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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전수현 (한국생산기술연구원) 박재상 (삼성전자) 태현철 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제45권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
48 - 55 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

딥러닝 알고리즘을 이용한 인쇄된 별색 잉크의 색상 예측 연구
전수현 ,  박재상 ,  태현철 산업경영시스템학회지 2022.06 학술저널
딥러닝을 이용한 별색 잉크의 색상 예측 연구
전수현 ,  유영준 ,  태현철 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
딥러닝을 이용한 별색 잉크의 색상 예측 연구
전수현 ,  유영준 ,  태현철 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In ‘offset printing’ mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called ‘spot color’ ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through ‘Delta E’ provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
#Deep Learning #DNN #Spot Color #Delta E #Printed Color

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