KR100712644B1 - 비주얼 컨텐츠를 터미널 사용자의 색각 특성에 적합하도록적응 변환시키는 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

네트워크로부터 입력되는 비주얼 컨텐츠를 터미널 사용자의 색각 특성에 적합하도록 적응 변환시키는 방법 및 시스템이 제공된다. 먼저 사용자의 색각 특성에 대한 정보를 네트워크 및 터미널의 특성을 고려하지 않는 표준화된 포맷으로 기술하는 색각특성기술자가 제시된다. 본 발명에 의한 색각특성기술자는 사용자의 색각 장애 타입과 색각 장애 정도애 대한 정보를 포함한다. 색각 장애 정도는 서술적 또는 수치적으로 기술된다. 본 발명은 색각 장애 타입에 따라 비주얼 컨텐츠를 차별적으로 적응 변환한다.

Description

비주얼 컨텐츠를 터미널 사용자의 색각 특성에 적합하도록 적응 변환시키는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR TRANSFORMING ADAPTIVELY VISUAL CONTENTS ACCORDING TO TERMINAL USER'S COLOR VISION CHARACTERISTICS}
본 발명은 비주얼 컨텐츠를 변환하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 특히 사용자의 색각 특성에 따라 비주얼 컨텐츠를 적응 변환하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
멀티미디어 관련 국제 표준화 기구인 ISO/IEC(International Standard Organization / International Electrotechnical Committee) JTC1 산하 위원회 SC29의 작업 그룹(Working Group)인 동영상 전문가 그룹 MPEG에서 멀티미디어 프레임워크에 대한 차세대 표준으로 제정하는 MPEG-21은 기존의 MPEG이나 다른 표준 단체들의 규격들을 통합하여, 서로 다른 환경 하에 존재하는 광범위한 네트워크나 터미널, 사용자 특성에 상관없이 멀티미디어 컨텐츠를 자유롭고 편하게 사용할 수 있는 멀티미디어 통합 프레임워크의 구현을 목적으로 하고 있다. MPEG-21 세부 항목 파트 7의 디지털 아이템 적응 변환 부분은 멀티미디어 컨텐츠 (또는, 디지털 아이템)를 네트워크나 터미널(영상표시장치), 사용자 특성에 따라 적응 변환시키는 부분으로 현재 표준화 작업이 진행 중에 있다.
색각 장애를 갖는 사용자를 위한 선행 연구는 다음과 같다. 먼저 H. Brettel은 "Computerized simulation of color appearance for dichromats, Journal of Optical Society of America, A, v.14, no. 10, 1997, 2647 - 2655"에서 색각 장애 중 색맹 장애를 가진 사용자가 보는 색각 특성을 일반 사용자로 하여금 체험할 수 있도록 하기 위한 알고리즘에 대해 연구했다. 그러나, 본 논문에서는 색각 장애를 가지고 있는 사용자의 시각 특성을 시뮬레이션할 수 있는 알고리즘만 제시되었고, 색각 장애로 인하여 얻을 수 없거나 얻기 힘든 정보를 얻도록 하기 위한 적응 변환 알고리즘의 제시는 언급되기 않았다. 이 방법은 컨텐츠 제작자가 컨텐츠 제작 단계에서 컨텐츠의 색상을 선택하기 전에 색맹자를 위한 시뮬레이션 과정을 거치도록 한다. 선택된 색상의 조합이 색맹자들에게 식별 가능한지를 판단하기 위해 시뮬레이션 과정을 거치고, 시뮬레이션 결과를 판단하여 가능한 한 색맹자들이 식별하기 어려운 색상을 조합을 피하도록 하는데 그 목적이 있다.
그러나 기존에 존재하는 이러한 방식은 컨텐츠 제작자에게 제한된 수의 색상 사용을 강요함으로써 그들의 창조성을 제한할 수 있고, 일반 사용자에게는 색상 정보 인지 과정에서의 불편함과 단조로움을 유발시킬 수 있다. 또한, 이러한 방법은 서로 다른 사용자의 요구를 만족시키기 어렵다. 따라서 컨텐츠 제작 단계가 아니라 사용자의 개인적인 시각 능력이나 터미널 장치에 따른 적응적 변환이 필요하다. 오늘날 하루에도 수많은 디지털 멀티미디어 컨텐츠가 생산되고 있기 때문에, 컨텐츠 제작 단계에서 수행되는 이러한 방법은 이미 존재하는 컨텐츠를 적응 변환할 수없다는 단점을 가지고 있다.
이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로서 비주얼 컨텐츠의 색상을 직접 변환함으로써 색각 이상자의 색상 정보 인지 능력을 향상시키는 방법을 고려할 수 있다. 이러한 방법은 디스플레이 장치의 특성에 따라 재설계될 필요가 없고, 존재하는 모든 컨텐츠의 적응 변환이 가능하다는 장점이 있다.
색각 장애를 가지고 있는 사용자를 위한 적응 변환 방법은 "G. Kovacs, Enhancing Color Representation for Anomalous Trichromats on CRT Monitors Color, research and application, v.26 SUPP, 2001, S273-S276"에서 논의되었는데, 이 논문에서는 음극선관(cathode ray tube : 이하, "CRT"라고 함) 모니터에 탑재할 필터를 계산하고, 얻어진 필터를 해당 CRT 모니터의 RGB 스펙트럼 반응 값에 적용함으로써, 정상 사용자처럼 보이도록 하는 알고리즘이다. 그러나 이 방법은 모니터에 필터를 적용시키는 방법으로 화면에 여러 개의 디지털 아이템(digital item), 즉 여러 개의 영상이 있을 때 컨텐츠 별로 변환을 할 수 없다는 단점이 있고 또한 이 기능을 구현하기 위해서는 특별히 제작된 CRT 모니터를 구입해야 하는 부담이 있다.
또한 미국특허 제6,362,830호 공보에는 색각 이상자를 모델링하는 식을 막연히 유도하고 있으나, 색각 이상자의 색각 특성에 따라 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 방법이 매우 복잡할 뿐만 아니라, 적응 변환된 비주얼 컨텐츠를 색각 이상자가 정상인과 같이 인식하도록 하는 것이 아니라 단순히 구별할 수 있도록 할 뿐이다. 미국특허 제6,362,830호 공보에 개시된 내용은 여기서의 인용에 의해 본 명세서에 통합된다.
사람은 사물의 표면에 반사된 빛을 눈의 시세포가 감지함으로써, 그 사물의 색상과 밝기를 인지한다. 사람의 망막에 있는 시세포에는 간상세포와 원추세포가 있다. 시세포는 빛을 감지하는 기능을 가지도록 특별히 분화된 세포다. 인간의 눈에는 약 7백만 개의 원추세포와 1억 3천만 개의 간상세포가 있다. 인간은 간상세포를 이용하여 명암을 구별하며, 원추세포를 이용하여 자세한 모양과 색상을 인지한다. 인간의 색상의 인지는 원추세포에 포함된 광색소에 의해 광자를 흡수함으로써 일어난다. 정상적인 사람은 망막내에 가시 파장의 서로 다른 부분의 빛을 흡수하는 세 가지 원추세포를 가진다. 이들은 각 원추세포가 흡수하는 파장 영역의 최고 민감도(peak sensitivity)에 따라 L(long), M(middle), S(short)으로 분류된다. 인간은 이 세가지 원추세포가 빛에 따라 반응하는 신호의 비율에 따라 색상을 인지한다.
이와 다르게, 색각 이상은 선천적으로 망막 내에 세 가지 원추세포 가운데 어느 한 가지가 없거나 그들의 기능이 정상적이지 못한 상태를 말한다. 두 가지 원추세포만 가지고 있는 경우를 색맹(dichromacy)이라고 하고, 세 가지 원추세포가 모두 존재하지만 원추세포의 기능이 정상적이지 못한 경우를 색약(anomalous trichromacy)이라고 한다. 전 세계 남성 인구의 약 8%, 여성 인구의 약 0.5%가 색각 이상자들이다. 그럼에도 불구하고, 색각 이상을 치료할 수 있는 방법이 현재까지 존재하지 않기 때문에, 이들을 위한 새로운 방안의 연구가 필요하다.
색각 이상자가 원래의 색상을 보도록 하는 것은 의학적으로는 불가능하다. 색각 이상자가 비록 원래의 색상을 볼 수는 없을지라도, 컨텐츠의 색상으로부터 인 지 가능한 정보를 정상인과 동일하게 얻을 수 있도록 하는 것이 색맹을 위한 컨텐츠 적응 변환의 목적이다.
본 발명은 색각 장애의 종류에 상관없이 일반 사용자에 상응하는 비주얼 컨텐츠의 의미 정보를 색각 장애를 가진 사용자에게 별도의 장비없이 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한 본 발명은 디지털 아이템 별로 일반 사용자에 상응하는 비주얼 컨텐츠의 의미 정보를 색각 장애를 가진 사용자에게 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
이러한 목적을 이루기 위해 네트워크로부터 입력되는 비주얼 컨텐츠를 터미널 사용자의 사용자의 색각 특성에 적합하도록 적응 변환시키는 방법 및 시스템이 제공된다. 먼저 사용자의 색각 특성에 대한 정보를 네트워크 및 터미널의 특성을 고려하지 않는 표준화된 포맷으로 기술하는 색각특성기술자가 제시된다. 본 발명에 의한 색각특성기술자는 사용자의 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 대한 정보를 포함한다. 색각 장애 정도는 서술적 또는 수치적으로 기술된다. 색각특성기술자는 사용자 식별정보 또는 색각 장애의 유무를 표시하는 정보를 더 포함할 수 있다. 또한 색각특성기술자는 사용자의 환경 특히, 사용자 주위의 밝기에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 색각 장애의 타입 즉, 색맹이냐 색약이냐에 따라 차별적으로 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시킨다. 색각특성기술자에 포함된 색각 장애 정도에 대한 정보로부터 사용자가 색맹인 것으로 판정되면 본 발명은 먼저 색맹 장애 사용자가 검 출하기 힘든 장애영역을 검출한다. 본 발명에서 제시한 첫번째 방법은 색맹 장애를 가진 사용자의 제한된 LMS 영역과 일반 사용자의 LMS 영역을 비교하여 LMS 값이 감소된 영역을 계산함으로써 색맹 장애 사용자가 검출하기 힘든 장애영역을 검출한다. 본 발명에서 제시한 두번째 방법은 장애영역 구별을 위하여 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간에서 CMYK 색공간으로 변환하고, 상기 색각 장애 타입에 따라 상기 CMYK 색공간의 소정 영역에 해당하는 픽셀을 식별하는 것에 의해서도 수행될 수 있다. 이렇게 장애영역이 구별되면 장애영역에 해당하는 각 픽셀의 색도(hue), 채도(saturation), 명도(intensity) 중 적어도 하나를 적절히 조정함으로써 사용자의 색각 특성에 맞도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시킨다.
