KR102456108B1 - 친환경 uv 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법, 장치 및 프로그램 - Google Patents

친환경 uv 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법, 장치 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따르면, 친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 장치에 의해 수행되는 동작 방법이 개시된다. 상기 동작 방법은, 색상별 잉크성분정보를 수신하는 동작; 복수의 좌표들 각각과 매칭되는 색상 및 두께를 포함하는 도안정보를 수신하는 동작; 상기 색상별 잉크성분정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 색상과 매칭되는 잉크성분정보를 결정하는 동작; 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 잉크성분정보 및 상기 두께를 포함하는 인쇄정보를 생성하는 동작; 상기 인쇄정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 포함하는 광출력정보를 생성하는 동작; 및 상기 도안정보 및 상기 광출력정보를 이용해 상기 프린팅 장치에 포함되는 잉크 도포 모듈 및 잉크 경화 모듈을 제어하는 동작을 포함한다.

Description

친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법, 장치 및 프로그램{PRINTING METHOD, APPARATUS AND PROGRAM USING ECO-FRIENDLY UV INK}
본 발명은 친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
잉크를 이용해 인쇄하는 방식은 주로 사용되는 방식으로서, 프린터에 종이를 넣고 원하는 출력형태를 입력하면, 프린터가 출력형태에 따라 종이에 잉크를 분사하여 출력물을 완성한다.
다만, 자외선을 조사하였을 때 경화되는 잉크가 개발됨에 따라, 종이뿐만 아니라 나무, 돌, 유리와 같은 매체에도 인쇄가 가능해졌다.
특히, 용제나 희석제가 포함되어 공해가 발생되었던 기존에 잉크들과 달리, 자외선을 조사하였을 때 경화되는 잉크는 용제나 희석제가 포함되어 있지 않아 공해를 일으키지 않고 친환경적인 특징을 가지고 있다.
이에 따라, 자외선을 조사하였을 때 경화되는 잉크와 관련된 인쇄기술에 대한 중요성이 대두되고 있다.
본 발명은, 친환경 UV 경화 잉크를 이용하여, 인쇄 과정에서 공해가 발생되지 않음과 동시에 향상된 인쇄품질의 출력물을 제공할 수 있는, 친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법, 장치 및 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 장치에 의해 수행되는 동작 방법을 제공한다.
또한, 상기 동작 방법은, 색상별 잉크성분정보를 수신하는 동작; 복수의 좌표들 각각과 매칭되는 색상 및 두께를 포함하는 도안정보를 수신하는 동작; 상기 색상별 잉크성분정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 색상과 매칭되는 잉크성분정보를 결정하는 동작; 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 잉크성분정보 및 상기 두께를 포함하는 인쇄정보를 생성하는 동작; 상기 인쇄정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 포함하는 광출력정보를 생성하는 동작; 및 상기 도안정보 및 상기 광출력정보를 이용해 상기 프린팅 장치에 포함되는 잉크 도포 모듈 및 잉크 경화 모듈을 제어하는 동작을 포함한다.
또한, 상기 인쇄정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 포함하는 광출력정보를 생성하는 동작은, 상기 좌표들 각각가 매칭되는 상기 잉크성분정보 및 상기 두께를 이용해 상기 좌표들 각각과 매칭되는 인쇄 벡터를 생성하는 동작; 및 상기 인쇄 벡터를 미리 학습된 제1 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제1 인공신경망으로부터 상기 인쇄 벡터와 대응하는 상기 파장, 상기 출력, 상기 노출시간 및 상기 경화시간을 획득하는 동작을 포함한다.
또한, 상기 제1 인공신경망은, 학습용 인쇄 벡터에 학습용 파장, 학습용 출력, 학습용 노출시간 및 학습용 경화시간을 라벨링하여 생성된 학습데이터들을 포함하는 학습데이터셋을 이용한 기계학습을 통해 생성된다.
