목적 : 선호하는 색상 오버레이 필름을 사용하면 가독성이 향상되는지 정상 그룹과 광과민성 의심 그룹으로 분 류하여 비교 및 분석하고, 가독성 향상이 디지털 디스플레이와 기존의 종이 모두에서 일관되게 나타나는지 알아보 고자 하였다. 방법 : 2~30대 50명(남자 22명, 여자 28명)을 대상으로 광과민성 정도를 확인하기 위한 설문조사를 진행하였 고, 색상 오버레이 필름을 사용하여 색상 선호도 검사, 단어 읽기 검사 그리고 만족도 검사를 종이와 디지털 디스 플레이에서 모두 진행하였다. 결과 : 종이에서 정상 그룹과 의심 그룹 모두 Yellow 오버레이 필름을, 디지털 디스플레이에서는 정상 그룹이 Yellow 오버레이 필름, 의심 그룹이 Gray 오버레이 필름을 가장 선호하였다. 색상 오버레이 필름을 사용한 후 정 상 그룹과 의심 그룹은 종이와 디지털 디스플레이 모두에서 읽기속도가 유의하게 증가하였다. 읽기속도 향상률은 종이에서 정상 그룹 3.66%, 의심 그룹 6.61%로 유의한 차이가 있었고, 디지털 디스플레이에서 정상 그룹 3.09%, 의심 그룹 3.91%로 유의한 차이가 없었다. 결론 : 정상인과 광과민성 증후군 모두 색상 오버레이 필름을 사용하면 가독성 향상에 도움이 되는 것으로 나타 났다. 읽기속도 향상률을 비교하였을 때 종이에서만 유의미한 차이가 관찰되었고, 따라서 디지털 디스플레이를 사 용할 때 더 정밀한 색상 오버레이가 필요하다고 생각된다. 앞으로 색상 오버레이의 효과를 종합적으로 평가하기 위 해서는 다양한 사용자의 환경과 디스플레이를 반영한 연구가 진행되어야 할 것이다.

피부가 맑고 깨끗하기를 바라는 것은 남녀 모두가 원하는 바이며 여성들은 피부를 아름답고 투 명한 피부를 위해 파운데이션의 도움을 받는다. 파운데이션은 백인이라 밝은 색을, 동양 인이라 중간색을, 흑인이라 어두운색을 사용하는 것이 아닌 인종의 피부와 상관없이 개인의 피부색과 피부톤에 따른 차이로 파운데이션 선택이 이루어진다고 판단된다. 따라서 인종차별에 따른 파운데이션 색상 사용의 고정관념을 뛰어넘어야 할 필요성이 요구된다. 이에 이 연구의 목적은 각각의 촬영과 환경 그리고 장비에 영향받은 한국, 중국, 일본, 미국, 프랑스, 영국의 화장품 브랜드를 임의로 선정하고 웹사이트에 등장하는 파운데이션 광고 모델 이미지에 따른 피부톤의 차이를 파 악하는 데 목적이 있다. 브랜드별 RGB로 파운데이션의 색상 값을 분석해 본 결과 한국의 경우 8.75R, 1.25YR, 2.5YR, 3.75YR, 5YR, 6.25YR로나타났으며 중국 브랜드는 2.5YR, 3.75YR, 5YR, 6.25YR, 10YR로 한국과 유사함을 알 수 있다. 일본의 브랜드는 7.5R, 8.75R, 10R, 5YR, 6.25YR, 7.5YR로 나타 났으며, 미국의 브랜드는 6.25R, 8.75R, 10R, 2.5YR, 3.75YR, 5YR, 6.25YR, 7.5YR, 10YR로 나타났다. 프랑스 브랜드는 10R, 1.25YR, 3.75YR, 5YR로 나타 났으며, 영국 브랜드는 2.5YR, 3.75YR, 7.5YR로 YR색상 분포를 보이고 있다. 후속 연구로는 시대에 따른 파운데이션의 재형 및 색상변화에 관한 연구가 깊이 있게 이루어지길 바라며 이 연구가 화장품 회사의 마케팅에 필요한 기초자료 및 전략 수립에 활용되 어 국내·외 색조 화장품 시장의 발전에 기여하길 기대해 본다.