한편 사용자가 색약인 것으로 판정되면 비주얼 컨텐츠를 RGB 색 공간에서 LMS 색 공간으로 변환하고, 사용자 눈의 원추세포 반응 함수를 이용하여 비주얼 컨텐츠의 내용을 적응 변환시킨다.
본 발명은 비주얼 컨텐츠를 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 적응 변환시키는 방법에 있어서, 상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 단계와, 상기 색각 특성 정보 및 사용 환경 정보에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에 적응 변환을 수행하는 단계를 구비하며, 상기 색각 특성 정보는 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 대한 기술을 포함하는 것을 일 특징으로 한다.
또한 본 발명은 영상표시장치의 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 방법에 있어서, 상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 단계와, 비주얼 컨텐츠를 입력받는 단계와, 상기 색각 특성 정보 및 상기 사용 환경 정보에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에 적응 변환을 수행하는 단계와, 상기 변환된 비주얼 컨텐츠를 상기 영상표시장치를 통해 디스플레이하는 단계를 구비하는 것을 다른 특징으로 한다.
또한 본 발명은 영상표시장치의 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 시스템에 있어서, 상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 수단과, 비주얼 컨텐츠를 입력받는 수단과, 상기 색각 특성 정보 및 사용 환경 정보에 따라 상기 입력받은 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 프로세스부를 포함하는 것을 또 다른 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명의 구성에 의하면, 색각 장애를 가진 사용자도 별도의 장비 없이 일반 사용자와 거의 동등한 의미 정보를 비주얼 컨텐츠로부터 전달받음으로써, 색각 장애를 가진 사용자도 자유롭고 편안하게 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있다. 또한 본 발명은 미디어 국제표준인 MPEG-7 및 MPEG-21의 디지털 아이템 적응 부분에도 적용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 적응 변환 시스템의 전체 구성도.
도 2는 본 발명에 의한 적응 변환 방법의 흐름도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 사용자 색각 특성 기술자의 구조도.
도 4는 환스워쓰-문셀(Farnsworth-Munsell) 검사 결과를 이용하여 색각 장애의 정도를 수치화하는 일 예를 도시한 도면
도 5는 색각경 검사 결과를 이용하여 색각 장애의 정도를 수치화하는 일 예 를 도시한 도면
도 6은 도 2의 적응 변환 단계의 일 예의 상세 흐름도.
도 7는 도 6의 색약 적응 변환 과정의 일 예의 상세 흐름도.
도 8은 정상적인 사람의 LMS 원추세포의 주파수 민감도를 도시한 도면.
도 9은 P22 인광체 (phosphor)를 갖는 음극선관 모니터의 RGB 방출곡선을 도시한 도면.
도 10은 LMS 색공간에서의 자극점(stimuli)를 표현한 도면.
도 11는 L 원추세포의 최고 민감도가 약 10nm 정도 이동한 적색약의 스펙트럼 민감도를 도시한 도면.
도 12은 도 6의 색맹 적응 변환 과정의 일 예의 상세 흐름도.
도 13은 색맹 장애를 가진 사람이 인지하는 색공간을 표시하는 도면.
도 14는 도 12의 장애 영역 구별 방법의 일 예의 상세 흐름도.
도 15는 정상인, 적록색맹, 청색맹이 인지하는 색도를 간략히 도시한 도면.
도 16은 색도각 0°에서 360°에 걸쳐, 정상인, 적록색맹, 청색맹이 인지하는 색도를 표현한 도면.
도 17은 도 12의 장애영역 구별 방법의 다른 예의 상세 흐름도.
도 18은 도 12의 HSI 조정 방법의 일 예의 상세 흐름도.
도 19는 색 분포에서 마젠타, 시얀, 노랑색 성분의 분포를 표현한 도면.
발명의 실시를 위한 최선의 형태
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명한다. 설 명의 일관성을 위하여 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소 및 신호를 가리키는 것으로 사용한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 적응 변환 시스템의 전체 구성도이다. 도 2는 본 발명에 의한 적응 변환 방법의 흐름도로서, 이러한 적응 변환은 도 1에 도시된 프로세스부(102)에서 구체적으로 이루어지는 처리 과정이다. 도 1에 도시되어 있는 바와 같이 적응 변환 시스템(100)은 프로세스부(102), 입력장치(103), 데이터베이스(104), 네트워크 인터페이스(106), 영상표시장치(108)를 포함하여 구현된다. 프로세스부(102)는 색맹 적응 변환부(110)와 색약 적응 변환부(112)를 구비하고 있다.
사용자는 키보드와 같은 입력장치(103)를 통해 자신의 색각 특성 정보와 환경 정보를 프로세스부(102)에 입력한다(202). 프로세스부(102)는 입력장치(103)를 통해 색각 특성 정보를 입력받아 데이터베이스(104)에 미리 정해진 포맷으로 보관하며, 이로써 적응 변환 시스템(100)은 초기화된다. 사용자의 색각 특성 정보에 대해 미리 정해진 포맷으로 작성되어 보관되는 정보를 색각특성기술자(114)라고 한다. 비주얼 컨텐츠는 모뎀과 같은 네트워크 인터페이스(106)를 통해 외부 네트워크(107)로부터 프로세스부(102)로 제공된다(204). 프로세스부(102)는 데이터베이스(104) 내의 색각특성기술자(114)를 참고하여, 사용자가 색맹인지 색약인지 여부를 판정한다. 사용자가 색맹으로 판정되면 프로세스부(102)는 색맹 적응 변환부(110)를 구동하여 색각특성기술자(114) 내에 포함된 색각특성정보 및/또는 환경정보를 이용하여 제공된 비주얼 컨텐츠를 사용자의 색각 특성에 맞게 적응 변환시 키고, CRT나 액정표시장치(liquid crystal display device: 이하, "LCD 장치"라고 함)와 같은 영상 표시 장치(108)를 통해 표시한다. 사용자가 색약으로 판정되면 프로세스부(102)는 색약 적응 변환부(112)를 구동하여 제공된 비주얼 컨텐츠를 사용자의 색각 특성에 맞도록 적응 변환시키고 영상 표시 장치(108)를 통해 표시한다(206).
미국특허 제6,362,830호 공보에는 색각 이상자의 시각 특성을 표시하는 행렬 [A']를 막연히 유도하고 있으나, 행렬 [A']에 대한 특이성(singularity) 문제에 대해 정확한 인식이 없다. 실제로 색맹자의 경우 행렬 [A']에 특이성 문제가 있어 역변환식이 존재하지 않는다. 따라서 미국특허 제6,362,830호 공보에서는 행렬 [A']의 역변환식을 이용한 적응 변환을 시도하지 못한다. 이에 대해 본 발명에서는 색약자의 경우에는 [A']의 역변환식이 존재한다는 것에 주목하여 적응 변환 과정에서 색약자와 색맹자를 구별하여 차별적으로 접근하는 방법을 사용한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 사용자 색각 특성 기술자의 구조도이다. 도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 사용자 색각 특성 기술자(300)는 사용자 특성 기술부(310)와 사용자 환경 요소 기술부(320)를 포함한다. 사용자 특성 기술부(310)는 사용자를 확인하기 위한 사용자 식별부호(identification number: 이하, "ID"라고 함)(311), 이름을 확인하기 위한 사용자 이름(312), 개인정보를 보호하기 위한 개인정보 공개 여부에 대한 정보(313)를 포함한다. 또한, 사용자의 시력을 나타내는 기술자(314), 사용자의 색각 장애의 유무를 기술하는 색각 장애 유무 기술자(315), 색각 장애 종류에 관한 색각 장애 타입 기술자(316), 색각 장애 정도 를 기술하는 색각 장애 정도 기술자(317)를 포함한다. 그리고 사용자 환경 요소 기술부(320)는 사용자 주위 밝기 기술자(321)를 포함한다.
사용자 특성 기술부(310)는 다음 표 1과 같이 기술된다. 색맹(dichromat)은 적색맹(protanopy), 녹색맹(deuteranopy) 및 청색맹(tritanopy)으로 나뉜다. 색맹자들 가운데 가장 많은 적록색맹은 스펙트럼의 중간 녹색이 무색이나 회색으로 보이고, 그 보다 단파장측은 청색으로, 장파장측은 황색으로 보이는 경우를 말한다. 그러므로 모니터나 텔레비전 등의 영상 표시 장치로부터 보여지는 색이 청색과 황색의 두 가지 색으로만 보이게 되고, 교통 신호등을 잘 식별할 수 없다. 이와는 반대로 청색맹은 극히 드물며, 모든 것이 적색과 녹색의 두 가지 색으로 보이게 되며, 교통 신호등을 식별하는 것은 의외로 쉽다. 한편, 세 가지 원추세포가 모두 없는 경우를 전색맹이라고 한다. 이 경우는 모든 색이 흑백 또는 회색으로만 보이기 때문에 시력이 매우 나쁘다.
