• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.42-49
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• 2009

본 논문에서는 red, green, blue(RGB) 광학 센서를 이용하여 RGB light-emitting diode(LED) back light unit(BLU)의 출력색 자극의 변화를 점검하여 RGB LED BLU가 시간에 따라 일정한 목표 색 자극을 출력할 수 있도록 하는 RGB LED BLU 구동 전류 펄스 duty 값을 도출하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 현재 RGB LED BLU가 발하는 색 자극 정보를 획득하기 위해 RGB 광학 센서의 출력으로부터 CIEXYZ 색 자극을 계산할 수 있는 RGB to XYZ 변환 행렬을 도출한다. 다양한 RGB LED BLU 색 자극 샘플에 대한 RGB 광학 센서의 출력 값과 CIEXYZ 색 자극 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 다음으로, 현재 RGB LED BLU 상태에서 목표 색 자극 값을 발할 수 있는 duty 값을 구하기 위해 목표 색 자극으로부터 duty 값을 계산할 수 있는 XYZ to Duty 변환 행렬을 도출한다. 현재, 한 단계 이전, 두 단계 이전 시점에서 RGB 광학 센서의 출력으로부터 추정한 CIEXYZ 값과 그때 인가된 duty 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 일정 시간 간격으로 RGB LED BLU의 출력 색 자극을 점검할 때마다 XYZ to Duty 변환 행렬은 RGB LED BLU의 현재 상태에 적응적으로 변하게 되어 목표 색 자극을 출력할 수 있는 duty 값을 계산할 수 있게 된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국안광학회지
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• 제17권4호
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• pp.425-433
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• 2012

목적: 광과민성 증후군자를 위한 가상 색 오버레이, 필름 오버레이, 색 렌즈나 색안경의 기초 설계. 방법: 필름오버레이 3종류에 대한 광학적 특성 측정을 통한 sRGB, RGB 값 도출. 백색종이, IT기기 백색화면 적용시와 투과모드시의 색도 관계 분석 결과: 구현 가능한 sRGB와 RGB값을 얻었다. 백색종이나 IT기기의 백색화면을 배경으로 얻은 색도와 필름 자체의 색도는 달랐으나, 일정한 관계 패턴을 보였다. 광투과율은 Intuitive Overlays가 단일 색에서 59%-79%로 가장 높았고, 광반사율은 Reading Ruler가 평균 8%로 가장 낮았다. 결론: 측정된 데이터를 보정하여 계산된 sRGB와 RGB값은 실제 보조도구를 구현하는데 직접 사용할 수 있다. 광투과율은 IT기기의 가상 오버레이의 투명도인 ${\alpha}$값을 산출하는데 사용될 수 있다. IT기기에서는 디스플레이 장치의 백색 화면과 이론적 백색의 색도 차이가 너무 크면 가상 색 오버레이 구현에서 기기의 백색 특성을 고려할 필요가 있다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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• pp.85-88
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• 2005

A low-cost and high-speed PDP color inspection system can be constructed by using a CCD camera against a colorimeter. Though the inspection can be done using RGB signals obtained by a camera, it has some difficulty to introduce human color sensitivity. Thus, it is quite desirable to convert the RGB values into the XYZ values that can be compared to the values of a colorimeter. Accordingly, the current study proposes a color conversion method that can analytically calculate the RGB-to-XYZ conversion matrix by utilizing the RGB primaries and the reference white. Experiments on Macbeth colorchecker colors showed that the average color difference between the converted XYZ values of the proposed method and the measured XYZ values of a colorimeter is much below the threshold of distinguishing two adjacent color patches.

• 한국인쇄학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-14
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• 2009

The color reproduction of digital still camera does not, in general, match those of the final output device. Because color gamut of these devices is different, it is therefore necessary to take account of a way to match. The way uses the optimized profile to output device an image. This paper proposed a way to create the input profile of digital still camera for standardization soft proofing process. The results of proposed way showed that for input profiles equivalent, good results relatively. In this paper, an experiment was done where the illumination sources used as the standard illumination 5200K and illuminated at a $45^{\circ}$ angle in the best illumination efficiently. The white balance was in mode 'custom' : aperture F11, exposure time 1/60s, ISO50, focal length 80mm. The images were exported and saved as 16bit RGB TIFF(AdobeRGB, sRGB, ProphotoRGB) images. To do the test, the RGB values of the RGB TIFF images are processed through the ICC input profile to arrive at processed $CIEL^*a^*b^*$ values. A profiling tool such as ProfileMaker 5.0 and Monacoprofile 4.8 are used to do this. The processed $CIEL^*a^*b^*$ values are compared to the reference $CIEL^*a^*b^*$ values and these two values are used to calculate a ${\Delta}E{^*}_{ab}$.

