• 한국안광학회지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.201-205
• /
• 2000

혼합색에 의한 착색 렌즈의 칼라는 감산혼합 법칙을 따르며 착색 렌즈 평가는 광흡수의 특성과 칼라분석에 의한다. Yellow(x)-Blue(1-x) 칼라 렌즈의 광흡수 특성은 500 nm 이하 단 파장에서 황색에 의해(x) 의존하고 550~650 nm 영역 흡수는 청색에 의존하며, 이 흡수 band는 전이금속의 ion화에 의한 peak이다. CIE system인 $L^*a^*b^*$에 의해 분석한 Yellow(x)-Blue(1-x) 칼라 렌즈의 color 특성은 x가 작아질수록 $+a^*$쪽으로 이동하였고 모두 +0.6이내 존재해 채도가 낮은 순수 칼라를 형성하였다.

• 한국세라믹학회지
• /
• 제47권2호
• /
• pp.122-126
• /
• 2010

In this article photoluminescence of the $Al_2O_3:xCr_2O_3$ solid solutions prepared by solid state reaction method are represented. The effect of $Cr_2O_3$-activator concentration and heat treatment time on the PL characteristics have been discussed in conjunction with microstructure of phosphor samples. The $Al_2O_3:xCr_2O_3$ phosphors show the highest PL intensity at x=0.003 mole when the samples are reacted at $1600^{\circ}C$ for 5 h. The PL emission and absorption spectra show the maximum peaks at 698 nm and at 398 nm respectively. The CIE color coordinate is (x=0.646, y=0.316) at 0.003 mole $Cr_2O_3$, which value is very close to the NTSC coordinate of red color. This characteristic feature of $Al_2O_3:xCr_2O_3$ has been applied for an additive to improve the color characteristic of other red phosphor $LiEuW_2O_8$ which has a relatively poor color purity with an emission peak centered at 615 nm and with a CIE coordinate (x=0.530, y=0.280). The $Al_2O_3:0.003Cr_2O_3$ phosphor has been mixed with the $LiEuW_2O_8$ phosphor powder and the PL characteristics and CIE color coordinates are characterized. The $Al_2O_3:xCr_2O_3$ phosphor was found effective for improving the CRI (color rendering index) of $LiEuW_2O_8$ phosphor.

• Korean Journal of Mathematics
• /
• 제28권2호
• /
• pp.379-389
• /
• 2020

An r-color Rado number N = R(𝓛, r) for a system 𝓛 of equations is the least integer, provided it exists, such that for every r-coloring of the set {1, 2, …, N}, there is a monochromatic solution to 𝓛. In this paper, we study the 2-color Rado number R(𝓔, 2) for 𝓔 : x₁ + x₂ + ⋯ + x_n = y₁ + y₂ = z when n ≥ 4.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제43권5호
• /
• pp.735-740
• /
• 2014

본 연구는 인삼의 threonine/sucrose 용액 침지 및 볶음온도에 따른 색상의 발현특성을 조사하였다. 인삼의 아미노산 및 당 혼합용액 침지 및 볶음 조건은 threonine 농도($X_1$, 0.1~0.9%), sucrose 농도($X_2$, 1.0~3.0%) 및 볶음온도($X_3$, $130{\sim}170^{\circ}C$)이며, 종속변수로는 갈색도, Hunter's colors 및 관능적 색상을 반응표면분석을 통하여 모니터링 하였다. 갈색도와 기계적 색도에 대한 회귀식의 $R^2$은 모두 0.8758이상으로 5%의 유의수준에서 유의성이 있었다. 인삼추출물의 갈색도가 가장 높은 침지 및 볶음조건은 threonine 농도 0.70% 및 sucrose 농도 2.32%에서 침지한 후 건조하여 $166.03^{\circ}C$에서 25분간 볶음처리한 것으로 나타났다. 볶음 인삼의 적색도가 가장 높은 침지 및 볶음조건은 threonine 농도 0.74% 및 sucrose 농도 2.19%에서 침지한 후 건조하여 $165.40^{\circ}C$에서 볶음처리한 것으로 나타났다. 그리고 황색도가 가장 높은 침지 및 볶음조건은 threonine 농도 0.61% 및 sucrose 농도 2.84%에서 침지한 후 건조하여 $159.16^{\circ}C$에서 볶음처리한 것으로 나타났다. 관능적 특성으로서 볶음 인삼의 색상에 대한 관능평점은 threonine 농도 0.53% 및 sucrose 농도 1.01%에서 침지한 후 건조하여 $146.96^{\circ}C$에서 25분으로 볶음처리한 것이 가장 높은 기호도 (7.27)를 나타내었다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제34권9호
• /
• pp.1477-1484
• /
• 2005