색약(anomalous trichromat)은 적색약(protanomaly), 녹색약(deuteranomaly) 및 청색약(tritanomaly)으로 나뉜다. 색약자들 가운데 가장 많은 적록색약은 적색과 녹색은 약간 볼 수 있으나, 그 정도가 적록색맹과 다름없을 정도로 심한 경우에 서부터 정상에 가까운 아주 약한 경우까지 있다. 사람의 시력처럼 색각 이상에도 그 정도 차이가 다양하다.
[표 1]
Figure 112004045765465-pct00001
예를 들어, 의학용어로 Protanomaly(적색약)인 경우 색각 장애 타입기술자(319)는 적색 장애(red deficiency)를 나타내고, 색각 장애 정도 기술자(316)는 색약의 경우 서술적 기술로서 Mild(색약), 수치적 기술로서 0에서 0.9의 값으로 표현되며, 색맹의 경우 서술적 기술로서 Severe(색맹), 수치적 기술로서 1.0의 값으로 표현된다. 즉, 색각 장애 정도는 정규화된 수치에 의해 수치적으로 기술될 수 있을 뿐만 아니라, 서술적으로 기술될 수 있다. 이러한 기술 방법의 구체적 필요성에 대해서는 후술한다.
본 특허는 색각 장애의 정도(severity)를 수치화하기 위한 방법으로 세 가지 방법을 포함한다. 색각 장애의 정도를 수치화하기 위한 첫번째 방법은 색약을 일으키는 비정상적인 요소들을 측정하고, 이 값을 직접 이용하는 방법이다. 색약을 일으키는 비정상적인 요소들 가운데 하나는 해당 원추세포의 반응 함수가 정상보다 이동한 경우이고, 다른 하나는 원추세포 반응 값의 강도(intensity)가 감소한 경우이다. 상기 두 가지 현상의 복합적 결합에 따라 색약의 심한 정도가 결정된다. 상기 두 가지 경우을 수치화하기 위한 과정이 각각 수학식 1과 수학식 2에서와 같이 표현된다.
LMS 원추세포들 가운데 이동된 원추세포의 이동 정도를 수치화한 값을 Z라고 할 때, 이 Z값은 수학식 1에서와 같이 표현된다. 여기서, 의학적으로 검증된 원추세포의 이동 가능 최대 한계 수치를 αmax 나노미터(nm)라고 하고, 상기 색약자의 원추세포 이동값을 α 나노미터라고 할 때, α값은 0.0부터 αmax 나노미터까지의 값을 갖는다.
[수학식 1]
Figure 112004045765465-pct00002
여기서, 비정상적인 원추세포의 이동 값 α가 αth를 초과하는 경우나, 원추세포가 존재하지 않는 경우에는 색맹으로 판단하고, a값을 αmax 값과 같게 한다. 그러므로, 색맹의 경우에는 Z값이 항상 1.0이다.
또한, LMS 원추세포들 가운데 비정상적인 원추세포의 반응값의 강도(Intensity)가 감소한 경우를 고려하기 위한 방법이 수학식 2에서와 같이 수행된다. 의학적으로 검증된 원추세포의 감소 최대 한계 수치를 βmax라고 하고, 색약 자의 원추세포 감소 값을 β라고 할 때, β값은 0부터 βmax까지의 값을 갖는다. 결과적으로 I값은 0.0부터 1.0까지의 값을 갖도록 정규화한 값으로 수학식 2에서와 같이 결정된다.
[수학식 2]
Figure 112004045765465-pct00003
여기서, 비정상적인 원추세포의 감소값 β가 βmax를 초과하는 경우나, 원추세포가 존재하지 않는 경우에는 색맹으로 판단하고, β값을 βmax값과 같게 한다. 그러므로, 색맹의 경우에는 I값이 항상 1.0이다.
결과적으로, 수학식 1과 수학식 2를 이용하여 색각 이상의 심각성 정도를 결정하는 두 가지 요소를 수치화할 수 있다. 의학적으로 상기 두 가지 요소의 매우 다양한 결합을 통하여 색각 이상이 유발된다. 그러므로, 비정상적인 원추세포의 이동 정도를 수치화한 값 Z와 비정상적인 원추세포의 반응 강도값의 감소 정도를 수치화한 값 I에 각각 가중치를 부여함으로써 색각 이상자의 색각 이상 심각성 정도를 보다 정확하게 반영하여 이를 수치화 할 수 있다.
따라서 원추세포의 이동 현상의 경우에, 수학식 3에서와 같이, 수학식 1에서 표현된 비정상적인 원추세포의 이동 정도를 수치화한 값 Z에 가중치 WZ를 곱한 값인 ZW로 표현한다.
[수학식 3]
Figure 112004045765465-pct00004
또한, 원추세포 반응 값의 강도 감소 현상의 경우에도, 수학식 4에서와 같이, 수학식 2에서 표현된 비정상적인 원추세포 반응 값의 강도 감소 정도를 수치화한 값 I에 가중치
Figure 112004045765465-pct00005
를 곱한 값인 IW로 표현한다.
[수학식 4]
Figure 112004045765465-pct00006
결과적으로, 수학식 5에서와 같이, 가중치가 부여된 상기 두 가지 요소를 결합하여 색각 이상의 심각성 정도가 얻어진다.
[수학식 5]
Figure 112004045765465-pct00007
여기서, N값은 색각 이상의 정도를 나타내는 수치값으로 0.0에서 1.0까지 정규화된 값이다. N값은 색각 이상자의 LMS 원추세포들 가운데 비정상적인(defected) 원추세포가 다른 원추세포들 쪽으로 이동한 정도를 수치화한 Z값에 가중치 WZ를 곱한값과 비정상적인 원추세포의 반응 강도가 감소한 정도를 수치화환 I값에 가중치
Figure 112004045765465-pct00008
를 곱한 값을 더하고, 이 값을 0.0에서 1.0까지 정규화한다.
Z값과 I값의 최대값이 1.0이기 때문에, 가중치 WZ의 최대값 WZ max와 가중치
Figure 112004045765465-pct00009
의 최대값
Figure 112004045765465-pct00010
max를 더한 값을 나눔으로써 정규화를 수행한다. 마지막으로 N값을 소수점 첫째자리까지 반내림하여 색각 이상 정도의 수치적 기술값을 얻는다. 결과적으로, 표 1에서와 같이, 색맹의 경우는 색각 이상 정도의 수치적 기술값이 1.0이 되며, 색약의 경우에는 0.0에서 0.9까지의 범위 내의 값이 된다.
색각 장애의 정도를 수치화하기 위한 두번째 방법과 세번째 방법은 첫번째 방법과는 달리 색각 이상 검사의 결과를 이용하는 방법이다. 색각 장애를 검사하는 방법으로는 크게 가성동색(pseudoisochromatic)표를 이용하는 방법과, 색상 배열 방법(arrangement test), 그리고 색광을 이용하는 방법으로 나뉜다. 가성동색표 방법들 중 가장 대표적인 방법으로 이시하라(Ishihara) 테스트가 있다. 이 방법은 검사 방법이 쉽고 빠르기 때문에 색각이상 검사 방법들 가운데 가장 보편적으로 사용된다. 그러나, 색각 장애의 정도를 상세하게 검사하기 어렵다는 단점이 있다. 색상 배열 방법은 가성동색표 방법에 비하여 검사 시간이 오래 걸리고 색각 장애를 분석하는 방법이 보다 어렵다는 단점이 있으나, 가성동색표 방법에 비해 색각 장애의 종류 및 정도를 정확하게 검사할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 색상 배열 방법들 중 가장 대표적인 방법으로 환스워쓰-문셀(Farnsworth-Munsell : FM) 색도 검사 방법이 있다. 마지막으로 색광을 이용하는 색각경 (anomaloscope) 방법이 있다. 이 방법은 적녹색약을 가장 정확하게 검사할 수 있는 방법으로 알려져 있으며, 특히 색각 장애의 정도를 세분화하는데 용이한 검사 방법이다.
본 특허에서는 색각 장애의 정도를 수치화하기 위한 두번째 방법으로 FM 색도 검사 방법을 이용한다. FM 색도 검사 후에 나온 전체 오류 점수(total error score, TES)를 이용하여 색각 장애 심각성의 정도를 수치화한다. 전체 오류 점수에 따라 색각 장애 심각성의 정도는 0.1에서 1.0까지 수학식 6에서와 같이 수치화된다.
