| 학회 | 한국화학공학회 |
| 학술대회 | 2001년 봄 (04/27 ~ 04/28, 연세대학교) |
| 권호 | 7권 1호, p.593 |
| 발표분야 | 공정시스템 |
| 제목 | 유전자 알고리즘과 퍼지 신경망을 이용한 페인트 칼라 매칭시스템에 관한 연구 |
| 초록 | 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. |
| 저자 | 조성규, 황규석 |
| 소속 | 부산대 |
| 키워드 | Genetic; Fuzzy; Neural; Color |
| 원문파일 | 초록 보기 |