단무지 조미액 성분이 단무지 품질에 미치는 영향 조사와 단무지 조미액의 pH($X_1$), 열처리 조건($X_2$)의 영향 및 저장온도와 기간별 단무지의 색도 및 조직감 변화를 조사하였다. 개별 단무지 조미액 성분이 단무지의 색도 및 경도 변화에 미치는 영향의 경우, 증류수 침지군을 기준으로 AD9(acetic acid) 침지군을 제외하고 AD3(polyphosphate), AD5(citric acid), AD2(malic acid)은 색도 변화와 단무지 연화를 지연시켰다. 반면에, AD1(potasium sorbate), AD7(succinic acid), AD8(MSG), AD6(saccharin) 처리구는 색도 변화와 경도 감소를 가속화시켰다. 또 단무지 조미액과 열처 리 조건의 영향은 중심 합성 계획 (central composite design)과 반응표면 분석법(response surface analysis)을 이용하여 분석하였다. 그 결과 독립 변수와 종속 변수의 상관 정도를 나타내는 $R^2$값이 종속변수 경도 값을 제외하고 0.8이상이었으며, 특히황색도를 나타내는 b값은 0.899을 나타내었다. 각 개별 독립변수와 교차 분석 결과 독립 변수인 $X_1$(pH)과 $X_2$(가열시간)모두 단무지의 색도와 조직감 변화에 영향을 끼쳤다. 또 저장 온도의 경우, $40^{\circ}C$에서 저장한 단무지의 색도가 다른 온도에 저장한 시료에 비하여 저장기간이 증가함에 따라 급속한 색도 변화와 연화가 진행되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.2427-2432
• /
• 2014

장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.193-201
• /
• 2006

본 논문에서는 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^{2}$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^{2}$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^{2}$-테스트를 변형하였고. 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^{2}$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^{2}$-테스트와 제안된 지역적 $X^{2}$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.205-207
• /
• 2014

본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.10-14
• /
• 2021

본 논문에서는 기존 CIE1931 색 좌표계를 이용한 색상 보정 연산의 복잡성을 개선한 하드웨어를 제안한다. 기존 알고리즘은 연산 과정에서 큰 비트 수를 계산하기 위해 사용되는 4-Split Multiply 연산으로 인해 하드웨어가 커지는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘의 정의된 R2X, X2R 연산을 미리 계산하여 하나의 행렬로 만들어 영상에 적용함으로써 연산량 감소와 하드웨어 크기 감소가 가능하다. Verilog로 설계된 하드웨어의 Xilinx 합성 결과를 비교함으로써 하드웨어 자원 감소와 4K 환경 실시간 처리를 위한 성능을 확인할 수 있다. 또한, FPGA 보드에서의 실행 결과를 제시함으로써 하드웨어 탑재 동작을 검증하였다.

• 한국안광학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.47-56
• /
• 2009

목적: 시감도가 최적화된 투과필터의 칼라위치를 추정한다. 방법: 시감도 최적화를 위한 칼라를 Y(Yellow), G(green)과 P(Red)를 이용하여 CR-39에 담그기 법으로 $Y_{1-x}G_{x}$, $Y_{1-x}P_{x}$를 제작하였다. 투과광에서 최종 비시감도의 추정방법 모델은 파장에 따른 눈의 시감도와 렌즈의 투과율 세기의 곱($P_f$ ($P_f({\lambda}=T({\lambda}){\cdot}P({\lambda}).)$.)으로 나타낸다. 400~700 nm 영역에서 투과광의 평가는 비시감도 곡선의 면적, Peak, 폭, 최고높이 값으로 평가한다. 결과: $Y_{1-x}G_{x}$에서 x=0.04, x=0.08, x=0.10, x=0.12, x=0.14, x=0.5에서 ${\beta}=S_1/S_0{\cdot}100$ 값은 각각 76.1, 77.9, 80.7, 81.6, 80.2, 18.6을 갖는다. $Y_{1-x}P_{x}$에서 x=1.00, x=0.2, x=0.6, x=0.8에서 ${\beta}=S_1/S_0{\cdot}100$ 값은 각각 74.3, 74.0, 70.5, 33.0을 갖는다. 투과광의 면적과 최고높이를 평가한 결과는 $Y_{1-x}P_{x}$보다 $Y_{1-x}G_{x}$가 더 큰 값을 갖게 되어 비시감도 최적화에 접근하였다. 결론: 비시감도 최적화는 $Y_{1-x}G_{x}$에서 X=0.12~0.14의 값을 갖는다.