[수학식 6]
Figure 112004045765465-pct00011
여기서, E는 전체 오류 점수를 나타낸다. 전체 오류 점수가 Emin보다 작을 경우에는 색각 장애가 없는 정상인이라고 판단하고, Emax보다 큰 경우에는 색맹 장애가 있다고 판단한다. 전체 오류 점수가 Emin보다 크고 Emax보다 작은 경우에는 색약 장애라고 판단한다. 색약 장애의 경우, 색각 장애 정도의 수치값 N은 색약 장애로 판단하는 전체 오류 점수의 범위에서 차지하는 피검사자의 전체 오류 점수의 비율로 결정한다. 이 경우에, 색약 장애 정도의 수치값인 N은 0.1에서 0.9까지의 값을 갖는다. 이 수치는 소수점 둘째자리를 반내림한 값이다. 그리고, 색맹 장애의 경 우, 색각 장애 정도의 수치값 N은 항상 1.0이 된다. 도 4는 FM 색도 검사의 결과를 이용하여 색각 장애 정도를 수치화하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
본 특허에서는 색각 장애의 정도를 수치화하기 위한 세번째 방법으로 색각경을 이용한다. 현재 색각경은 적녹색각 장애만 검사가 가능하다. 본 특허에서는 가장 대표적인 색각경인 나겔(Nagel) 색각경을 이용하여 색각 장애의 정도를 수치화 한다. 나겔 색각경은 두 부분으로 구성된다. 첫번째 부분은 순수한 황색을 방출하는 부분인 테스트 필드(test field)이고, 두번째 부분은 적색과 녹색을 함께 방출하여 황색을 만드는 부분인 믹스쳐 필드(mixture field)이다. 나겔 색각경에는 두 개의 조절 장치가 있는데, 첫번째 조절 장치는 테스트 필드의 밝기를 조절하는데 사용되며, 두번째 조절 장치는 믹스쳐 필드의 적색과 녹색의 비율을 조절하는데 사용된다. 피검사자는 두 눈으로 색각경을 보면서 두 개의 조절 장치를 이용하여 테스트 필드와 믹스쳐 필드에 방출되는 색을 동일한 색으로 조절해야 한다. 검사자는 피검사자가 조절한 두 조절 장치의 값을 분석하여 색각 장애의 종류와 심각성의 정도를 판단한다. 적색과 녹색의 비율은 0에서 73까지의 값을 갖는다. 0은 순수한 녹색을 나타내고, 73은 순수한 적색을 나타낸다. 1부터 72까지의 값은 녹색에서 적색이 혼합된 색이 된다. 이 값이 작을수록 혼합된 색에서 적색이 차지하는 비율이 커지고, 클수록 녹색이 차지하는 비율이 커진다. 이 값은 검사를 시작하기 전에 보통 43으로 설정되어 믹스쳐 필드의 황색을 생성한다. 피검사자의 값이 40에서 45사이의 값인 경우에는 정상인으로 판단한다. 색각 장애의 심각성 정도는 수학식 7에서와 같이 0.1에서 1.0까지 수치화된다.
[수학식 7]
Figure 112004045765465-pct00012
수학식 7에서, Rd는 피검사자가 테스트 필드와 동일하다고 인지하는 믹스쳐 필드의 적/녹색 비율 구간 범위를 나타낸다. 즉, Rd는 적/녹색 비율 구간 범위의 최소값 Rmin과 최대값 Rmax사이의 거리를 나타낸다. Rd값이 클수록 색각 장애의 정도가 심함을 의미한다. 정상인의 경우에 적/녹색 비율 구간 범위는 Rnormal min에서 최소값을 가지고, Rnormal max에서 최대값을 가진다. 즉, 정상인의 Rd값은 (Rnormal max - Rnormal min)값이 된다. 사용자가 색각경 검사를 수행한 결과, 사용자의 거리값 Rd가 한계값 Rth보다 작은 경우에는 색약장애가 있다고 판단하고, 큰 경우에는 색맹 장애가 있다고 판단한다. 색각 이상의 종류에 따라, 한계값인 Rth가 달라진다. 녹색각이상의 경우에는 한계값 Rth가 Rnormal min값이 되고, 적색각이상의 경우에는 (73-R normal max)이 된다. 이 수치를 이용하여, 색약 장애의 경우에 색각 장애 정도의 수치값 N은 색약 장애로 판단하는 적/녹색 비율 범위의 최대 거리인 Rth와 피검사자의 적/녹색 비율 범위 의 거리인 Rd사이의 비율로 결정한다. 이 경우에, 색약 장애 정도의 수치값인 N은 0.1에서 0.9까지의 값을 갖는다. 이 수치는 소수점 둘째자리에서 반내림한 값이다. 그리고, 색맹 장애의 경우에는 색각 장애 정도의 수치값 N은 항상 1.0이 된다. 도 5는 색각경 검사의 결과를 이용하여 색각 장애 정도를 수치화하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다. 다음 표 2는 도 3에 도시된 바와 같은 구조를 갖는 색각 특성 기술자가 XML 문서로 작성된 예이다.
[표 2a]
Figure 112004045765465-pct00013
[표 2b]
Figure 112004045765465-pct00014
도 6은 도 2에 도시된 적응 변환 단계(206)의 상세 흐름도이다. 도 6에 도시되어 있는 바와 같이, 전술한 바와 같은 색각특성기술자로부터 사용자의 색각 장애 정도를 판정한다(402). 판정 결과, 색약 장애자로 판정되면 색약 장애자를 위한 적응 변환 과정을 수행하며(404), 색맹 장애자로 판정되면 색맹 장애자를 위한 별도의 적응 변환 과정을 수행한다(406). 도 3에서 색각 장애 정도 기술자(316)의 서술 적 기술(317)이 "Severe(색맹)"이거나, 수치적 기술(318)이 1.0 이면 사용자가 색각 장애 가운데 색맹 장애이므로 색맹 장애자를 위한 적응 변환 과정을 수행한다. 반면 색각 장애 정도 기술자(316)의 서술적 기술(317)이 "Mild(색약)이거나, 수치적 기술(318)이 0 ∼ 0.9이면 사용자가 색각 장애 가운데 색약 장애이므로 색약 장애자를 위한 적응 변환 과정을 수행한다.
도 7은 도 6의 색약 적응 변환 과정(404)의 일 예의 상세 흐름도이다. 먼저 색각 장애 사용자의 시각 특성을 표현하는 LMS 반응함수를 구한다(단계 502), LMS 반응함수를 구하는 구체적인 방법은 후술한다. 다음에는 외부로부터 입력된 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간(color space)에서 LMS 색공간으로 변환한다(단계 504). 다음에는 사용자의 LMS 반응함수의 역함수를 이용하여 입력된 비주얼 컨텐츠를 변환하고(506), 이렇게 변환된 LMS 색공간의 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간으로 다시 변환한다(508).
다음에는 도 8 내지 도 11을 참조하여 본 발명에 의한 색약 적응 변환 방법의 원리를 구체적으로 설명한다. 도 8은 정상적인 사람의 가시 파장에 대한 LMS 원추세포의 주파수 민감도를 도시한 도면이다.
도 9는 P22 인광체(phosphor)를 갖는 CRT 모니터의 RGB 방출 곡선을 도시한 도면이다. 전술한 바와 같이, 사람은 사물에 반사된 빛을 눈의 시세포에서 인지하여 색상을 구분한다. 그러나 사람이 사물을 직접 바라봄으로써 색상을 인지하는 경우와는 다르게, 영상 표시 장치를 통하여 색상을 인지하는 경우에는 사람 눈의 특성뿐만 아니라 영상 표시 장치의 특성에 의해 색상이 다르게 인지된다. 그러므로 사람이 최종적으로 인지하는 색상을 정확하게 파악하기 위해서는 해당 영상 표시 장치의 분광 방출 함수(spectral emission function)의 특성을 고려해야 한다. 일반적으로 영상 표시 장치의 분광 방출 함수 특성은 분광 방사 휘도계(spectroradiometer)를 사용하여 측정할 수 있는데, 영상 표시 장치의 특성이나 종류에 따라 서로 다르게 나타난다. 본 실시예에서는 P22 인광체를 사용하는 CRT 모니터의 RGB 방출 함수 특성을 분광 방사 휘도계를 이용하여 측정하였다.
도 10은 LMS 색공간에서의 자극점(stimuli)을 표현한 도면이다. 분광 방사 휘도계를 사용하여 측정된 색상은 사람이 인지하는 색상이 아니다. 그것은 단지 물리적인 색상 측정에 불과하다. 사람이 최종적으로 인지하는 색상은 원추세포의 LMS 특성과 영상 표시 장치의 RGB 특성이 복합적으로 반응된 결과이다. 영상 표시 장치에서 방출된 색상은 사람 눈의 세 가지 원추세포 특성에 따라 변환되어 인지된다. 도 10은 3 가지 원추세포에 의해 인지된 각각의 RGB 값을 LMS 직교 좌표계에 표현한 것이다. 영상 표시 장치를 이용하여 인지되는 모든 색은 도 10의 점 ORYGBMWC가 이루는 육면체 내에 존재한다.
임의의 자극점 Q의 LMS 값 (LQ, MQ, SQ)은 원추세포의 LMS 반응 함수(도 8)와 분광 방사 휘도계로 측정된 RGB 스펙트럼 방출 곡선(도 9)를 각 파장에 따라 적분하여 얻어진 변환 행렬에 의해 변환될 수 있다. 정상인의 LMS 변환 행렬 Tnormal을 구하는 공식은 다음 수학식 8과 같이 표현된다.
[수학식 8]
Figure 112004045765465-pct00015
여기서,
Figure 112004045765465-pct00016
수학식 8에서 Er(λ), Eg(λ), Eb(λ)는 영상 표시 장치가 파장(λ)에서 방출하는 스펙트럼 파워를 각각 R, G, B 자극점에 대하여 나타낸 것이고, L(λ), M(λ), S(λ)는 원추세포가 파장(λ)에서 흡수하는 스펙트럼 반응값을 나타낸 것이다. 영상 표시 장치의 각 인광체(phosphor)의 최대 방출 값은 중립적(neutral) LMS 반응값을 형성한다. 각 중립적 LMS 반응값이 순수한 흰색(white point)를 형성하기 위해서는 영상 표시 장치가 이상적인 방출 함수 특성을 가져야 한다. 영상 표시 장치가 이러한 이상적인 조건을 갖는다고 가정하면, k 값은 ∑L=∑M=∑S=1을 만족하는 값으로 선택된다.
