Sky simulator is a effective daylighting design tool that can evaluate three dimensional performance of lighting. Especially, the dome type sky simulator offer reliable and reproducible daylighting performance with different standard sky models. Recently, K university has developed the dome type sky simulator(sky dome) with the diameter of 6.5m and the height of 3.7m. The sky dome consists of a group of 145 large steel panels with 72 halogen lamps which are arranged in a circular array. The luminance distribution of the sky dome can be calibrated by changing the angle and the brightness of the lamps respectively. To allow more reliable prediction and evaluation of daylighting through the sky dome, It is essential to validate the sky luminance distribution of the sky dome. This study consider the validation of the comparisons between the measured and the calculated luminance values for the CIE standard overcast sky. Also, the error rate between the measured and the calculated luminance values were compared to the previous studies. The results indicated that the K university sky dome can reproduce reliable CIE standard overcast sky with the average relative error rate of 4.4% and root-mean-square error(RMSE) of 5.4%.
In this study, concentration levels of beet powder (BP) and caramel color (CC) were optimized to simulate beef color in meat analogs before and after cooking. The central composite design of response surface methodology (RSM) was used to set the levels of BP and CC, and the CIE L*, CIE a*, and CIE b* were selected as the responses for RSM. After optimization, myoglobin-free beef patties were prepared with three optimized levels of BP and CC. When raw, all the patties had the same color as natural beef; however, CIE L*, CIE a*, and CIE b* were statistically different from those of beef after cooking (p<0.05). Moreover, the use of BP and CC induced "browning" after the cooking process, with no excessive yellow color. Therefore, based on the overall desirability in the color optimization using RSM, the combination of BP (1.32%) and CC (1.08%) with the highest overall desirability can be used to simulate the color change of beef in meat analogs.
With the development of autonomous driving technology, the importance of object recognition technology is increasing. Haze removal is required because the hazy weather reduces visibility and detectability in object recognition. However, the image from which the haze has been removed cannot properly reflect the unique color, and a detection error occurs. In this paper, we use CIE1931 color coordinate system to extend or reduce the color area to provide algorithms and hardware that reflect the colors of the real world. In addition, we will implement hardware capable of real-time processing in a 4K environment as the image media develops. This hardware was written in Verilog and implemented on the SoC verification board.
This paper presents a hardware that improves the complexity of the CIE1931 color coordinate algorithm operation. The conventional algorithm has disadvantage of growing hardware due to 4-Split Multiply operations used to calculate large bits in the computation process. But the proposed algorithm pre-calculates the defined R2X, X2R Matrix operations of the conventional algorithm and makes them a matrix. By applying the matrix to the images and improving the color, it is possible to reduce the amount of computation and hardware size. By comparing the results of Xilinx synthesis of hardware designed with Verilog, we can check the performance for real-time processing in 4K environments with reduced hardware resources. Furthermore, this paper validates the hardware mount behavior by presenting the execution results of the FPGA board.
UHD 영상은 기존 HD 영상 신호보다 훨씬 다양한 색을 표현할 수 있다는 장점이 있다. 넓은 색역을 효율적으로 사용할 수 있게 하기 위해서는 UHD 영상 시스템을 위한 고실감 색표현 기술 개발이 필요하다. 본 고에서는 우선 사람이 보는 색을 표현하는 표준인 CIE 색표계 (CIE Colorimetry)에 대해 소개하고, CIE 색표계를 이용하여 기존 방송 표준 신호 색표현 방법의 문제를 분석한 후, 이를 바탕으로 UHD 신호를 위한 고실감 색표현 기술 개발 방향을 제안하고자 한다.
