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프린터 구동시 출력되는 칼라 패치를 측정하여 프린터의 색영역을 결정하는 단계; CIELAB 공간에서 상기 결정된 색영역을 포함하는 정육면체를 정의하고, 상기 정육면체를 단위 면적으로 나누어 초기 표본점을 할당하는 단계; 상기 할당된 초기 표본점 중에서 프린터 색영역에 포함되는 색 표본을 무게중심적 보간 계수(Barycentric Interpolation Coefficients) 방법을 이용하여 결정하는 단계; 상기 결정된 색영역 내의 색 표본을 출력하는 입력 CMY 구동신호를 학습된 신경망(Neural Network)을 이용하여 예측하는 단계; 및 상기 예측된 CMY 구동신호를 이용하여 칼라 패치를 제작 및 측정하여 색영역에 균등한 CMY 대 CIELAB 데이터를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 1에 있어서, 상기 할당된 초기 표본점 중에서 프린터 색영역에 포함되는 색 표본을 무게중심적 보간 계수 방법을 이용하여 결정하는 단계는, CMY 공간에서 균등하게 표본점을 나누어 동일한 크기의 단위 정육면체를 형성하는 과정과, 상기 각 단위 정육면체를 꼭지점에 해당하는 CMY값과 그 값을 프린터 입력으로 하여 출력된 칼라 패치를 측정하여 CIELAB값을 구하는 과정과, 상기 각 단위 정육면체를 6개의 사면체로 분리하고, 각 사면체의 정점에 해당하는 CMY값 및 CIELAB값을 하나의 쌍으로 하여 각 사면체에 대한 룩-업 테이블(Look-up Table)을 작성하는 과정과, 상기 작성된 룩-업 테이블의 어느 하나의 사면체에 상기 할당된 임의의 초기 표본점이 포함되는가를 확인하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 1에 있어서, 상기 결정된 색영역 내의 색 표본을 출력하는 입력 CMY 구동신호를 학습된 신경망을 이용하여 예측하는 단계는, CMY 공간에서 균등한 구동신호를 얻은 후, 상기 구동신호에 대한 프린터의 출력치를 역 이용하여 신경망 학습을 수행하는 과정과, 상기 신경망 학습이 완료되면, 상기 결정된 색 표본의 CIELAB값을 신경망에 입력하여 입력 CMY 구동신호를 예측하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 1 또는 청구항 3에 있어서, 상기 입력 CMY 구동신호를 예측하는 신경망은, 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)이 각각 3-100-3 구조의 뉴런(Neuron)으로 이루어진 역전파(Back-Propagation) 신경망을 이용함을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 2에 있어서, 상기 작성된 룩-업 테이블의 어느 하나의 사면체에 상기 할당된 임의의 초기 표본점이 포함되는가를 확인하는 과정은, 상기 임의의 초기 표본점 P0을 내부에 포함하는 하나의 사면체의 전체 체적 VT를 산출하는 순서와, 상기 임의의 초기 표본점 P0을 중심으로 하는 4개의 사면체에 대한 각각의 체적 V1, V2, V3, V4를 산출하는 순서와, 상기 산출된 임의의 초기 표본점 P0을 포함하는 하나의 사면체 체적 VT와, 4개의 사면체 체적 V1, V2, V3, V4의 합이 같으면 상기 할당된 임의의 초기 표본점이 작성된 룩-업 테이블의 어느 하나의 사면체에 포함됨을 판단하는 순서를 포함함을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 5에 있어서, 상기 임의의 초기 표본점 P0을 포함하는 사면체의 전체 체적값 VT는, 임을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 5에 있어서, 상기 임의의 초기 표본점 P0을 중심으로 하는 4개의 사면체에 대한 각각의 체적값 V1, V2, V3, V4는, , , , 임을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 5에 있어서, 상기 할당된 임의의 초기 표본점이 작성된 룩-업 테이블의 어느 하나의 사면체에 포함됨의 판단은, 이 성립되는 것으로 확인함을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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청구항 5에 있어서, 상기 할당된 임의의 초기 표본점이 작성된 룩-업 테이블의 어느 하나의 사면체에 포함됨의 판단은, 이 성립되는 것으로 확인함을 특징으로 하는 프린터용 색 표본 생성방법
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