도 11은 L 원추세포의 최고 민감도가 약 10nm 정도 이동한 적색약의 스펙트럼 민감도를 도시한 도면이다. 색맹과는 다르게 색약은 세 가지 원추세포가 모두 존재하지만 그들이 정상적인 기능을 발휘하지 못하는 경우를 말한다. 색약은 색맹과는 다르게 정도에 따른 차이가 훨씬 더 다양하기 때문에, 색약자가 인지하는 색 상을 정확하게 표현하는 것은 매우 어렵다. 그러나 시각을 연구한 몇 가지 논문에 따르면 색약의 경우 LMS 원추세포의 최고 민감도(peak sensitivity)가 임의의 파장만큼 이동되었다고 가정하고 있다. 적색약의 경우에는 L 원추세포가, 녹색약의 경우에는 M 원추세포가, 청색약의 경우에는 S 원추세포가 이동되기 때문에, 두 개의 원추세포가 정상인 보다 더 많이 겹쳐지게 된다. 따라서, 정상인 보다 색상의 구별 능력이 떨어지게 된다. 도 11는 L 원추세포의 최고 민감도가 약 10nm 정도 이동한 적색약의 스펙트럼 민감도를 보여준다.
색맹의 시뮬레이션과는 다르게, 색약자가 인지하는 색상의 시뮬레이션은 영상 표시 장치에서 방출된 빛을 색약자의 변형된 원추세포가 인지하는 색상으로 변환하는 변환 행렬에 의해 직접적으로 얻어질 수 있다. 각 색약 타입에 따른 변환 행렬은 적색약의 경우 수학식 9에서 TL abnormal, 녹색약의 경우 수학식 10에서 TM abnormal, 청색약의 경우 수학식 11에서 TS abnormal와 같이 얻어진다. 즉 수학식 8에서 정상인의 LMS 반응 함수를 적용하는 대신에, 색약자의 변형된 원추세포의 LMS 반응 함수를 적용하여, 직접적인 변환 행렬을 구할 수 있다.
그런데 이러한 접근을 위해서는 색각 이상자의 LMS 변환 행렬 Tabnormal 에 대한 수치화가 전제되어야 한다. Tabnormal을 수치화하기 위해서는 수학식 8으로부터 명백한 바와 같이 디스플레이의 특성 Er(λ), Eg(λ), Eb(λ)와 함께 색각 이상자의 원추세포의 주파수 반응함수 L'(λ), M'(λ), S'(λ)를 함께 알아야 하는데, 현실 적으로 L'(λ), M'(λ), S'(λ)를 어떻게 구할 것인가가 커다란 문제가 되며, 설사 전문가에 의해 측정이 가능하다 하더라도 이러한 측정 데이터를 적응 변환 시스템에 입력하여 적응 변환에 사용하는 방법에 대한 대책이 수반되어야 하는 문제가 아직 남아 있다.
본 발명에서는 수학식 1 내지 수학식 5를 참조하여 앞에서 설명한 바와 같이 색약의 메커니즘을 LMS 원추세포의 주파수 천이, 반응 크기의 변동을 고려하여 모델링함으로써, 색약의 정도를 단순한 수치로 표현하는 방법을 새롭게 제안한다. 색약의 정도에 대한 단순화된 수치는 색약의 종류에 대한 정보와 함께 색약자의 원추세포의 주파수 반응함수 L'(λ), M'(λ), S'(λ)를 매우 효과적으로 근사화하는데 이용된다. 이러한 과정을 통해 매우 용이하면서도 효과적으로 색약자의 색각 이상을 표현하는 Tabnormal에 대한 수치화가 비로소 가능하게 된다.
여기서 색약자의 변형된 원추세포 반응함수는 LMS 원추세포들 가운데 하나의 원추세포가 다른 원추세포 방향으로 수에서 수십 nm 이동되는 경우와, LMS 원추세포의 반응 정도가 감소하는 경우를 포함한다.
이미지의 원래의 색상 정보인 (R, G, B)는 각 색약자의 LMS 변환 행렬을 이용하여 LMS 공간의 (L', M', S')로 직접 변환되며, 변환 과정은 적색약의 경우 수학식 9과 같이, 녹색약의 경우 수학식 10과 같이, 그리고 청색맹의 경우 수학식 11과 같이 표현된다.
[수학식 9]
Figure 112004045765465-pct00017
[수학식 10]
Figure 112004045765465-pct00018
[수학식 11]
Figure 112004045765465-pct00019
LMS 공간의 (L', M', S')로 변환된 색 자극값은 수학식 12에서와 같이 다시 정상인의 LMS 역변환 행렬 의해 변환됨으로써, 실제로 색약자가 인지하는 색상을 RGB 값으로 얻을 수 있게 된다. 이러한 방법에 의해, 수학식 12에서와 같이 색약자가 보는 색상을 정상인이 느낄 수 있도록 시뮬레이션이 가능하게 된다. 먼저 수학식 12(1)에서와 같이 원래의 색상 정보인 (R, G, B)를 먼저 색약자의 LMS 변환 행렬을 이용하여 (L', M', S')로 변환하고, 수학식 12(2)에서와 같이 변환된 (L', M', S')에 정상인의 LMS 역변환 행렬을 곱함으로써 색약자가 인지하는 (Rsimulated, Gsimulated, Bsimulated)로 변환함으로써 시뮬레이션을 수행한다. 수학식 12(1)과 수학식 12(2)를 결합하면, 결과적으로 수학식 12(3)에 의해 색약자를 위한 색상 시뮬레이션이 가능하다. 일반적으로 수학식 12(4)에서와 같이 색약자를 위해 시뮬레이션된 색상은 원래의 색상과 동일하지 않으며 색약 정도가 심할수록 시뮬레이션된 색상과 원래의 색상과의 차이가 커진다.
[수학식 12]
Figure 112004045765465-pct00020
색약자를 위한 적응 변환 과정은 주어진 색약 타입이 식별하기 어려운 색상의 밝기와 채도를 정상보다 크게 강조함으로써, 색약자의 색상구별 능력을 보다 향상시키는 방법으로 수행된다. 즉, 주어진 색약 타입에서 이동된 원추세포에 의해 감소된 색상 식별 능력을 보상해주는 방법으로 아래의 수학식 13에서와 같이 표현된다. 즉, 수학식 13(1)에서와 같이 먼저 원래의 색상 (R, G, B)에 적응 변환 행렬 A를 곱함으로써 적응 변환된 색상인 (Radapted, Gadapted, Badapted)를 얻는다. 여기서 수학식 13(2)에서와 같이 적응 변환된 색상인 (Radapted, Gadapted, Badapted)를 색약자가 인지하는 색상인 (Rsimulated, Gsimulated, Bsimulated)로 시뮬레이션한 결과가 원래의 색상인 (R, G, B)와 동일하도록 적응 변환 행렬 A를 적용한다.
[수학식 13]
Figure 112004045765465-pct00021
즉, 색약자를 위한 컨텐츠 적응 변환은 원래의 컨텐츠의 RGB 색상을 적응 변환하여 해당 타입의 색약자로 하여금 정상인과 동일한 컨텐츠로 보이도록 하는데 목적이 있다. 여기서, 색약을 위한 컨텐츠 적응 변환 행렬 [A]는 아래의 수학식 14에서와 같이 표현될 수 있다. 따라서, 정상인은 색약자를 위해 적응 변환된 컨텐츠가 매우 부자연스럽지만, 색약자는 정상인이 원래의 컨텐츠를 보는 것과 같거나 거의 근접하게 볼 수 있게 된다.
[수학식 14]
Figure 112004045765465-pct00022
도 12은 도 6의 색맹 적응 변환 과정의 일 예의 상세 흐름도이다. 도시되어 있는 바와 같이 먼저 색각 특성 기술자로부터 추출된 색각 장애 타입에 따라 비주얼 컨텐츠에서 사용자가 검출하기 힘든 장애영역을 구별한다(1002). 다음에는 장애영역에 해당하는 픽셀들의 색도(hue), 채도(saturation), 명도(intensity) 중 적어도 하나를 조정한다(1004). 이로써 색맹 장애를 갖는 사용자의 색각 특성에 맞도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시킨다. 구체적인 변환 과정은 이하에서 상술한다.
도 13은 색맹 장애를 가진 사람이 인지하는 색공간을 표시하는 도면으로서, 도 13a는 적녹색맹의 경우이고, 도 13b는 청색맹의 경우이다. 색각 장애를 가진 사람에게 인지된 색상을 표현하는 것은 색각 장애를 위한 적응 변환 과정을 위해 필수적인 과정이다. 색맹자가 인지하는 색상 표현의 시뮬레이션 과정은 이미 몇몇 논문에서 증명되었다. 적록색맹 장애를 가진 사람은 단파장의 색상을 청색으로 인지하고, 장파장의 색상을 황색으로 인지한다. 그러므로 적록색맹 장애를 가진 사람의 색상은 다양한 정도의 명도와 채도를 가지는 두 가지 색채로 표현될 수 있다. 매우 드물지만 청색맹 장애를 가진 사람은 단파장의 색상을 청록색(cyan)으로 인지하고, 장파장의 색상을 적색으로 인지한다. 그러므로 청색맹 장애를 가진 사람의 색상도 다양한 정도의 명도와 채도를 가지는 두 가지 색채로 표현될 수 있다. 이 두 색채는 정상인과 색각 장애를 가진 사람에게 모두 동일한 색상으로 보일 것이다. 의학적으로 이 두 색채를 적록색맹에 대하여 475nm의 청색과 575nm의 황색으로 가정할 수 있고, 청색맹에 대하여, 485nm의 청록색과 660nm의 적색으로 가정할 수 있다.