또한, 상기 동작 방법은, 경화가 완료된 이미지를 획득하는 동작; 상기 이미지를 상기 좌표들과 매칭되는 복수의 분할이미지들로 분할하는 동작; 상기 분할이미지들 각각의 점수를 결정하는 동작; 상기 점수가 미리 설정된 기준점수보다 큰 상기 분할이미지를 선택하는 동작; 선택한 상기 분할이미지들과 매칭되는 상기 좌표들을 선택하고, 선택한 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 잉크성분정보 및 상기 두께에 선택한 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 파장, 상기 출력, 상기 노출시간 및 상기 경화시간을 라벨링하여 학습데이터를 생성하는 동작; 및 상기 학습데이터를 서버에 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 분할이미지들 각각의 상기 점수를 결정하는 동작은, 상기 분할이미지들 각각을 미리 학습된 제2 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제2 인공신경망으로부터 상기 분할이미지들 각각의 상기 점수를 획득하는 동작이고, 상기 제2 인공신경망은, 학습용 분할이미지에 학습용 점수를 라벨링하여 생성된 학습데이터들을 포함하는 학습데이터셋을 이용한 기계학습을 통해 생성된다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 친환경 UV 경화 잉크를 이용함에 따라 인쇄 과정에서 공해가 발생되는 것을 예방할 수 있으며, 잉크와 출력물의 두께에 적합한 출력으로 자외선을 조사하여 향상된 인쇄품질을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법을 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
도 2는 도 1에 따른 프린팅 장치의 일 실시 예를 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 3은 도 2에 따른 인쇄 어셈블리를 도시하는 평면도이다.
도 4는 도 1에 따른 프린팅 장치의 다른 실시 예를 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 5는 도 4에 따른 인쇄 어셈블리를 도시하는 평면도이다.
도 6은 도 1에 따른 프린팅 장치의 기능적 모듈들을 예시적으로 도시하는 블록도이다.
도 7은 도 1에 따른 프린팅 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 도 1에 따른 프린팅 장치가 인쇄를 수행하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 도8의 S15단계를 구체적으로 나타내는 흐름도이다.
도 10은 도 1에 따른 프린팅 장치가 학습데이터를 생성하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 친환경 UV(UltraViolet) 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법을 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
일 실시 예에서, 친환경 UV 경화 잉크는, 올리고머(Olygomer), 모노머(Monomer), 광중합 개시제, 안료, 보조제(점성 개량제, 산화방지제, 습윤조제, 분산제), 중합 금지제, 증감제 등을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 친환경 UV 경화 잉크는, 피톤치드 캡슐 및 광촉매 TiO2를 추가적으로 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 공지된 방법으로 생성된 피톤치드 캡슐이 사용될 수 있다.
피톤치드 캡슐 및 광촉매 TiO2 가 UV 경화 잉크에 사용됨에 따라, UV 경화 잉크를 이용해 생성된 인쇄물은 유기 물질의 분해 처리 효과 및 향균 효과를 가질 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 방법을 제공하기 위한 시스템은, 서버(1) 및 프린팅 장치(10)를 포함한다.
서버(1)는 복수의 프린팅 장치(10)들과 통신 가능하게 연결될 수 있다.
서버(1)는 미리 학습된 제1 인공신경망 및 미리 학습된 제2 인공신경망을 프린팅 장치(10)들에 주기적으로 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 인공신경망은, 기계학습을 통해 UV 경화 잉크의 성분들 및 인쇄두께와 양질의 인쇄품질을 얻기 위한 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간 사이의 연관성을 학습한 인공신경망일 수 있다.
일 실시 예에서, 제2 인공신경망은, 기계학습을 통해 인쇄이미지와 인쇄품질 사이의 연관성을 ??브한 인공신경망일 수 있다.
