• 분석과학
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• 제15권4호
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• pp.381-387
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• 2002

미국산업위생학회 (American Industrial Hygiene Association, AIHA)와 미국환경보호청(US Environmental Protection Agency, EPA)에서 실시하는 납 분석 정도관리 프로그램에 가입하여 1999부터 2001년까지 매년 4회씩 공기, 페인트 칩, 토양 그리고 먼지 중 납을 분석하였다. 분석결과, 총 128개의 시료 중 126개의 결과가 적합 범위에 들어 전체적으로 'proficient' 인정을 받았다. 공기, 페인트 칩, 토양 그리고 먼지 중 납의 농도는 각각 $0.0089{\sim}0.3956mg/m^3$, 0.0500~8.9149%, 29.0~1697 mg/kg 그리고 $18.00{\sim}900.3{\mu}g/sample$ 이었다. 다양한 환경시료 중의 납은 각 매트릭스별로 적절한 전처리를 한 다음 불꽃 원자흡수분광광도법으로 불꽃 방법으로 분석하였다. 공기 중 납은 염산으로 추출하였고, 페인트 칩과 토양 시료는 마이크로웨이브와 핫플레이트에서 회화시키는 방법, 두 가지를 모두 이용하였다. 그리고 먼지 시료는 마이크로웨이브 회화법을 이용하였다. 각각의 전처리 방법에 따른 차이는 없었으며, 다양한 환경 시료 중의 납 분석방법으로 적당하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1751-1754
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• 2003

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.