도 13에서 색맹 장애를 가진 사람이 인지하는 색상을 표현한 것이다. 도 13 에서 점 E(LE, ME, SE)는 해당 영상 표시 장치의 등가 에너지 자극값들(equal-energy stimulus) 가운데 가장 밝은 조건등색(metamer)이다. 그러므로 OE는 정상인과 색맹인에게 동등하게 인지되는 중립 자극값(neutral stimuli)이고, 이들을 중심으로 2 개의 제한된 자극값 평면이 구성된다. 다시 말해, 이들은 주어진 색맹 타입의 두 개의 변하지 않는 색채를 이루는 평면이다. LMS 공간에서 임의의 색 자극값 Q는 파장 값에 따라 두 개의 평면 위의 색상으로 대체된다. 도 13에서 적색맹의 경우 점 P1과 P2의 색 자극값은 모두 점 P의 색 자극값으로 대체되며, 녹색맹의 경우 점 D1과 D2의 색 자극값은 모두 점 D의 색 자극값으로 대체된다. 마찬가지로, 청색맹의 경우에도 점 T1과 T2의 색 자극값은 모두 점 T의 색 자극값으로 대체된다.
임의의 Q값이 색맹자의 색 자극값으로 대체된 값을 Q'(LQ,MQ,SQ)라고 가정하자. 그리고, 두 개의 변하지 않는 색채 평면을 구성하는 색 자극값을 A(LA,MA,SA )라고 가정하자. 대체된 Q'값은 항상 법선 벡터가 이루는 평면에 직교한다. 그러므로 Q'는 수학식 15에서와 같이 표현될 수 있다. 수학식 15은 수학식 16에서와 같이 다시 LQ', MQ', SQ' 값의 선형 방정식으로 표현될 수 있다.
[수학식 15]
Figure 112004045765465-pct00023
[수학식 16]
Figure 112004045765465-pct00024
여기서,
Figure 112004045765465-pct00025
따라서 최종적으로 Q 자극값의 Q' 로의 변환식은 적색맹의 경우 수학식 17, 녹색맹의 경우 수학식 18, 그리고 청색맹의 경우 수학식 19와 같이 표현된다.
[수학식 17]
Figure 112004045765465-pct00026
여기서,
Figure 112004045765465-pct00027
[수학식 18]
Figure 112004045765465-pct00028
여기서,
Figure 112004045765465-pct00029
[수학식 19]
Figure 112004045765465-pct00030
여기서,
Figure 112004045765465-pct00031
도 14는 도 12의 장애영역 구별 방법의 일 예의 상세 흐름도이다. 도 14에 도시되어 있는 바와 같이 우선 비주얼 컨텐츠를 수학식 20에서와 같이 RGB 색공간에서 CMYK 색공간으로 변환한다(1202). 다음에는 적응 변환할 영역을 결정한다(1204). 이는 색각 장애 타입에 따라 CMYK 색공간의 소정 영역에 해당하는 픽셀을 식별하므로써 이루어진다. 적록색맹의 경우는 수학식 21에서와 같이, 청색맹의 경우는 수학식 22에서와 같이 하여 장애영역이 결정된다.
[수학식 20]
Figure 112004045765465-pct00032
여기서, c, m, y는 각각 R, G, B에 보수를 취한 값으로 아래와 같이 나타낸 다.
Figure 112004045765465-pct00033
또한 K는 (c, m, y)중 최소값을 나타낸다. 적록색맹의 경우에 공간에 분포된 색 장애영역(Radaptation(x,y))을 검출하는 방법은 다음과 같다.
[수학식 21]
Figure 112004045765465-pct00034
여기서, (x, y)는 영상의 화소(pixel) 위치를 표시한다. M(x,y) 는 공간에 분포된 마젠타값을 나타낸다. Th1 은 마젠타 색이라 판정되는 값의 한계치를 나타낸다. 청색맹의 경우에 공간에 분포된 색 장애영역(Radaptation(x,y))을 검출하는 방법은 다음과 같다.
[수학식 22]
Figure 112004045765465-pct00035
여기서, Y(x,y) 는 공간에 분포된 노랑색 값을 나타낸다. Th2 은 노랑색 값을 이용하여 그 보색인 청색을 찾아내기 위한 노랑색 값의 한계치를 나타낸다.
색맹을 위한 비주얼 컨텐츠 적응 변환 과정은 적록색맹을 위한 적응 변환 과 정과 청색맹을 위한 적응 변환 과정으로 나뉜다. 적록색맹의 경우, 영상 표시 장치로부터 보여지는 모든 색상을 청색과 황색으로 보게 된다. 즉, 적색 영역 가운데 장파장의 적색은 황색으로, 단파장의 적색은 청색으로 보인다. 마찬가지로 녹색 영역 가운데 장파장의 녹색은 황색으로, 단파장의 녹색은 청색으로 보인다. 그러므로 적록색맹자가 구별하기 힘든 적색과 녹색의 영역을 찾아내어 구별 가능하도록 하는 것이 색맹 적응 변환의 목적이다. 적색과 녹색 가운데 어느 한 가지 색상만 색맹자가 구별 가능한 색상으로 변경하면 두 색상의 구별이 가능해 진다. 일반적으로 비주얼 컨텐츠의 화소는 RGB(적색, 녹색, 청색) 세 값으로 구성되며, 이 값은 색도(hue), 채도(saturation), 명도(intensity)를 가지고 있다. 따라서 화소의 고유한 색상은 바로 색도이다. 색도가 같더라도 명도나 채도에 의해 다르게 표현된다.
색맹자를 취한 컨텐츠 적응 변환 과정에서는 색상의 색도와 명도를 조절하기 위해 HSI (hue, saturation, intensity) 색공간을 이용한다. HSI 색공간은 이미지의 객체를 분할하는데 유용한 색공간으로 알려져 있다. 따라서 RGB 색상을 HSI 색공간으로 변환하여 이미지의 객체 정보를 얻고, 색맹자가 구별하기 힘든 객체의 색상을 변경함으로써 적응 변환 과정이 수행된다.
도 15(a)는 정상인이 인지하는 색상의 색도(1202)를 나타낸다. 여기서, Θ는 색도각(hue angle)을 의미하며, 적색(R)을 0°로 기준하여 반시계 방향으로 360°까지 색상이 분포한다. 대표적으로 황색(Y)은 60°, 녹색(G)은 120°, 청록색은 180°, 청색(B)은 240°, 그리고 자홍색(M)은 300°지점에 위치한다.
그러나 정상인과는 다르게, 정상인이 인지하는 모든 색상은 색맹자들에게 두 개의 색도(hue)로 인지된다. 도 15(b)는 적록색맹이 인지하는 색도(1204)를 나타내고, 도 15(c)는 청색맹이 인지하는 색도(1206)를 나타낸다. 즉, 색맹자들은 단지 두 개의 색도만 인지 가능하기 때문에, 채도와 명도의 차이에 의해 색상을 구별한다. 이로 인하여, 색맹자는 이미지의 색상으로부터 정보를 인지하는 능력이 현저하게 감소한다.
도 16은 정상인이 인지하는 0°에서 360°까지의 색도와 비교하여 적색맹, 녹색맹, 그리고 청색맹인 인지하는 색도를 시뮬레이션한 것이다. 도 16에서 수평축은 0°에서 360°까지의 색도각이고, 수직축은 0°에서 360°까지의 색도를 0.0에서 1.0의 값으로 정규화한 색도값이다. 도 16에서 알 수 있듯이, 적색맹, 녹색맹, 청색맹이 인지하는 색도가 크게 두 가지 종류의 색도로 나뉘어진다.
도 17은 도 12의 장애영역 구별 방법으로 또 다른 예의 상세흐름도이다. 도 17에 도시되어 있는 바와 같이 우선 입력된 비주얼 컨텐츠의 화소를 RGB 색공간에서 LMS 색공간으로 변환한다(1502), 다음에는 LMS 값을 다시 색맹 장애를 가진 사용자의 제한된 LMS 공간으로 변환한다(1504). 다음에는 적색맹인 경우 L 값이, 녹색맹인 경우 M 값이, 청색맹인 경우 S 값이 감소하는 영역을 검출한다(1506). 이 방법으로도 색 장애영역(Radaptation(x,y))을 검출할수 있다.
위와 같은 색장애 영역(Radaptation(x,y))을 검출한 다음에 검출된 상기 색장애 영역에서 색 보정을 하기위한 방법은 다음과 같다. 도 18는 도 12의 HSI 조정 방법 의 일 예의 상세 흐름도이다. 도 18에 도시되어 있는 바와 같이 우선 검출된 장애영역에 해당하는 화소의 RGB 값을 HSI 값으로 다음 수학식 23에서와 같이 변환하여 수학적 24에서와 같이 HSI 값을 수정한다(1602). 다음에는 수학식 25에서와 같이 수정된 HSI 값을 다시 RGB 값으로 변환한다(1604).
[수학식 23]
Figure 112004045765465-pct00036
여기서 H, S, I 값은 0.0에서 1.0사이의 범위를 갖는 정규화된 값이다.
[수학식 24]
Figure 112004045765465-pct00037
여기서 h,s,i값은 0.0에서 1.0사이의 범위를 갖는 적응 변환 값이다.
[수학식 25]
Figure 112004045765465-pct00038
본 발명에서 제시하는 색맹자를 위하여 색을 적응 변환하기 위한 또다른 방법은, 수학식 21와 수학식 22에서와 같이 장애 영역을 검출하는 대신에, 시얀(cyan), 마젠타(Maganta), 노랑(yellow) 비율을 이용하여 장애 영역과 장애 정 도를 동시에 결정하는 것이다. 적록색맹의 경우에는 수학식 26와 청색맹인 경우는 수학식 27에서와 같이 표현될 수 있다. 이 경우에 Radaptation(x, y)는 항상 1 이고, (h, s, i)로 장애 영역과 장애 정도를 동시에 결정한다.