프린팅 장치(10)는, 인쇄 과정에서 생성한 학습데이터를 서버(1)에 주기적으로 제공할 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 프린팅 장치(10)의 일 실시 예를 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 프린팅 장치(10)는, 하우징(11), 하우징(11)의 일측 면에 배치되는 인쇄면(12)을 포함한다. 일 실시 예에서, 하우징(11)은 공지된 다양한 형태로 형성될 수 있다.
프린팅 장치(10)는, 인쇄방향을 따라 이동 가능하게 하우징(11)과 연결되는 인쇄 어셈블리(20)를 포함한다.
인쇄 어셈블리(20)는, 인쇄방향을 따라 이동되는 인쇄 프레임(21)을 포함한다. 일 실시 예에서, 하우징(11)의 측면에는 인쇄 방향을 따라 가이드레일이 형성될 수 있으며, 인쇄 프레임(21)의 양측은 가이드레일과 연결되어 가이드레일을 따라 인쇄방향으로 이동될 수 있다.
인쇄 어셈블리(20)는, 인쇄방향을 따라 인쇄 프레임(21)의 일측 면에 부착되는 잉크 경화 모듈(24)을 포함한다.
도 3은 도 2에 따른 인쇄 어셈블리(20)를 도시하는 평면도이다.
도 3은, 인쇄면(12)을 마주하는 인쇄 어셈블리(20)의 일측 면을 도시한다.
인쇄 프레임(21)에는 잉크 도포 모듈(23)이 포함된다. 잉크 도포 모듈(23)은, 서로 다른 색상의 복수의 UV 경화 잉크들을 지정된 좌표에 도포할 수 있도록 구성된다. 잉크 도포 모듈(23)의 잉크를 도포하는 부분을 인쇄면(12)을 향해 개방되며, 인쇄방향을 따라 인쇄 프레임(21)이 이동됨에 따라 잉크 도포 모듈(23)도 함께 인쇄방향으로 이동된다.
잉크 경화 모듈(24)은 복수 개의 자외선 램프(25)들을 포함한다. 잉크 경화 모듈(24)은, 자외선 램프(25)에서 조사되는 자외선의 파장, 출력, 출력시간 조절할 수 있도록 구성된다. 일 실시 예에서, 자외선 램프(25)는 자외선이 조사되는 부분이 인쇄면(12)을 향하도록 잉크 경화 모듈(24)에 배치된다. 일 실시 예에서, 잉크 경화 모듈(24)은, 자외선 램프(25)의 자외선이 조사되는 부분에 자외선을 차단하는 필터를 덮거나 덮힌 필터를 제거하도록 구성될 수 있다.
도 4는 도 1에 따른 프린팅 장치의 다른 실시 예를 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 4를 참고하면, 프린팅 장치(10)는, 하우징(11), 하우징(11)의 일측 면에 배치되는 인쇄면(12)을 포함한다. 일 실시 예에서, 하우징(11)은 공지된 다양한 형태로 형성될 수 있다.
프린팅 장치(10)는, 인쇄방향을 따라 이동 가능하게 하우징(11)과 연결되는 인쇄 어셈블리(20)를 포함한다.
인쇄 어셈블리(20)는, 인쇄방향과 교차하는 방향을 따라 이동되는 인쇄 프레임(21)을 포함한다. 일 실시 예에서, 하우징(11)의 측면에는 인쇄 방향을 따라 가이드레일이 형성될 수 있으며, 인쇄 프레임(21)의 양측은 가이드레일과 연결되어 가이드레일을 따라 인쇄방향과 교차하는 방향으로 이동될 수 있다. 도시된 실시 예에서, 인쇄방향은 인쇄 프레임(21)이 연장하는 방향을 의미한다.
인쇄 어셈블리(20)는, 인쇄 프레임(21) 상에서 인쇄방향을 따라 이동할 수 있도록 인쇄 프레임(21)과 연결되는 인쇄 헤드(22)를 포함한다.
인쇄방향과 교차하는 방향으로 인쇄 헤드(22)의 일측 면에는 잉크 도포 모듈(23)이 배치되며, 인쇄방향으로 잉크 도포 모듈(23)의 양측 면들 각각에는 잉크 경화 모듈(24)이 배치된다.
