현미경을 다루는데 있어 현미경의 원리를 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 DVD optical pick-up head (이하OPH)를 활용하여 광경로를 직접 눈으로 볼 수 있어서 현미경 원리 파악에 도움이 되는 저렴한 가격의 현미경 시스템을 구현하였다. 실험 과정은 광원에서 나온 빛을 시료와 렌즈에 순차적으로 통과시키고, 이 정보를 CCD 카메라에서 검출하는 것으로 이루어졌다. DVD OPH 내부의 렌즈를꺼내어 두 렌즈의 상대적 거리에 따른 성능 차이를 알아보았다. 또한, 광원을 백색광원으로 실험한 결과와 반도체 레이저로 실험한 결과를 비교하여 광원에 따른 배율의 차이를 알아보았다. 그 결과 백색 광원일 때 반도체 레이저에 비해 해상도가 2배 이상 높았고, 현미경 시스템과 CCD 카메라의 거리가 20 cm일 때 약 150배의 배율을 보였다.
Polydimethylsiloxane(PDMS) 몰드를 사용한여소프트 리소그래피 방법을 통해 Poly(3-hexylthiophene)(P3HT)가 서브 파장(subwavelength) 사이즈로 나노패턴 된 전기 변색 소자를 제작하였다. 나노 패턴된 전기 변색 소자를 사용한여 착색 및 소색 상태에 따른 빛의 편광 효과를 패턴의 방향을 바꿔가며 측정하였으며, 인가전압에 따라 변화되는 고분자의 도핑 상태에 의해서 편광된 빛의 세기를 손쉽게 가역적으로 변화시킬 수 있었다. 편광 효율을 최댓값과 최솟값의 비로 정의하여 실험을 통해 1.7의 편광 효율값을 계산할 수 있었다. 산화, 환원 반응에 따른 고분자의 구조변화에 의해 도핑 상태에 따라 굴절률 차이가 생기게 되고 이에 따라 편광 된 빛의 세기를 인가전압의 스위칭만으로 조절할 수 있었다. 전기 변색 소자에 -2V와 2V 전압을 인가해 주었을 때 고분자 패턴과 전해질 사이의 굴절률 차이는 0.61과 0.99의 값으로 나타났다.
그라비어 오프셋 인쇄 공법을 이용하여 미세 패턴 전극을 형성하였고, 패턴 형성에 대한 블랭킷의 영향을 알아보기 위해 블랭킷의 용제 흡수량과 경도의 차등을 주어 실험을 하였다. 그라비어 오프셋은 블랭킷이 얼마나 용제의 흡수와 배출을 적절한게 하느냐에 따라서 연속 인쇄성과 여러 가지 인쇄적성에 큰 영향을 끼치게 된다. 총 4가지의 종류별 블랭킷의 테스트 결과 흡수량이 가장 높고 경도가 가장 낮은 블랭킷이 4가지 블랭킷 중 가장 인쇄적성과 전도성이 우수함을 알 수 있었다.
대형 예술품이나 지도 등에 대한 양질의 디지털 콘텐츠를 얻기 위해 대형 스캐너의 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 대형 스캐너의 개발에 있어서 색상 보정은 원작의 사실적인 재현에 큰 영향을 주는 요소이다. 스캐닝 성능이 뛰어나더라도, 스캐너에 사용되는 카메라나 출력에 사용되는 LCD 등의 특성에 따라 원작의 색을 정확히 재현하는데 어려움이 있다. 일반적으로 이러한 경우 장치 특성화를 이용하여 입력 신호와 출력 신호의 관계를 정의한 LUT(Look-UpTable)를 생성하여 색을 보정하게 된다. 하지만 장치 특성화가 잘 되더라도 대형 스캐너의 경우 주사 위치에 따른 조명의 광량의 차이가 크게 존재하므로 주사 영역 전체에 균일한 색 재현에 어려움이 있다. 따라서 주사 영역 전체에 균일한 색 재현을 위해서는 주사 위치에 따른 조명의 차이에 대한 보정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대형 스캐너의 색 재현에 있어서 조명의 주사 위치에 관계없이 균일한 색 재현을 위해 휘도와 색도 보상을 통한 색보정 방법을 제안하였다. 실험을 통해 대형 스캐너의 색재현에 있어서 균일성을 높이면서 기존의 장치 특성화만 수행했을 때보다 더 작은 오차 범위에서 원작의 색을 재현할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 디스플레이의 화질에 영향을 끼치는 중요 요소 중 하나인 색 선명도에 대한 정량화 방법을 제안한다. 먼저, 인지 요소인 lightness, chroma, hue가 각각 독립적으로 변환된 실험 영상들을 제작한다. 실험 영상들의 색 선명도 시각 실험 결과 와 인지 요소들의 통계적 변수인 평균, 표준편차, 변동계수 사이의 regression을 수행한다. Regression 결과에서 통계적으로 유의미한 요소들만을 선택하여 색선명도 평가 모델을 도출한다. 제안하는 정량화 모델의 성능을 검증하기 위하여 시각 실험 결과와 모델에 의해 계산된 수치 사이의 상관계수를 계산한다. 실험 결과를 통해 제안하는 모델의 성능이 비교 대상인 기존 모델의 성능보다 우월하다는 것을 확인할 수 있었다.