뉴로-퍼지를 이용한 안료 배합비율의 예측

최리상, 안대명, 황규석

부산대학교 화학공학과

A Recipe Prediction of Pigments

Using Neuro-Fuzzy System

Ri Sang Choi, Dae Myung An, Kyu Suk Hwang

Chemical Engineering Dept., Pusan National University

1. 서론

안료의 혼합에 의해서 발생되는 색의 예측과 임의로 주어진 색이 있을 때 안료의 배합비율을 예측하고자 하는 것은 안료와 색상의 다변수적인 특성과 비선형성의 특성으로 인하여 지금까지도 방대한 data를 이용한 조색사의 시각적인 감각에 의해서 배합되고 있는 실정이다. 또한 각각의 조색사는 다른 색감각을 가지고 있을 수 있고 배합비율을 판단하는데 있어서 그 때의 변화하는 주위환경에 따라 조색사의 감정과 정신상태에 의존함으로 인해 조색사가 결정하는 배합비율이 변할 수가 있다. 따라서, 기본안료의 조색 비율과 기기로부터 검출된 color 정보를 사용하여, 기본안료와 생성안료의 관계를 모델링하고, 조색 공정에 있어서 원료가 되는 다양한 기본안료가 최종적으로 나오는 색상에 대해 미치는 영향을 고찰한다. Backpropagation 알고리즘을 이용하여 실험으로 구한 안료 배합비율과 그로 인해 생성되는 색상의 data를 인공신경망에 학습시키고, 임의의 색상에 대하여 테스트한 결과 그다지 좋은 data를 얻지 못했다. 그래서, 좀 더 수정된 모델인 뉴로-퍼지를 사용하여 안료 배합비율을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다.

2. 시스템 개요

신경회로망을 이용한 모델링 기법은 대상 모델에 대한 학습능력을 갖추고 있기 때문에 학습정도에 따라 정확한 모델을 구축할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나, 학습이 이루어진 데이터에 대한 정확도에 의존하므로 제한된 범위 내에서만 적용 가능하다는 단점이 있다.

퍼지모델링 기법은 퍼지논리 자체의 비선형적인 특성을 이용하기 때문에 시스템의 비선형적인 특성을 모델링하는데 매우 효과적이다. 이 모델 자체는 시스템 특성에 대한 언어적 정보를 제공해 준다는 장점이 있다. 따라서, 신경회로망의 장점과 퍼지모델링의 장점을 이용한 뉴로-퍼지모델을 개발하였다.

본 연구에서는 Node 층이 3 Layer인 다층 인식자로 은닉층(hidden layer)이 한 개인 인공신경망과 퍼지를 사용하여 학습을 시킨다. 여기서, 인공신경망은 입력층 node 8, 중간 은닉층 node 8, 및 출력층 node 3개를 가지는 3층의 신경망을 구축하였다. 이 때의 학습강도는 0.6으로 하였다. 비선형 경계치 함수는 Sigmoid function를 사용했다. Fuzzy inference engine 부분은 membership function를 사용해서, 각각의 규칙에 대한 적합도를 결합하중 수정에 고려하여 보정을 행한다. 또, 퍼지단어 구간을 7가지(NL, NM, NS, ZR, PS, PM, PL)로 나누었다. 이 구간들을 [-1.0, 1.0]사이에 나타내었다. 이와 같이 구성된 뉴로-퍼지 모델에 대한 대략적인 구조는 아래의 그림1과 같다.

3. 실험

3.1 실험방법

복잡한 추론과정을 피하기 위해 서로 다른 안료 2가지만을 교반기에 넣어 교반을 시킨후 그 비율을 서로 달리하여 색 변화를 비교하였다. 안료는 Blue, Red, Pink 및 백색의 안료를 미리 수지에 분산시킨 토너를 사용하고, 지지체인 수지는 유성 우레탄(D-ALE 117, 동성화학)을 사용하였다. 각 sample을 건조기를 통해서 충분히 건조시킨다. 각 안료의 다른 조색 비율로 만들어진 sample을 색차계(SP-80, Tokyo Denshoku Tech.)를 사용하여 분석하였다.

3.2 실험결과

몇 개의 안료 중 Blue와 White안료를 비율을 달리하여 3자격치의 결과를 0과 1사이의 값으로 정규화하고 그에 따른 L*a*b*값을 표1에 나타내었다.

그림2, 그림3, 그림4에서 보는 바와 같이 linear model 보다는 neural networks model이 더 낳은 결과를 가져왔지만, 여전히 허용오차범위를 만족하지 못하고 있다. 그렇지만, neuro-fuzzy model를 사용할 경우 그 결과가 어느정도의 만족함을 검증하였다.

4. 결론 및 향후계획

안료의 조색 비율을 결정할 수 있도록 적절한 뉴로-퍼지를 사용하여 비선형 내삽을 모델링하고, 그 효용성을 검토하였다.

본 연구에서 정확한 안료배합비율을 모델링하기 위해서는 정밀한 색차 분석기기의 개발과 방대한 실험결과가 선행되어야 한다. 이와 병행하여 보다 고정밀의 색차 측정장치에 의한 입력데이타의 신뢰성을 확보해야되고, 보다 고급예측에 필요한 소프트웨어 및 하드웨어가 필요하다. 제한된 실험규모로서 수행되어 그 효율성은 다소 떨어지나, 계속해서 개발되는 수정된 모델 - fuzzy system, neural networks, genetic algorithm - 등을 병합하고, 지속적인 연구를 통하여 효율성을 확보할 수 있을 것이다.

5. 감사의 글

본 연구는 포항공과대학교 공정산업의 지능자동화 연구센터를 통한 한국과학재단 우수연구센터 지원금에 의한 것입니다.

6. 참고문헌

[1] Susan M. Courtney, Leif H. Finkel and Gershon Buchsbaum, A Multistage     Neural Network for Color Constancy and Color Induction, IEEE               Transactions on Neural Networks, Vol. 6, No. 4, pp. 972-985, July 1995.

[2] V. Venkatasubramanian, R. Vaidyanathan and Y. Yamamoto, Process fault     detection and diagnosis using neural networks-Ⅰ. Steady-State processes,     Computers chem. Engng, Vol. 14, No. 7, pp. 699-712, 1990.

Table. 1 각 분율에 따른 안료의 3자격치와 L*a*b* 표색계

안료의 분율		3 자 격 치			L* a* b* 표색계
Blue	White	X	Y	Z	L*	a*	b*
1.0000	0.0000	0.0778	0.0329	0.4056	0.2116	0.1065	-0.4198
· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·
0.6245	0.3755	0.3519	0.3264	0.7721	0.6386	0.0175	-0.2288
0.5530	0.4470	0.3723	0.3473	0.7857	0.6553	0.0165	-0.2198
· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·	· · ·
0.0000	1.0000	0.8548	0.8237	0.9550	0.9273	0.0116	-0.0473

Fig. 2 Result of color matching by linear model

Fig. 3 Result of color matching by neural networks model

Fig. 4 Result of color matching by neuro-fuzzy model