도 5는 도 4에 따른 인쇄 어셈블리를 도시하는 평면도이다.
잉크 도포 모듈(23)은, 서로 다른 색상의 복수의 UV 경화 잉크들을 지정된 좌표에 도포할 수 있도록 구성된다.
잉크 경화 모듈(24)은 복수 개의 자외선 램프(25)들을 포함한다. 잉크 경화 모듈(24)은, 자외선 램프(25)에서 조사되는 자외선의 파장, 출력, 출력시간 조절할 수 있도록 구성된다. 일 실시 예에서, 자외선 램프(25)는 자외선이 조사되는 부분이 인쇄면(12)을 향하도록 잉크 경화 모듈(24)에 배치된다. 일 실시 예에서, 잉크 경화 모듈(24)은, 자외선 램프(25)의 자외선이 조사되는 부분에 자외선을 차단하는 필터를 덮거나 덮힌 필터를 제거하도록 구성될 수 있다.
인쇄 프레임(21)이 인쇄방향과 교차하는 방향을 따라 움직이고, 인쇄 헤드(22)가 인쇄방향을 따라 이동임에 따라 인쇄면(12) 상의 모든 좌표에 잉크를 도포하고 자외선을 조사할 수 있다.
일 실시 예에서, 인쇄면(12)은 격자형태로 복수의 좌표들로 분할될 수 있다.
도 6은 도 1에 따른 프린팅 장치(10)의 기능적 모듈들을 예시적으로 도시하는 블록도이다.
도 6을 참조하면, 프린팅 장치(10)는, 잉크정보 수신부(101), 도안 수신부(102), 인쇄정보 생성부(103), 광출력정보 생성부(104), 인쇄 어셈블리 제어부(105) 및 학습데이터 생성부(106)를 포함한다.
잉크정보 수신부(101)는, 사용자로부터 인쇄에 사용되는 UV 경화 잉크에 대한 색상별 잉크성분정보를 수신한다. 서로 다른 색의 안료가 첨가된 복수의 UV 경화 잉크들이 사용되는 경우 색상별로 복수의 잉크성분정보들이 수신되며, 단색의 UV 경화 잉크가 사용되는 경우, 사용되는 UV 경화 잉크에 대한 잉크성분정보가 수신된다. 일 실시 예에서, 잉크정보 수신부(101)는, 입력 인터페이스 장치를 통해 잉크성분정보를 수신할 수 있다. 또한, 잉크정보 수신부(101)는, 사용자의 사용자 단말로부터 잉크성분정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 잉크성분정보는, UV 경화 잉크에 포함된 올리고머(Olygomer), 모노머(Monomer), 광중합 개시제, 안료, 보조제(점성 개량제, 산화방지제, 습윤조제, 분산제), 중합 금지제, 증감제 등의 종류에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도안 수신부(102)는, 사용자로부터 인쇄에 사용될 도안에 대한 도안정보를 수신한다. 일 실시 예에서, 도안 수신부(102)는, 입력 인터페이스 장치를 통해 도안정보를 수신할 수 있다. 또한, 도안 수신부(102)는, 사용자의 사용자 단말로부터 도안정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 도안정보는, 미리 설정된 복수의 좌표들 각각과 매칭되는 색상 및 두께를 포함할 수 있다.
인쇄정보 생성부(103)는, 색상별 잉크성분정보를 이용하여 좌표들 각각에 대해 색상과 매칭되는 잉크성분정보를 결정하고, 좌표들 각각과 매칭되는 잉크성분정보 및 두께를 포함하는 인쇄정보를 생성한다.
광출력정보 생성부(104)는, 인쇄정보를 이용하여 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 포함하는 광출력정보를 생성한다.
인쇄 어셈블리 제어부(105)는, 도안정보 및 광출력정보를 이용해 인쇄 어셈블리(20)를 제어한다.
