유전자 알고리즘과 퍼지 신경망을

이용한 페인트 칼라 매칭시스템에 관한 연구

조성규, 황규석

부산대학교 화학공학과

A Study on the Paint Color Matching System

Using Genetic Algorithm and Fuzzy-Neural Networks

Seong Gyu Cho, Kyu Suk Hwang

Dept. of Chemical Eng., Pusan National University

서론

CCM(Computer Color Matching)은 입력된 도료의 정보를 이용하여 미지의

색상에 대한 배합정보를 출력하여 주는 장치이다.

현재 국내 Paint 업체의 Color정보처리 기술은 외국산 CCM을 사용하여 이루어지고 있다. 외국산 CCM에서 결과로 나온 배합비율은 특정한 외국 도료를 기준으로 하여 만들어 졌기 때문에 국내의 Color 처리 기술을 개발하지 않으면, 국내 도료가 정밀하게 제조될수 있는 능력이 있다고 하더라도 외국회사의 도료를 사용할 수밖에 없다. 그러므로 수입되어진 프로그램과 Data의 국산화가 시급한 실정이다. CCM이 도입된 paint업체의 색관리는 흡수계수(K)와 산란계수(S)에 의존하는 Kubelka-Munk 방정식에 의존하고 있는데 이는 식이 매우 복잡할 뿐만 아니라 metallic 또는 pealescent color 에서는 적용되지 못하는 단점이 있다.

본 연구에서는 다변수적인 특성과 비 선형적인 특성을 가진 Color Matching에 대해 학습기능과 정보들이 연결강도에 분산되어 저장되므로 강인성을 가지는 Neural Network, 비선형적인 특성을 모델링하는데 효과적인 Fuzzy이론, 전역탐색과 지역탐색의 특성을 가지며 빠른 수렴의 특성을 가지는 Genetic algorithm을 이용한 GFN(Genetic Algorithm and Fuzzy-Neural Networks)로서 Color Recipe Prediction과 Color Matching를 시도하였다. 그리하여 일반적으로 사용되는 인공 신경망중 하나인 BP(Back Propagation)과 퍼지신경망과 GFN의 성능을 비교하였다.

시스템 개요

신경 회로망은 학습 기능과 병렬 처리가 가능한 계산 능력이 뛰어나지만 전문가의 애매한 지식을 반영하기 힘들며 학습 시간이 오래 걸리는 단점이 있다.

퍼지 시스템은 전문가 지식을 언어적 표현을 사용해 근사한 것이므로 비선형적 특성을 모델링하는데 매우 효과적이다.

유전자 알고리즘은 자연 생태계의 적자 생존의 원리를 모방한 이론으로써 유전원리에 근거하여 해가 존재할 수 있는 구간을 염색체로 코딩한 후 유전자의 교배와 돌연변이등의 개념을 응용한 유전 연산자를 이용함으로 전역탐색과 지역 탐색의 특성을 가지는 최적화 방법으로서 신경 회로망이 가지는 지역 최소점으로의 국부적 수렴상태를 극복할 수 있는 알고리즘이다. 따라서 신경회로망의 장점과 퍼지시스템의 장점 및 유전자 알고리즘을 이용하여 시스템을 구성한다.

본 연구에서 제안한 유전자 전처리기를 가진 다층 퍼지 신경망(GFN)은 2개의 GFN로 구성되어 있다(Fig. 1).

Fig. 1. Proposed Fuzzy-Neural Network and Genetic Algorithm Architecture.

시편의 CIELch값을 Input으로 하는 GFN1에서는 임의의 색상을 만들어 내는데 필요한 조색비율(White, Green, Blue)의 Recipe Prediction을 행하며 GFN2에서는 GFN1에서의 Output값인 Pw, Pg, Pb를 이용하여 그색의 CIELch값을 찾는 Color Matching를 행한다

색을 수치적으로 표현하기 위해 CIELch 색좌표계를 사용하는데 이들 값들은 비교적 큰값을 가지고 가중치 값을 1또는 0으로 놓는 방식으로 T-nom, S-norm을 사용하므로 Data의 Normalization가 필요하였다 Normalize에 이용된식은 아래와 같다(식(1)).