[수학식 26]
(1) 색도 적응 변환 :
Figure 112004045765465-pct00039
(2) 채도 적응 변환 :
Figure 112004045765465-pct00040
여기서, M(x,y)는 공간에 분포된 마젠타 값을 나타내고, C(x,y)는 공간에 분포된 시얀값을 나타낸다. 수학식 26에서 h는 적록색맹을 위한 색도 변화량이며, s는 각각 적록 색맹을 위한 채도 변화량이다. 색도 적응 변환에서 만일 원래 픽셀의 색도가 청색 영역에 속하는 경우 색도 적응 변환을 수행하지 않는다. 청색 영역은 적록 색맹이 정상적으로 인지 가능한 색상이기 때문에 색도 적응 변환의 대상에서 제외한다. Θmax는 색도 변화량의 최대값으로서 색도각이 이동할 수 있는 최대값을 나타낸다. 여기서, α1과 α2는 각각 마젠타 비율과 시얀 비율을 이용한 최대 채도 변화량으로서, 0.0에서 1.0까지의 값을 갖는다.
색맹을 위한 색도 및 채도 적응 변환에서는 수학식 26에서와 같이 마젠타(magenta) 비율과 시얀(cyan) 비율, 그리고 노랑(yellow) 비율을 사용한다. 마젠타, 시얀, 노랑 비율은 픽셀의 RGB 값을 CMYK 색공간의 값으로 변환하여 변환 된 CMY값을 0.0에서 1.0사이의 값으로 정규화한 값으로써, 해당 픽셀이 마젠타, 시얀, 노랑 성분을 얼마나 포함하고 있는지의 비율을 나타낸다.
도 19a는 색 분포에서 마젠타 비율(1702)을, 도 19b는 시얀 비율(1704)을, 도 19c는 노랑 비율(1706)의 분포를 각각 나타낸다. 먼저 마젠타 비율(1702)은 색도각 240°에서 360°까지에서 채도와 명도를 곱한값의 최대값을 갖는다. 예를 들어 채도와 명도가 모두 최대인 경우, 즉 채도값과 명도값이 모두 1.0인경우, 마젠타 비율은 채도값 1.0과 명도값 1.0을 곱한 1.0이 된다. 또 다른 예로써, 채도값이 0.5이고 명도값이 0.5인 경우, 마젠타 비율은 채도값 0.5와 명도값 0.5를 곱한 0.25가 된다. 또한, 마젠타 비율은 색도각 60°에서부터 180°까지는 항상 0이다. 그리고 색도각 0°에서부터 60°까지는 색도각 0°의 최대 마젠타 비율에서 색도각 60°의 최소 마젠타 비율까지 선형 감소하며, 색도각 180°에서부터 240°까지는 색도각 180°의 최소 마젠타 비율에서 색도각 240°의 최대 마젠타 비율까지 선형 증가한다.
시얀 비율(1704)은 색도각 120°에서부터 240°까지에서 채도와 명도를 곱한값의 최대값을 갖는다. 또한 색도각 0°에서부터 60°까지, 그리고 색도각 300°에서 360°까지는 항상 0이다. 그리고 색도각 60°에서부터 120°까지는 색도각 60°의 최소 시얀 비율에서 색도각 120°의 최대 시얀 비율까지 선형 증가하며, 색도각 240°에서부터 300°까지는 색도각 240°의 최대 시얀 비율에서 색도각 300°의 최소 시얀 비율까지 선형 감소한다.
노랑 비율(1706)은 색도각 0°에서부터 120°까지에서 채도와 명도를 곱한값 의 최대값을 갖는다. 또한, 색도각 180°에서부터 300°까지는 항상 0이다. 그리고 색도각 120°에서부터 180°까지는 색도각 120°의 최대 노랑 비율에서 색도각 180°의 최소 노랑 비율까지 선형 감소하며, 색도각 300°에서부터 360°까지는 색도각 300°의 최소 노랑 비율에서 색도각 360°의 최대 시얀 비율까지 선형 증가한다.
적록색맹을 위한 색도 적응 변환 과정에서 마젠타 비율을 사용하는 이유는 다음과 같다. 첫째로, 적록색맹이 정상적으로 인지 가능한 황색 영역을 색도 적응 변환 대상에서 가능한 한 제외시키기 위함이다. 둘째로, 녹색과 구분이 힘든 적색 영역뿐만 아니라, 청색과 구분이 힘든 마젠타 영역을 동시에 적응 변환하기 위함이다. 셋째로, 갑작스런 색도의 변환이 이미지의 질을 저하시킬 수 있기 때문에 색도의 점진적 변화를 주기 위함이다. 넷째로, 적록색맹을 위한 채도 적응 변환 과정에서 마젠타 비율을 이용하는 이유는 적응 변환 후에 청색으로 변한 색상과 원래의 청색과 구별하기 위한 방법으로 채도 차이를 주기 위함이다. 다섯째로, 시얀 비율을 이용하는 이유는 적록색맹에게 황색으로 보이는 녹색 영역과 원래의 황색 영역을 구별하기 위한 방법으로 채도 차이를 주기 위함이다.
적록색맹과는 달리 청색맹의 경우, 청색(보라색에 가까운) 부분이 적색으로 인지되어 원래의 적색과 구분이 어려운 경우가 주된 문제점이다.
청색맹의 경우에는 청록색(시얀)과 적색만 정상적으로 인지한다. 그러므로, 적록색맹과 비슷한 방법을 이용하여 원래 이미지의 픽셀의 색도각이 청록색 영역에 속하는 경우에는 색도 적응 변환을 수행하지 않는다. 일반적으로 청록색 영역은 색 도각 165°에서부터 195°를 사용한다.
[수학식 27]
(1) 색도 적응 변환 :
Figure 112004045765465-pct00041
(2) 채도 적응 변환 :
Figure 112004045765465-pct00042
여기서, Y'(x,y)는 원래색의 H 값에 0.5를 더한 H' 에 의해 변경된 색중 노랑색 성분을 나타내며, M'(x,y)는 HSI 값으로 변경된 색중 마젠타값을 나타낸다. 수학식 27에서 h와 s는 각각 청색맹을 위한 색도 변화량과 채도 변화량이다. Θmax는 색도 변화량의 최대값으로서 색도각이 이동할 수 있는 최대값을 나타낸다. 청색맹을 위한 적응 변환 과정에서는 청색 비율과 녹색 비율을 이용하는데, 이 비율들을 이용하기 위해 청색 비율의 보색 비율인 노랑 비율을 대신 사용하고, 녹색 비율의 보색 비율인 마젠타 비율을 이용한다. 여기서, β1과 β2는 각각 청색 비율과 녹색 비율을 이용한 최대 채도 변화량으로서 0.0에서 1.0까지의 값을 갖는다. 청색맹을 위한 색도 적응 변환 과정에서 청색 비율을 사용하는 이유는 가능한 한 적색 영역을 색도 적응 변환의 대상에서 제외시키기 위함이며, 청색 비율을 구하기 위해 청색의 보색 관계인 노랑 비율을 이용한다.
청색맹을 위한 채도 적응 변환 과정에서 채도의 적응 변환 과정에서는 청색 비율뿐만 아니라, 녹색 비율을 이용한다. 청색 비율을 구하기 위해 청색 비율과 보 색 관계인 노랑 비율을 이용하고, 녹색 비율을 이용하기 위해 녹색 비율과 보색 관계인 마젠타 비율을 이용한다. 청색 비율을 이용하는 이유는 적응 변환 후에 적색으로 변한 색상과 원래의 적색을 구별하기 위해 이 두 색상들 사이의 채도 차이를 주기 위함이다. 녹색 비율을 이용하는 이유는 청색맹에게 청록색으로 보이는 녹색 영역과 원래의 청록색 영역을 구별하기 위해 채도 차이를 주기 위함이다.
다음 표 3은 본 실시예에 의한 색맹 적응 변환의 색상표이다.
[표 3]
Figure 112004045765465-pct00043
여기서, 설명된 실시예들은 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 실시할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하려는 것은 아니다. 따라서 당업자들은 본 발명의 범위 안에서 다양한 변형이나 변경이 가능함을 주목하여야 한다. 본 발명의 범위는 원칙적으로 후술하는 특허청구범위에 의하여 정하여진다.
이와 같은 본 발명의 구성에 의하면, 색각 장애를 가진 사용자도 별도의 장비 없이 일반 사용자와 거의 동등한 의미 정보를 비주얼 컨텐츠로부터 전달받음으로써, 색각 장애를 가진 사용자도 자유롭고 편안하게 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있다. 또한 본 발명은 미디어 국제표준인 MPEG-7 및 MPEG-21의 디지털 아이템 적응 부분에도 적용할 수 있다.