학습데이터 생성부(106)는, 인쇄과정이 완료된 인쇄물을 촬영한 이미지를 이용해 학습데이터를 생성하고, 생성된 학습데이터를 서버(1)에 제공한다.
도 7은 도 1에 따른 프린팅 장치(10)의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 프린팅 장치(10)는, 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은 전술한 프린팅 장치(10)의 구성부들(101~106)이나 기타 기능 또는 동작 방법을 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시 예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
도 8은 도 1에 따른 프린팅 장치(10)가 인쇄를 수행하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
먼저, 잉크정보 수신부(101)는, 색상별 잉크성분정보를 수신한다(S11).
또한, 도안 수신부(102)는, 복수의 좌표들 각각과 매칭되는 색상 및 두께를 포함하는 도안정보를 수신한다(S12).
또한, 인쇄정보 생성부(103)는, 색상별 잉크성분정보를 이용하여 좌표들 각각 매칭되는 잉크성분정보를 결정한다(S13).
인쇄정보 생성부(103)는, 좌표들 각각에 대해서, 좌표의 색상과 매칭되는 잉크성분정보를 결정한다. 이를 통해, 좌표들 각각과 매칭되는 잉크성분정보가 결정될 수 있다.
또한, 인쇄정보 생성부(103)는, 좌표들 각각과 매칭되는 잉크성분정보 및 두께를 포함하는 인쇄정보를 생성한다(S14).
인쇄정보 생성부(103)는, 도안정보에 포함된 좌표들 각각과 매칭되는 두께, S13단계에서 결정한 좌표들 각각과 매칭되는 잉크성분정보를 이용하여, 좌표들 각각과 매칭되는 잉크성분정보 및 두께를 포함하는 인쇄정보를 생성한다.
또한, 광출력정보 생성부(104)는, 인쇄정보를 이용하여 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력 및 노출시간을 포함하는 광출력정보를 생성한다(S15).
도 9는 도8의 S15단계를 구체적으로 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 광출력정보 생성부(104)는, 좌표들 각각과 매칭되는 잉크성분정보 및 두께를 이용하여 좌표들 각각과 매칭되는 인쇄 벡터를 생성한다(S151).
데이터베이스에는 잉크성분정보에 포함될 수 있는 복수의 성분들 각각과 미리 설정된 숫자가 미리 매칭되어 저장되고, 광출력정보 생성부(104)는, 복수의 성분들 각각과 매칭되는 숫자들을 데이터베이스에서 선택한다. 광출력정보 생성부(104)는, 선택한 숫자들과 두께를 각각의 차원값으로 갖는 다차원벡터인 인쇄 벡터를 생성한다. 일 실시 예에서, 다차원벡터의 차원 수는 미리 설정되며, 잉크성분정보에 차원과 매칭되는 성분이 없는 경우, 해당 차원의 차원 값은 0으로 결정된다.
광출력정보 생성부(104)는, 인쇄 벡터를 미리 학습된 제1 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 제1 인공신경망으로부터 인쇄 벡터와 대응하는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 획득한다(S152).
일 실시 예에서, 제1 인공신경망은, 학습용 인쇄 벡터에 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 라벨링하여 생성된 학습데이터들을 포함하는 학습데이터셋을 이용한 기계학습을 통해 생성될 수 있다. 일 실시 예에서, Random Forest, 다중회귀분석, Xgboost 등이 제1 인공신경망의 기계학습에 사용될 수 있다. 학습데이터들을 이용한 기계학습을 통해 UV 경화 잉크 제품의 성분들 및 잉크의 도포 두께와 상대적으로 우수한 인쇄품질을 얻기 위한 자외선의 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간 사이의 연관성이 학습될 수 있다. 이를 통해, 제1 인공신경망에 사용하고자 하는 UV 경화 잉크의 성분들 및 두께를 이용해 획득한 잉크 벡터를 입력하면, 제1 인공신경망으로부터 UV 경화 잉크를 입력한 두께로 도포했을 경우 상대적으로 우수한 인쇄품질을 얻기 위한 자외선의 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 노출시간은, 잉크가 도포된 이후에 자외선을 조사하지 않고 대기 중에 노출시키는 시간을 의미한다. 일 실시 예에서, 경화시간은, 도포된 잉크에 자외선을 조사하는 시간을 의미한다. 일 실시 예에서, 출력은 자외선의 강도를 나타내며, 출력의 단위는
Figure 112022072690620-pat00001
일 수 있다.