White organic LED spectrum for lighting and displaying should be designed for high luminous efficiency as well as good chromaticity coordinate, pleasant correlated color temperature and color rendering. A program based on Matlab was made to make these calculations convenient. The chromaticity coordinate and luminous efficiency was calculated according to the CIE 1931 colorimetric system, while the correlated color temperature(CCT) was calculated based on CIE 1960 UCS diagram. The color rendering characteristics were evaluated according to the CIE Color Rendering Index (CRI), using Ra, Ri and ${\bigtriangleup}E$ from the 14 color samples defined in CIE13.3.
White uniformity is one of the important inspection factors determining the image quality of CRT screen. In the full white pattern, white uniformity means the degree of uniform distribution of white color across the whole screen. To elicit the sensitivity factors affecting the decision of the white uniformity quality, experiments in which participants were confronted with 6 evaluation points embedded in 3 measurement groups on a CRT screen were conducted to gather the psychophysical data that are the level of white uniformity subjects perceived and CA100 produced. These data were used to develop a modified CIE1976 equation for calculating white uniformity. Performance comparison between the original CIE1976 equation and the modified equation was conducted in terms of accuracy test and magnitude estimation. It was concluded the modified equation is more sensitive in the change of white uniformity, compared to the original CIE1976 equation.
To decrease the intake of animal fat and cholesterol, changes in the physico-chemical characteristics of pork Boston butts cooked by different methods (boiling, steaming, baking, and frying) were investigated. Cooking weight loss and the drain rates of moisture, lipids, and cholesterol were highest during frying. The pH value increased during all cooking processes tested. The refractive index of meat fat increased markedly upon frying. The hardness, gumminess, and chewiness of meat were notably increased by frying. Springiness was not significantly affected by any cooking process, and cohesiveness was slightly increased by all cooking methods evaluated. The CIE $L^*$ (lightness) value was markedly increased upon steaming, and the CIE $a^*$ (redness) value decreased notably with boiling or steaming. The CIE $b^*$ (yellowness) value decreased slightly with either boiling or steaming, and was slightly increased when baking or frying was used. The fatty acid composition did not significantly change after cooking, except when meat was fried.
Park, Seong-Chong;Lee, Dong-Hoon;Kim, Yong-Wan;Park, Seung-Nam
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.20
no.2
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pp.110-117
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2009
This work introduces the uncertainty evaluation formulation on color measurement of light sources and display devices, such as CIE 1931 (x, y) chromaticity, CIE 1960 (u, v) chromaticity, correlated color temperature, and distribution temperature. All the mentioned quantities are reduced from spectral data in the visible range, for which uncertainties are strongly correlated between different wavelengths. Using matrix algebra we have formulated the uncertainty propagation from the SI- traceable spectral irradiance standard to the individual color related measurement quantities taking the correlation between wavelengths into account. As a result, we have demonstrated uncertainty evaluation examples of 3 types of light sources: CIE illuminant A, LED white light, and LCD white light. This method can be applied to any other quantities based on spectral measurement such as solar irradiance, material color measurement, etc.
R, G, Y, B color lenses Manufactured increasing tinted time by 5 min term. CIE $L^*a^*b^*$ coordination's analysis used spectrophotometer and CIE $L^*a^*b^*$ color system. CIE $L^*a^*b^*$ coordination transfer form about tinted time being $$b^*(Y-B)={\beta}a^*+{\alpha}$$ change to do linear almost. In red case, move in $G{\rightarrow}R$, $B{\rightarrow}Y$ form tinted time increases, and Parameter ${\alpha}$, ${\beta}$ value got each -3.49 and 0.90. In green case, CIE $L^*a^*b^*$ coordination transfer form is $R{\rightarrow}G$, $B{\rightarrow}Y$ form. Got the pure green color color in 10 min's tinted time. Parameter ${\alpha}$, ${\beta}$ value got each -0.72 and -0.55. Get into pure yellow and blue color case tinted time increases. Parameter ${\alpha}$, ${\beta}$ value are 14.11 and 1.58 in yellow, and Parameter ${\alpha}$, ${\beta}$ value are -11.62 and 1.30 in blue color.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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