To identify some significant phenotypic characteristics of maize(zea mays) seeds, we have obtained Red, Green, Blue(RGB) digital image data from 82 recombinant inbred lines. Based on the collected image data, their morphological and color data were analyzed, and seven significant parameters were selected, including area, perimeter, length, width, circularity, roundness, and surface texture. The extracted RGB data were converted into color hex codes to visualize the representative colors of the seeds. These visualized colors were categorized into six groups: gray, yellowish white, yellow, grayish orange, purple, and brown. The results of maize seed phenotypic analysis using the RGB digital images in this study will serve as a useful tool for constructing a database of seed phenotyping database and establishing a standardized classification system.

본 연구는 영화 <헤어질 결심>을 중심으로 영화 속 색상의 상징적 의 미와 감독의 제작 스타일을 탐구하여 영화 속에서 색상이 얼마나 중요한 지를 이해하고, 감독이 색상을 통해 주제를 어떻게 전달하는지를 보여주 고자 한다. 본 연구는 움베르토 에코 기호학을 바탕으로 색상의 보편적 인 상징성과 결합하여 ‘표현-내용-해석체’의 삼원론적 기호 관계를 분석 방법으로 사용하고, 추측 방법을 통해 색상 기호 의미의 생산 과정을 설 명하고 영화 속 색상의 다양한 표현 방식이 상징하는 의미를 심도 있게 발굴하였다. 또한, ‘기호 활동’의 반복 이론을 통해 서로 다른 색상의 반 복적인 등장을 분석하여 색상과 영화 주제와의 연관성을 설명하였다. 본 연구를 통해 박찬욱 감독이 독창적인 색상 활용을 영화의 디테일한 부분 과 잘 접목시켜 영화 표현 형식의 다양화와 주제 강화를 실현하고, 관객 의 감성적 참여를 높인다는 것을 알 수 있다. 색상은 긴장감이 넘치는 분위기를 조성할 뿐만 아니라 인물에게 신비한 매력을 부여해 전반적인 스토리에 예술적 요소를 더한다. 본 연구는 영화 속 색상 활용에 따른 기호학 분석에 새로운 아이디어와 방법을 제시하고, 영화 제작에 이론적 인 참고 자료를 제공하고자 한다. 향후 연구에서는 더 많은 기호학 이론 을 활용해 연구 범위를 확대하고, 영화 색상 활용에 대한 인식을 풍부하 게 하여 영화 예술 발전을 더욱 촉진할 수 있을 것이다.

목적 : 본 연구는 서로 다른 배경색상을 가진 환경에서 다양한 색상의 골프공에 대한 시인성을 평가하고 교정 상태에 따른 시인성 변화를 확인해보고자 하였다. 방법 : 연구 대상은 안과 질환과 시각기능 장애가 없는 25명(남성 13명, 여성 12명, 평균 나이24.72±1.81세) 이었다. 검사 조건을 주변 환경(잔디와 모래), 교정 상태(완전 교정, +0.50 D 운무, +1.00 D 운무), 골프전용 렌 즈 착용과 미착용 상태로 총 3가지 조건으로 설정했다. 각 조건에서 파란색(B), 주황색(O), 형광색(F), 하얀색(W) 의 공을 무작위로 배치한 뒤 공이 인식되는 최소 거리를 측정하여 비교하였다. 측정은 골프 거리측정기를 이용하 여 측정하였고, 각 환경에서 주관적인 시인성을 평가하였다. 결과 : 잔디에서 측정한 결과, 하얀색 92.72±13.07, 주황색 98.12±3.21, 파란색 65.76±11.47 및 형광색 97.96±4.96 m이었으며(p<0.010), 모래에서 측정한 결과 완전교정 상태에서 하얀색 66.80±7.87, 주황색 85.72±9.67, 파란색 86.84±7.86 및 형광색 86.08±6.64 m이었다(p<0.010). 잔디와 모래에서 모두 운무양이 증가할수록 최소 인지 거리가 멀어졌다(p<0.010). +1.00 D 운무 상태에 골프 전용 렌즈를 장입한 결과 하얀색 68±13.37, 주황색 78.12±10.89, 파란색 38.28±7.88 및 형광색 81.52±10.39 m 이었으며, 모든 색상의 공에 서 최소 인지 거리가 멀어졌다(p<0.010). 잔디에서 주관적인 시인성 평가는 형광색이 가장 시인성이 높았고 파란 색이 가장 낮았으며, 모래에서는 파란색이 가장 높았고 하얀색이 가장 낮았다(p<0.050). 결론 : 본 연구 결과, 배경색상에 따라서 물체의 최소인지거리 차이가 있었고 동일한 배경에서도 물체의 색상 별로 최소인지거리가 유의한 차이를 보였다. 근시의 저교정 정도와 비례하게 모레와 잔디환경에서 모두 최소인지 거리가 짧아졌으며, 그린 착색 렌즈는 잔디 환경에서 모든 색상에 대한 최소인지거리가 멀어졌으며 잔디 환경에서 시인성 개선에 긍정적인 영향을 준다는 결과를 보였다.