다시 도 8을 참고하면, 인쇄 어셈블리 제어부(105)는, 도안정보 및 광출력정보를 이용해 잉크 도포 모듈(23) 및 잉크 경화 모듈(24)을 제어한다(S16).
인쇄 어셈블리 제어부(105)는, 도안 정보에 포함된 좌표들 각각과 매칭되는 색상을 이용해, 잉크 도포 모듈(23)이 좌표들 각각에 좌표들 각각과 매칭되는 색상의 UV 경화 잉크를 도포하도록 제어한다.
인쇄 어셈블리 제어부(105)는, 광출력정보에 포함된 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 이용해, 잉크 경화 모듈(24)이 좌표들 각각에 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력 및 경화시간으로 자외선을 출력하도록 제어한다.
또한, 잉크 어셈블리 제어부(105)는, 좌표들 각각에 잉크 도포 모듈(23)에 의해 UV 경화 잉크가 도포된 후, 좌표들 각각과 매칭되는 노출시간동안 잉크 경화 모듈(24)에서 좌표들 각각으로 자외선이 조사되지 않도록 잉크 경화 모듈(24)을 제어한다. 일 실시 예에서, 잉크 어셈블리 제어부(105)는, 노출시간동안 잉크 경화 모듈(24)에서 자외선이 출력되지 않도록 잉크 경화 모듈(24)을 제어할 수 있다. 일 실시 예에서, 잉크 어셈블리 제어부(105)는, 노출시간 동안 잉크 경화 모듈(24)의 자외선의 조사되는 램프를 필터가 덮도록 잉크 경화 모듈(24)을 제어할 수 있다.
도 10은 도 1에 따른 프린팅 장치(10)가 학습데이터를 생성하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
먼저, 학습데이터 생성부(106)가 경화가 완료된 인쇄물의 이미지를 획득한다(S21).
일 실시 예에서, 프린팅 장치(10)는, 카메라 형태의 입력 인터페이스 장치를 통해 경화가 완료된 인쇄물의 이미지를 촬영할 수 있다.
또한, 학습데이터 생성부(106)는, 이미지를 복수의 좌표들과 매칭되는 복수의 분할이미지들로 분할한다(S22).
일 실시 예에서, 이미지를 구성하는 복수의 분할이미지들 각각은 미리 설정된 크기의 사각형태일 수 있다.
또한, 학습데이터 생성부(106)는, 분할이미지들 각각의 점수를 결정한다(S23).
학습데이터 생성부(106)는, 미리 학습된 제2 인공신경망에 분할이미지를 입력 값으로 입력하고, 제2 인공신경망으로부터 분할이미지와 대응하는 점수를 획득한다.
일 실시 예에서, 제2 인공신경망은, 학습용 분할이미지에 점수를 라벨링하여 생성된 학습데이터들을 포함하는 학습데이터셋을 이용한 기계학습을 통해 생성될 수 있다. 일 실시 예에서, CNN(Convolutional Neural Network), Random Forest 등이 제2 인공신경망의 기계학습에 사용될 수 있다.
또한, 학습데이터 생성부(106)는, 점수가 미리 설정된 기준점수보다 큰 분할이미지를 선택한다(S24).