• 한국광학회지
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• 제15권2호
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• pp.183-189
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• 2004

고화질 디지털 카메라가 널리 보급되면서 디지털 카메라는 단순한 영상 기록 장치가 아닌 정보 저장 매체로써 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 디지털 카메라의 분광 감도가 표준 관측자의 색 일치 함수와 다르기 때문에 카메라로는 색이 정확하게 측정될 수 없다. 본 연구는 카메라 이미지를 피사체의 색 정보를 지니고 있는 sRGB 이미지로 변환하는 방법에 관한 것이다. 디지털 카메라의 출력 신호와 CIE 삼자극치간의 변환 행렬은 Macbeth ColorChecker 24색을 기준 색으로 하여 다중 회귀법을 사용하여 구하였다. 변환 행렬을 이용하여 카메라의 출력 신호로부터 피사체의 실제 색을 찾아내어 이상적인 sRGB 표준 모니터에 정확하게 나타낼 수 있는 RGB 데이터로 변환하였다. Kodak DC220 디지털 카메라로 생성된 Macbeth ColorChecker의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 2.1 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 시험 색표로 사용된 IT8 Reference KIT(286색)의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 4.6 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 로 계산되었다. ab/$^{*}$ 로 계산되었다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.335-344
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• 2018

모바일 AMOLED 디스플레이의 소모 전력을 소프트웨어 수준에서 참조하기 위해서는 소모 전력에 대한 모델이 필요하다. 하지만, 전력 모델을 얻기 위한 기존 연구들은 전력 측정 활동을 위한 실험 환경 및 장비가 필수적으로 요구되었다. 또한, 모델링을 위해 사용된 RGB 값의 조합이 무분별하고, 매우 적어 RGB 값들 간의 상호 영향을 모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 RGB 색 공간분할 기법 및 으로 구성된 맵핑 테이블 제공 방법을 제안한다. 제안된 분할 기법을 통해 색과 함께 전력을 고려하며 RGB 조합들을 샘플링하고, 제안된 맵핑 테이블 제공 방법에 따라 샘플링된 RGB 조합들로 구성된 맵핑 테이블을 생성한다. 실험을 통해 색 차원과 전력 차원에서의 분할 기법에 따른 샘플들의 특징을 분석하였고, 이를 바탕으로 AMOLED 디스플레이에 대한 맵핑 테이블을 생성하였다. 더불어, 맵핑 테이블을 활용하여 각기 다른 4개의 전력 모델을 평가함으로써 맵핑 테이블의 재사용 가능성을 확인하였다. 이러한 맵핑 테이블은 연구자들에게 제공되어 전력 측정 활동 없이도 전력 모델을 생성하는데 활용될 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.66-75
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• 2010

항공사진이나 다중분광영상을 활용하여 도로 지도를 제작할 경우 최근에 건설된 도로에 대한 지도의 업데이트가 너무 늦어 일반 수요자의 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. Google Earth에서는 RGB값에 의거한 이미지가 아주 높은 주기 해상도를 가지고 무료로 제공되고 있기 때문에 도로를 추출하기 주요 데이터로 부상되고 있다. 본 연구는 Google Earth로 도로를 추출하기 위한 최적의 RGB 표준값과 범위값을 추적하는 의도로 출발하였다. 5개의 사례연구지역에 대해 Google Earth RGB 영상을 활용하여 도로를 추출할 수 있는 능력에 대해 검증이 이루어졌다. 수동 검출을 통해 Google Earth 이미지에서 RGB 대푯값을 각각 126, 125, 127을 도출하였고, 도로의 특성을 감안한 대푯값 범위를 분석하여 RGB값 각 25%, 30%, 19%가 최적인 것을 알 수 있었다. 아울러 Google Earth 이미지의 디스플레이 축척간에 RGB 표준값과 범위값이 큰 차이가 없음을 확인할 수도 있었다. 기존연구에서 활용된 다양한 알고리즘이 RGB 화소값의 최적구간을 추적할 수 있었으며 61cm 공간해상도를 가진 Quickbird RGB 데이터가 다양한 형태의 도로를 추출할 수 있다는 것이 확인되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.383-386
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• 2002

It is very important to inspect color of printed texture in the textile process. To distinguish the color of the printed texture, RGB color values obtained from a scanner must be transformed to the standard colorimetric system used in the textile industry. It is XYZ color system that is defined by CIE(Commission Internationale do 1Eclairage). The mapping from RGB to XYZ color values is not simple and the scanner has even a positional deviation of RGB colors. In this paper an automatic color inspection method using a general scanning machine is presented. We used a U(neural network) model to map RGB to XYZ and compensate the positional error. In the real experiments, this inspection system shows to get very exact XYZ values from the traditional scanner regardless of the measuring position.