목적 : 본 연구는 실제 골프장과 여러 색상의 골프공 이미지로 만들어진 파워포인트와 안구 추적기를 이용하여 물체의 색상에 따른 시인성과 안구 주시 시간을 확인해보고자 하였다. 방법 : 본 연구는 총 20명(평균연령: 24.9±1.99세, 남자: 11명, 여자: 9명)을 대상으로 진행하였다. 골프장 이미지와 동영상, 여러 색상의 골프공을 이용하여 파워포인트를 만든 후 실험실에 빔 프로젝터를 투사한 뒤 Eye tracker glasses 2(Tobii, Danderyds, Stockholms, Sweden)를 착용시키고 이미지 내의 공을 찾도록 지시하였 다. 인지한 공의 개수, 시간, 순서 등을 측정하였다. 결과: 제한시간 동안 찾은 공의 개수는 하얀색 공 4.70±0.68, 주황색 공 4.52±0.84, 파란색 공 4.12±0.75, 형광색 공 4.90±0.37개였다(p<0.010). 모든 공을 인지하기까지 걸린 시간은 하얀색 6.77±2.37, 주황색 7.61± 2.18, 파란색 9.50±0.96, 형광색 5.18±2.05초였다(p<0.010). 서로 다른 색상의 공이 배치된 이미지와 동영상에서 인지한 순서를 측정한 결과 이미지에서는 형광색(40.00%)을 가장 먼저 인지하였고, 파란색(48.75%)을 가장 늦게 인지하였다(p<0.050). 동영상에서는 형광색(40.00%)을 가장 먼저 인지하였고, 파란색(50.00%)을 가장 늦게 인지하였 다(p<0.050). 공이 날아가도록 연출된 이미지에서 인지한 공의 개수는 하얀색 공 1.90±0.85, 주황색 공 2.25±1.06, 파란색 공 1.50±0.68, 형광색 공 3.10±0.71개였다(p<0.010). 결론 : 본 연구 결과, 푸른 잔디 배경에서 모든 색상의 공은 다른 시인성을 보였고 형광색의 공이 시인성이 가 장 높게 나타났으며, 파란색의 공이 가장 시인성이 낮다는 결과를 보였다. 색 인지를 위한 주시 시간은 형광색이 가장 짧고, 파란색이 가장 길게 측정되었다. 시인성이 낮을수록 색을 인지하기 위한 주시 시간은 높아지는 음의 상관관계를 보였다.

Recently 3d printer industry has two demands. first is color 3d printing. second is mass production using 3d printer that has large bed. According to previous studies, 3D printed objects have different weights depending on filament colors. 3D printed tensile specimens with filaments of various colors were checked to see they had the same weight. If so, we wanted to see it was statistically significant. As a result, we found that the weight of 3D printed objects was statistically significantly different depending on the filament color. The average weight of 3d printed objects is: Black(8.63g), Blue(8.58g), Yellow(8.53g), White(8.48g), Natural(8.46g), Green (8.45g), Red(8.42g).

한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산 과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인 포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리 를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비 교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계 의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으 며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.