또한, 학습데이터 생성부(106)는, 선택한 분할이미지들과 매칭되는 좌표들을 선택하고, 선택한 좌표들 각각과 매칭되는 잉크성분정보 및 두께에 선택한 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 라벨링하여 학습데이터를 생성한다(S25).
또한, 학습데이터 생성부(106)는, 생성한 학습데이터를 서버(1)에 제공한다(S26).
이를 통해, 미리 설정된 기준 이상의 품질로 인쇄된 좌표와 대응하는 정보를 이용해 생성된 학습데이터가 서버(1)로 제공되어 제1 인공신경망의 학습에 사용될 수 있다.
이를 통해, 제1 인공신경망을 학습시키기 위한 학습데이터들이 주기적으로 수집될 수 있으며, 학습데이터들이 점차 누적됨에 따라 재학습된 제1 인공신경망의 성능이 향상될 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (5)

  1. 친환경 UV 경화 잉크를 이용한 프린팅 장치에 의해 수행되는 동작 방법으로서,
    색상별 잉크성분정보를 수신하는 동작;
    복수의 좌표들 각각과 매칭되는 색상 및 두께를 포함하는 도안정보를 수신하는 동작;
    상기 색상별 잉크성분정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 색상과 매칭되는 잉크성분정보를 결정하는 동작;
    상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 잉크성분정보 및 상기 두께를 포함하는 인쇄정보를 생성하는 동작;
    상기 인쇄정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 포함하는 광출력정보를 생성하는 동작; 및
    상기 도안정보 및 상기 광출력정보를 이용해 상기 프린팅 장치에 포함되는 잉크 도포 모듈 및 잉크 경화 모듈을 제어하는 동작을 포함하고,
    상기 인쇄정보를 이용하여 상기 좌표들 각각과 매칭되는 파장, 출력, 노출시간 및 경화시간을 포함하는 광출력정보를 생성하는 동작은,
    상기 좌표들 각각가 매칭되는 상기 잉크성분정보 및 상기 두께를 이용해 상기 좌표들 각각과 매칭되는 인쇄 벡터를 생성하는 동작; 및
    상기 인쇄 벡터를 미리 학습된 제1 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제1 인공신경망으로부터 상기 인쇄 벡터와 대응하는 상기 파장, 상기 출력, 상기 노출시간 및 상기 경화시간을 획득하는 동작을 포함하는,
    동작 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 인공신경망은,
    학습용 인쇄 벡터에 학습용 파장, 학습용 출력, 학습용 노출시간 및 학습용 경화시간을 라벨링하여 생성된 학습데이터들을 포함하는 학습데이터셋을 이용한 기계학습을 통해 생성되는,
    동작 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    경화가 완료된 이미지를 획득하는 동작;
    상기 이미지를 상기 좌표들과 매칭되는 복수의 분할이미지들로 분할하는 동작;
    상기 분할이미지들 각각의 점수를 결정하는 동작;
    상기 점수가 미리 설정된 기준점수보다 큰 상기 분할이미지를 선택하는 동작;
    선택한 상기 분할이미지들과 매칭되는 상기 좌표들을 선택하고, 선택한 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 잉크성분정보 및 상기 두께에 선택한 상기 좌표들 각각과 매칭되는 상기 파장, 상기 출력, 상기 노출시간 및 상기 경화시간을 라벨링하여 학습데이터를 생성하는 동작; 및
    상기 학습데이터를 서버에 제공하는 동작을 포함하는,
    동작 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 분할이미지들 각각의 상기 점수를 결정하는 동작은,
    상기 분할이미지들 각각을 미리 학습된 제2 인공신경망에 입력 값으로 입력하고, 상기 제2 인공신경망으로부터 상기 분할이미지들 각각의 상기 점수를 획득하는 동작이고,
    상기 제2 인공신경망은,
    학습용 분할이미지에 학습용 점수를 라벨링하여 생성된 학습데이터들을 포함하는 학습데이터셋을 이용한 기계학습을 통해 생성되는,
    동작 방법.


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