Claims (37)

  1. 비주얼 컨텐츠를 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 적응 변환시키는 방법에 있어서,
    상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 단계와,
    상기 색각 특성 정보 및 사용 환경 정보에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에 적응 변환을 수행하는 단계를 구비하며,
    상기 색각 특성 정보는 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 대한 기술을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 환경은 상기 사용자의 주위 밝기로 기술되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도는 수치적 또는 서술적으로 기술되며, 수치적으로 기재되는 경우 정규화된(normalized) 수치로 기술되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 적응 변환 단계는 상기 색각 장애 정도에 따라 색약자와 색맹자를 구별하여 차별적으로 접근하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 색맹 적응 변환은
    상기 색각 장애 타입에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에서 상기 사용자가 검출하기 힘든 장애 영역을 구별하는 과정과,
    상기 장애 영역에 해당하는 픽셀들의 색도, 채도, 명도 중 적어도 하나를 조정하는 과정에
    의해 수행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 장애영역 구별 과정은 상기 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간에서 CMYK 색공간으로 변환하고, 상기 색각 장애 타입에 따라 시얀(청록), 마젠타(자홍), 노랑의 값을 이용하여 상기 CMYK 색공간에서 장애영역에 해당하는 픽셀을 식별하는 것에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 장애영역 구별 과정은
    상기 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간에서 LMS 색공간으로 변환하고, 상기 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 따라 결정되는 상기 사용자의 LMS 반응함수로 다시 변환하는 과정에서 LMS 각 값의 감소 정도를 측정함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 장애 영역에 해당하는 픽셀들의 색도 및 채도를 변환시키는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  10. 제 5 항에 있어서,
    상기 색약 적응 변환은
    상기 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간에서 LMS 색공간으로 변환하는 과정과,
    상기 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 따라 결정된 상기 사용자의 LMS 반응함수 및 그 역함수를 이용해 상기 LMS 색공간의 비주얼 컨텐츠를 변환하는 과정과,
    상기 변환된 LMS 색공간의 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간으로 다시 변환하는 과정을
    포함하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  11. 영상표시장치의 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 방법에 있어서,
    상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 단계와,
    비주얼 컨텐츠를 입력받는 단계와,
    상기 색각 특성 정보 및 상기 사용 환경 정보에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에 적응 변환을 수행하는 단계와,
    상기 변환된 비주얼 컨텐츠를 상기 영상표시장치를 통해 디스플레이하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 색각 특성 정보는 상기 사용자의 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 대한 기술을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도는 수치적 또는 서술적으로 기술되며, 수치적으로 기재되는 경우 정규화된 수치로 기술되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 상기 사용자의 원추세포의 반응함수의 이동 현상이나 반응값 강도의 감소 현상을 고려하여 결정되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 상기 사용자에 대한 환스워쓰-문셀 (Farnsworth-Munsell) 색도 검사의 결과로 나온 전체 오류 점수(total error score)를 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 색각 쟁애 정도의 수치적 기술은 상기 사용자에 대한 색각경(anomaloscope) 검사의 후에 상기 사용자가 테스트 필드와 동일하다고 인지하는 믹스쳐 필드 (mixture field)의 적/녹색 비율 구간 넓이를 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 다음 식
    Figure 112004045765465-pct00044
    - 여기서, α는 색약자의 원추세포 이동값, αmax는 원추세포의 이동 가능 최대 한계 수치, β는 색약자의 원추세포 감소값, βmax는 원추세포의 감소 최대 한계 수치, ωZ는 원추세포 이동값에 대한 가중치, ωI는 원추세포 감소값에 대한 가중치, ωZ max는 ωZ의 최대값, ωI max는 ωI 의 최대값임 - 에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 다음 식
    Figure 112004045765465-pct00045
    - 여기서, E는 색각 이상자의 전체 오류 점수(total error score), Emin은 색약 이 있다고 판단하는 최소 한계 수치, Emax는 색맹이 있다고 판단하는 최소 한계 수치임 - 에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  19. 제 12 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 다음 식
    Figure 112004045765465-pct00046
    - 여기서, Rd는 사용자가 테스트 필드와 동일하다고 인지하는 믹스쳐 필드의 적/녹색 비율 구간 범위(즉, Rd는 사용자가 조절한 적/녹색 비율 구간 범위의 최소값 Rmin과 최대값 Rmax사이의 거리), Rnormal min과 Rnormal max는 정상인의 적/녹색 비율 구간 범위, Rth는 색맹 장애가 있다고 판단하는 Rd의 최소 한계치임 - 에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 색각 특성 정보는 상기 사용자에 대한 식별 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  21. 삭제
  22. 제 11 항에 있어서,
    상기 사용자 환경 정보는 사용자 주위의 밝기에 대한 기술을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  23. 영상표시장치의 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 시스템에 있어서,
    상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 수단과,
    비주얼 컨텐츠를 입력받는 수단과,
    상기 색각 특성 정보 및 사용 환경 정보에 따라 상기 입력받은 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 프로세스부를
    포함하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 색각 특성 정보를 저장하며, 상기 프로세스부에 상기 색각 특성 정보를 제공하는 표준화된 XML 명세로 제공하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 색각 특성 정보는 상기 사용자의 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 대한 정보를 포함하며, 상기 색각 장애 정도는 수치적 또는 서술적으로 기술되며, 수치적으로 기재되는 경우 정규화된 수치로 기술되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 다음 식
    Figure 112004045765465-pct00047
    - 여기서, α는 색약자의 원추세포 이동값, αmax는 원추세포의 이동 가능 최대 한계 수치, β는 색약자의 원추세포 감소값, βmax는 원추세포의 감소 최대 한계 수치, ωZ는 원추세포 이동값에 대한 가중치, ωI는 원추세포 감소값에 대한 가중치, ωZ max는 ωZ의 최대값, ωI max는 ωI 의 최대값임- 에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  27. 제 25 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 다음 식
    Figure 112004045765465-pct00048
    - 여기서, E는 색각 이상자의 전체 오류 점수(total error score), Emin은 색약 이 있다고 판단하는 최소 한계 수치, Emax는 색맹이 있다고 판단하는 최소 한계 수치임 - 에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  28. 제 25 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도의 수치적 기술은 다음 식
    Figure 112004045765465-pct00049
    - 여기서, Rd는 사용자가 테스트 필드와 동일하다고 인지하는 믹스쳐 필드의 적/녹색 비율 구간 범위, Rnormal min과 Rnormal max는 정상인의 적/녹색 비율 구간 범위, Rth는 색맹 장애가 있다고 판단하는 Rd의 최소 한계치임 - 에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  29. 제 25 항에 있어서,
    상기 색각 장애 정도에 대한 정보로부터 상기 사용자가 색맹 장애자로 판명되면 상기 색각 장애 타입에 따라 상기 입력된 비주얼 컨텐츠에 대해 색맹 적응 변 환을 수행하고, 상기 사용자가 색약 장애자로 판명되면 상기 입력된 색각 장애 타입에 따라 상기 입력된 비주얼 컨텐츠에 대해 색약 적응 변환을 수행하는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 색맹 적응 변환은
    상기 색각 장애 타입에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에서 상기 사용자가 검출하기 힘든 장애영역을 구별하고, 상기 장애영역에 해당하는 픽셀들의 색도, 채도, 명도 중 적어도 하나를 변환시키므로써 수행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  31. 제 30 항에 있어서,
    상기 장애영역 구별은 상기 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간에서 CMYK 색공간으로 변환하고, 상기 색각 장애 타입에 따라 상기 CMYK 색공간의 소정 영역에 해당하는 픽셀을 식별하는 것에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  32. 제 30 항에 있어서,
    상기 장애영역 구별은 상기 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간에서 LMS 색공간으로 변환하고, 상기 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 따라 결정되는 상기 사용자의 LMS 반응함수로 다시 변환하는 과정에서 LMS 각 값의 감소 정도를 측정함으로써 수 행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  33. 제 29 항에 있어서,
    상기 색맹 적응 변환은 상기 비주얼 컨텐츠의 CMY 비율을 이용하여 상기 사용자의 색각 장애 영역과 색각 장애 정도를 동시에 결정함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  34. 제 25 항에 있어서,
    상기 색약 적응 변환은 상기 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간에서 LMS 색공간으로 변환하고, 상기 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 따라 결정되는 상기 사용자의 LMS 반응함수의 역함수를 이용해 상기 LMS 색공간의 비주얼 컨텐츠를 변환하며, 상기 변환된 LMS 색공간의 비주얼 컨텐츠를 RGB 색공간으로 다시 변환하므로써 수행되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
  35. 비주얼 컨텐츠를 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 적응 변환시키는 방법에 있어서,
    상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 단계와,
    상기 색각 특성 정보 및 사용 환경 정보에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에 적응 변환을 수행하는 단계를 구비하며,
    상기 색각 특성 정보는 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 대한 기술을 포함하고,
    상기 색각 장애 타입은 L 원추세포의 민감도 부족, M 원추세포의 민감도 부족, S 원추세포의 민감도 부족, 색맹 중 어느 하나로 특정되며,
    상기 색각 장애 정도는 수치적 또는 서술적으로 기술되고, 상기 적응 변환 단계에서 상기 색각 장애 정도의 서술적 기술은 소정의 수치적 기술로 변환되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  36. 영상표시장치의 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 방법에 있어서,
    상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 단계와,
    비주얼 컨텐츠를 입력받는 단계와,
    상기 색각 특성 정보 및 사용 환경 정보에 따라 상기 비주얼 컨텐츠에 적응 변환을 수행하는 단계와,
    상기 변환된 비주얼 컨텐츠를 상기 영상표시장치를 통해 디스플레이하는 단계를 구비하고,
    상기 색각 장애 타입은 L 원추세포의 민감도 부족, M 원추세포의 민감도 부족, S 원추세포의 민감도 부족, 색맹 중 어느 하나로 특정되며,
    상기 색각 장애 정도는 수치적 또는 서술적으로 기술되고, 상기 적응 변환 단계에서 상기 색각 장애 정도의 서술적 기술은 소정의 수치적 기술로 변환되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 방법.
  37. 영상표시장치의 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 적합하도록 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 시스템에 있어서,
    상기 사용자의 색각 특성 및 사용 환경에 대한 정보를 입력받는 수단과,
    비주얼 컨텐츠를 입력받는 수단과,
    상기 색각 특성 정보 및 사용 환경 정보에 따라 상기 입력받은 비주얼 컨텐츠를 적응 변환시키는 프로세스부를 구비하며,
    상기 색각 특성 정보는 색각 장애 타입과 색각 장애 정도에 대한 기술을 포함하고, 상기 색각 장애 타입은 L 원추세포의 민감도 부족, M 원추세포의 민감도 부족, S 원추세포의 민감도 부족, 색맹 중 어느 하나로 특정되며, 상기 색각 장애 정도는 수치적 또는 서술적으로 기술되고, 상기 적응 변환 단계에서 상기 색각 장애 정도의 서술적 기술은 소정의 수치적 기술로 변환되는 것을 특징으로 하는 적응 변환 시스템.
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