[eqn: f(x) = {x-min } over {Max - Min }]                     …(1)

여기서 x는 L, c, h값을 나타내며 Max, Min은 Data내의L, c, h의 최대값과 최소값을 나타낸다

Color Matching에 사용된 GFN(Genetic algorithm and Fuzzy-Neural Network  )을 살펴보면 먼저 측정된 Data의 Normalize(식(1))를 행하며 그것을 Input으로 하여 개체수 12개, 탐색구간 -1∼1, 돌연변이 확률 0.03, 교배확률 0.4 이고 은닉층(Hidden Layer)에 사용된 Node수는 6개의 AND Fuzzy-Neuron과 4개의 OR Fuzzy-Neuron으로 이루어진 2층의 은닉층이 사용되었고 학습률(Learning rate)는 0.6이다(Fig. 2).

Fig. 2.  Architecture of GFN.

Color of Paint

도료는 고체물질의 표면에 도장되어 도막을 만들어 물체의 표면을 보호하고 아름답게 만드는 유동 상태의 화학제품이다. 도료의 주요 성분은 크게 도막을 형성하는 수지와 도료의 성질의 향상을 위해 소량 첨가되는 보조제와 도료의 유동상태를 유지하기 위한 증발성분인 용제로 구성되어 있다. 도료의 색은 도막에 의해 크게 달라진다.

색채를 측정함에 있어 측정값에 영향을 미치는 요소로서 광원의 상대 분광

분포, 시료의 분광확산 반사율, 관측자의 색채 시감 효율을 들수 있다.

본 연구에 사용된 색의 색차(Color Difference)를 나타내기 위해 사용된 색차식은 CIELab 1976에서 유도 되어진 CIELch 색차식이 사용되었다. (식(2))

[eqn: TRIANGLE E_ab ^* = [( TRIANGLE L^* ) ^2 + ( TRIANGLE C_ab ^* )^2 + ( TRIANGLE H_ab ^* )^2 ] ^1/2]              …(2)

Color Measurement

본 연구에서는 서로 다른 C 페인트회사의 Finished Paints - White, Green, Blue Lacqer Paint를 사용하였고 완성된 제품을 혼합하는 방법으로 시편을 제작하여 80개의 시편을 얻었다. 시편의 제작 과정은 Weighing, Mixing, Application, Drying, Measurement로 이루어진다. 각 Finished Paint의 다른 조색비율로 만들어진 시편을 색차계(SP-80, Tokyo Denshoku Tech)를 사용해 측정하였으며 이중 70개의 Color Data가 Training Data로 사용되었으며 10개가 Testing Data로 사용되었다.

결과 및 고찰

Finished paints의 색을 평가하기 위해 CIELch 색좌표계를 이용하여 BP(Back- Propagation)과 퍼지 신경망(Fuzzy Neural Networks)와  GNF를 사용하여 Color Recipe Preciction과 Color Matching를 행하여 색차를 평가하였다.

White + Green + Blue 색혼합에서 BP의 Color Difference는 2.688이었고 퍼지-신경망에서는 1.745 이었다. 일반적인 인공지는에서 사용되는 BP보다 퍼지신경망이 더 좋은 경과를 나타내었지만 여전히 허용 오차범위를 만족시키지 못하고 있다.

그렇지만 유전자 알고리즘 전 처리기를 이용한 퍼지신경망의 경우에는 Color Difference가 1.198 으로 그 결과가 어느정도의 만족함에 검증하였다.

본 연구에서 정확한 Color Matching를 하기 위해서는 보다 정밀한 색차분석기의 개발과 많은 실험결과가 선행되어야 한다. 이와 병행하여 고정밀의 CCM에 의한 Input Data의 신뢰성을 확보해야 된다.

Fig. 3. White + Green + Blue         Fig. 4. White + Green + Blue              Recipe Prediction.                     Color Difference.

참고문헌

1. E.Mizutani, R.Jang, Coactive Neuro-Ruzzy Modeling for Color Recipe          Prediction, IEEE International Conference on Neural Networks. Part 5(of 6),     Nov. 27/ 1995

2. M.Bisshor, M.J.Bushnell, Genetic optimisation of NeuralNetwork Architec

tures for Colour Recipe Prediction, Proc. of International Conference on       Artificial Neural Nets and Genetic Algorithm, 1993. 726∼730