction system is designed with colorimetric color reproduction method. But the color gamut of the color reproduction system is different each other and the one device has nonlinear relationalship between the other. By these reason, to predict the reproduced color based on linear color transform method is difficult. Some methods of non-linear color transform by neural network was proposed. These method was theoretical useful and valid to transform from CIE color to device color. But more studies were needed to realize the non-linear color transform system. In this paper, we described a method to realize the non-linear color transform system by neural network. The optimum structure of the non-linear color transform system was found out. The structure of descrived system has four layer( input, output and two hidden layers.) Input and output layer have 3 units, and a hidden layer has 27 units. We trained 216 color-samples, and estimated the realized color transform system by 1115 color-samples. The average color difference between original color samples and transformed color samples was 2.54.

• Current Photovoltaic Research
• /
• 제10권3호
• /
• pp.73-76
• /
• 2022

BIPV (Building Integrated Photovoltaic) supplemented the minimum area problem required when installing existing solar modules. However, in order to apply it to buildings, research was needed to increase the aesthetics of solar modules and use them as a design. Accordingly, modules with color applied to the entire surface of the photovoltaic module were being developed, but there was a disadvantage of low power. Therefore, by dividing and bonding the cell strips, it was possible to improve the output power by applying a shingled technology in which other divided cells overlap in a busbar region where light couldn't be received. Shingled technology was advantageous for color modules because the front busbar part that degrades aesthetics was removed. In this research, four color shingled solar modules (Green, Yellow, Blue, Gray) were manufactured and power degradation was analyzed by measuring transmittance and reflectance. Gray color had 80.83% transmittance, which was 31.31% higher than Yellow, resulting in a power difference of 4.45 W.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
• /
• pp.231-234
• /
• 2003

This paper describes the structure, operation, image processing, and decision making techniques of a color machine vision system designed for the automatic sorting of soybeans. The system consists of feeder, conveyor belt, line-scan camera, lights. ejector, and a PC Unlike manufactured goods, agricultural products including soybeans have quite uneven features. The criteria for sorting good and bad beans also vary depending on inspectors. We tackle these problem by letting the system learn the inspecting parameters from good samples selected manually by a machine user before running the system for sorting. Real-time processing has another importance In the design. Four parallel DSPs are employed to increase the processing speed. When the designed system was tested with real soybeans and the result was successful.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권3호
• /
• pp.149-159
• /
• 2008

참조 영상을 이용하여 영상의 분위기를 전환하고자 할 때, 영상의 분위기에 영향을 주는 요소 중 하나인 색을 이용하여 영상이 가지는 분위기를 변환한다. 색을 변환할 때, 국부적인 색상의 특징을 반영하기 위해 입력 영상의 화소에 대하여 색인을 하는데 낮은 채도 상에서는 색상의 식별력 저하로 인해 부적절한 색인의 색상 항목으로 색인이 되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 유채색과 무채색을 분리하여 처리함으로써, 낮은 채도 상에서의 잘못된 색인이 일어나지 않도록 제한하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 채도의 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색을 구분하는 단계, 구분된 화소들을 실린드리컬 거리(Cylindrical metric)를 이용하여 11가지 색상 항목(Index color)으로 색인을 하는 단계, 각 색상 항목의 우선순위 결정하고 평균과 표준편차를 구하는 단계, 마지막으로 Lab 색 공간에서 색을 변환하고 영상의 잡음과 의사 윤곽선(pseudo-contour)을 제거하기 위한 후처리 단계의 4단계로 구성된다. 실험결과를 통해 제안하는 기법은 낮은 채도 상에서도 유채색과 무채색이 잘 분리되어 색인이 되었으며 원본 영상의 색이 참조 영상의 색으로 자연스럽게 변환된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국안광학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.513-518
• /
• 2014

목적: 전산화 신경인지기능 검사(CNT)에 속해있는 단어-색채검사를 이용하여 렌즈의 색상과 시감투과율에 의해 나타나는 색상왜곡을 알아본다. 방법: 안질환과 색각이상이 없는 평균나이 $21.97{\pm}1.58$세의 32명을 대상자로 선정하였다. 빛의 삼원색에 해당하는 red, green, blue에 pink를 추가하여 총 4가지 색상의 렌즈를 사용하였으며, 색상왜곡으로 인한 인지변화를 측정하기 위해 CNT 중 단어-색채검사를 사용하였다. 결과: 4가지 렌즈색상 중 green, blue, pink에서는 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하지 않았으나, red에서는 통계적으로 유의하게 반응시간이 증가하였다. Red 중 시감투과율 46% 이하에서 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하기 시작하였다. 결론: 46% 이하의 시감투과율을 가지는 red 렌즈는 사물을 보는데 색상왜곡의 원인으로 작용하여 안전문제를 일으킬 수 있으므로 렌즈색상으로 선택 시 주의를 기울여야 한다. 단어-색채검사가 색상인지와 관련되는 추후 연구에 폭넓게 활용될 수 있다는 것을 제안한다.

• 화훼연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.308-314
• /
• 2010

화훼디자인 분야에 있어서 색채의 중요성이 부각된 것은 오래 되었지만 전문적인 교육과 표준화 작업은 미흡한 실정이며, 화훼디자인 분야에서 큰 비중을 차지하고 있는 웨딩부케도 이러한 문제점을 직시하고 있다. 이에 본 연구는 인터플로라 세계월드컵대회의 출품작 중 웨딩부케의 색채이미지 분석을 통해 화훼디자인의 기초자료로 활용하고자 연구를 수행하였다. 분석 결과, 명도와 채도가 높은 색채를 선호하였고, 난색과 한색의 고른 분포가 나타났다. 반면 파란색(Blue)의 사용은 없는 것으로 결과가 도출되어, 화색(花色) 중 파란색(Blue)을 띠는 식물의 희소성을 보여주는 결과라고 판단되었다. 색채 배색의 분석 결과 대륙별로 차이점을 보이고 있었다. 유럽의 웨딩부케는 한가지 색에 치중하지 않고 다양한 색채 배색이 나타난 반면, 아시아의 웨딩부케는 빨간색(Red)계열이 나타났다. 본 연구에서 살펴본 결과 웨딩부케의 색채이미지스케일은 12개의 대표이미지 중 8개의 이미지에 분포하였고, '맑은, 우아한, 점잖은, 모던한'의 4개의 이미지에는 나타나지 않았다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.710-715
• /
• 2003

본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반 한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 피부색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 피부색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터를 신경회로망을 이용하여 학습하여 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실제 실험을 통하여 그 가능성을 보인다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권10호
• /
• pp.1294-1302
• /
• 2015

현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.

• 한국의류학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.853-864
• /
• 2002

The purpose of this study was to measure consumption values and to investigate the differences in the process of decision making when purchasing apparel products among groups divided by consumption values. A self-administered questionnaire was distributed to 550 subjects in their 20's and 30's from Sepember 29th to October 25th in 2001; 463 were used for the data analysis. The results of this study were as follows; Consumption values were classified into five factors: Practical/functional value, Social/conformitive value, Subjective/aesthetic value, Epistemic value and Conspicuous value. Subjects were classified into 4 groups based on consumption values: the Conspicuous, the Epistemic, the Social/conformitive and the Indifferent. There were significant differences among the four groups in selected motives in the problem recognition process. Significant differences were found among the groups in own taste & personality in the information search process. Significant difference were also found in the importance of design, color, price, coordination, fashion and self-image in the alternative evaluation process.