퍼지 신경망을 이용한 페인트 칼라 매칭시스템에 관한 연구

조성규, 황규석

부산대학교 화학공학과

A Study on the Paint Color Matching System Using Fuzzy-Neural Networks

Seong-Gyu Cho, Kyu-Suk Hwang

Dept. of Chemical Eng., Pusan National University

서론

국내 paint 업체의 Color정보처리 기술은 현재 외국산 CCM(Computer Color

Matching)을 사용하여 이루어지고 있다. 그러므로 수입되어진 프로그램과 data의

국산화가 시급한 실정이다. CCM이 도입된 paint업체의 사업장에서의 색관리는 Kubelka-Munk 방정식에 의존하고 있는데 이는 식이 매우 복잡할 뿐만 아니라 metallic 또는 pealescent color 에서는 적용되지 못하는 단점이 있다.

본 연구에서는 다변수적인 특성과 비선형적인 특성을 가진 color matching에 대해 학습기능과 정보들이 연결강도에 분산되어 저장되므로 강인성을 가지는 Neural Network와 비선형적인 특성을 모델링하는데 효과적인 Fuzzy이론을 결합한 퍼지신경망(Fuzzy-Neural network)로서 color recipe prediction과 color matching을 시도 하였으며 일반적으로 사용되는 인공 신경망중 하나인 BP(Back

Propagation)과 퍼지 신경망의 성능을 비교하였다.

퍼지 신경망

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. 따라서 신경망의 장점과 퍼지시스템의 장점을 결합시킨 다층 퍼지 신경망을 개발하였다.

본 연구에서 제안된 다층 퍼지 신경망은 2개의 Fuzzy_Neural_Network로 구성되어있다. (Fig 1)

시편의 CIELch 값을 input으로 하는 FN1에서는 시료(White, Green, Blue)의 recipe prediction을 행하며 은닉층에 사용된 node수는 2개의 AND neuron과 1개의 OR neuron으로서 2층의 은닉층이 사용되었고 학습율은 0.6이었다. (Fig 2)

FN2와 NN2에서는 FN1에서의 output값인 Pw, Pg, Pb 가 input로 사용되었다.

NN2에서는 학습율이 0.7이었고 은닉층에 사용된 node수는 20개이고 FN2에서는 학습율이 0.6이었고 2개의 AND neuron과 1개의 OR neuron을 가지고 color matching를 시도하였으며 NN2와 FN2에서 BP(back propagation)과 퍼지 신경망을 비교하여 퍼지 신경망이 우수함을 보였다.

NN2에 사용된 BP의 비선형 경계치 함수는 sigmoid 함수를 사용하였고 그리고 FN2에의 퍼지 신경망은 은닉층에서 T-norm과 S-norm이 사용되었다.

Fig. 1. Fuzzy-Neural Network       Fig. 2. The architecture of

Fuzzy-Neural Network

실험

서로 다른 3가지 finished paint - white, green, blue를 각각 비율별로 혼합하여 80개의 시편을 얻었으며 시료로는 조광페인트의 white, green, blue lacquer paint를 사용하였다. 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.

CIELch 색좌표계

이 실험에서 사용된 표색계는 CIE(국제 조명 위원회: Commission Internationral delEclairage) 표색계중 회전 직교 좌표계인 CIELch를 사용하였다.

CIELch는 CIELab로부터 직접 명도 채도 색상에 대한 속성을 직접 수치로 나타낼수 있다.

CIE 1976 명도           [eqn: L^* = 116( {Y } over {Y_n } )^1/3 - 16]

CIE 1976 a,b 채도       [eqn: C_ab ^* = [(a^* ) ^2 + (b^* )^2 ] ^1/2]

CIE 1976 a,b 색상각도   [eqn: H_ab = tan^-1 ( {b^* } over {a^* } )]

80개의 color 시편 data를 CIELab공간(Fig 3)과 CIELch공간(Fig 4)에 나타내면 아래와 같다

Fig. 3. CIELab space                   Fig. 4. CIELch space

실험결과

White-Green-Blue 의 Color data중 10개의 Test data로서 FN1에서 Color racipe prediction(Fig.5.)을 하였으며 FN1의 output data(Pw, Pg, Pb)로서 FN2와 NN2에 input data로 사용하여 color matching을 시행하였다.

색의 차이를 나타내는 색차식은 CIELab 1976에서 유도 되어진 CIELch 색차식이용하여 BP와 퍼지신경망을 비교하였다.(Fig.6.)

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

Fig. 5. White + Green + Blue         Fig. 6. White + Green + Blue              recipe prediction                      color difference

결론 및 향후계획

Finish paint의 색을 평가하기 위해  CIELch 색좌표계을 이용하여  BP(Back-

propagation)과 퍼지신경망을 사용하여 Color recipe prediction과 color matching를 행하였다.  White + Green + Blue 색혼합에서의 BP에서의 color difference는 2.688 이었고 퍼지-신경망에서는 1.745 이었다.

일반적인 인공지능에서 사용되는 BP보다 퍼지신경망이 더 좋은 성능을 나타내었다. 색차의 향상을 위해서는 fuzzy system, neural networks, Genetic algorithm 등을 병합하여 지속젹인 연구를 통해 색차의 향상을 꾀할수 있을 것이다.

감사의 글

본 연구는 포항공과대학교 공정산업의 지능자동화 연구센터를 통한 한국과학

재단 우수연구센터 지원금에 의한 것입니다.

1. M.Osumi, Computer Color Matching System for Metallic and Pearlescent       Colors That the Fuzzy Theory. Proc. 8th Con. p654∼657

2. 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

3. 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