Modern Hanbok tends to use new colors based on traditional colors and their symbolic meanings. In addition to the traditional colors, various expressions have been increased, it is necessary to consider the color and color trend used in modern clothing. This study focused on the period 2011–2020 and analyzed the main color and coloring method of top and skirt by year with 450 data from a total of 81 wedding magazines. The results of examining the characteristics of traditional colors during the target period are as follows. First, the main color of the Jeogori showed a distribution of various colors in the first half, but the main color of the skirt concentrated on black, white and light pink in the second half. Second, while the use of blue and green systems decreased, Dang-ui color changed to warm yellow, green, and red systems. The Baeja used plain dark white in the first half; however in the latter half, they changed to white or accented colors. The one-piece used various colors in the first half, but only black and white appeared in the second half. Third, in the upper and lower colors of Hanbok, the blue-red color, the traditional contrast color of the first half, decreased significantly in the second half. The appearance rate of proximity for the complementary color harmony of white-red color and the adjacent color harmony of white-blue increased.

Nanosized rutile titanium dioxide (TiO2) is used in inorganic pigments and cosmetics because of its high whiteness and duality. The high quality of the white pigments depends on their surface coating technique via the solgel process. SiO2 coatings are required to improve the dispersibility, UV-blocking, and whiteness of TiO2. Tetraethyl orthosilicate (TEOS) is an important coating precursor owing to its ability to control various thicknesses and densities. In addition, we use Na2SiO3 (sodium silicate) as a precursor because of its low cost. Compared to TEOS, which controls the pH using a basic catalyst, Na2SiO3 controls the pH using an acid catalyst, giving a uniform coating. The coating thickness of TiO2 is controlled using a surface modifier, cetrimonium bromide, which is used in various applications. The shape and thickness of the nanosized coating layer on TiO2 are analyzed using transmission electron microscopy, and the SiO2 nanoparticle behavior in terms of the before-and-after size distribution is measured using a particle size analyzer. The color measurements of the SiO2 pigment are performed using UV-visible spectroscopy.

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In ‘offset printing’ mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called ‘spot color’ ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through ‘Delta E’ provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

The printing process can have to print various colors with a limited capacity of printing facility such as ink containers that are needed cleaning to change color. In each container, cleaning time exists to assign corresponding inks, and it is considered as the setup cost required to reduce the increasing productivity. The existing manual method, which is based on the worker’s experience or intuition, is difficult to respond to the diversification of color requirements, mathematical modeling and algorithms are suggested for efficient scheduling. In this study, we propose a new type of scheduling problem for the printing process. First, we suggest a mathematical model that optimizes the color assignment and scheduling. Although the suggested model guarantees global optimality, it needs a lot of computational time to solve. Thus, we decompose the original problem into sequencing orders and allocating ink problems. An approximate function is used to compute the job scheduling, and local search heuristic based on 2-opt algorithm is suggested for reducing computational time. In order to verify the effectiveness of our method, we compared the algorithms' performance. The results show that the suggested decomposition structure can find acceptable solutions within a reasonable time. Also, we present schematized results for field application.

This study investigated the reaction between clay and Mn. Mn was coated using a manganese sulfate on porcelain plate and sintered from 1,100 oC to 1,250 oC. The body begin to shrink around 950 oC with the increase in temperature and rapidly progressed after 1,100 oC. Shrinkage of celadon body was performed at a lower temperature than for other substrates. Quartz, kaolin, and feldspar were the main crystalline phases of the starting materials, but they became mullite and crystobalite during the firing process, and some formed amorphous glass. When manganese sulfate was applied and fired, manganese oxide was fused, and some manganese oxide reacted with the substrate to show a dense microstructure different from that of the substrate; the substrate had pores. The manganese coated porcelain fired at 1,200 oC had L* values of 55.25, 36.87, and 37.13 for the white ware, celadon body, and white mixed ware, respectively; with a* values of 4.63, 3.07, and 2.15, and b* values of 7.93 and 3.98, it was found to be 3.42. This result indicated that the color of the surface was affected during firing by the chemical reaction between the substrate and manganese.

양액 pH가 에케베리아 생육과 색상에 미치는 영향을 알아 보기 위해 본 연구를 수행하였다. 에케베리아 ‘Perle von Nurnberg’ 품종을 선택하여 미국 유타주 프로보(Provo)시 소재 브리검영대학교 Plant and Wildlife 학과의 연구온실에서 수행되었다. 이 품종에 pH 4, pH 7 및 pH 10 3종류의 양액을 공급하여 연구를 수행하였다. 양액 pH 4 처리구에서는 초폭이 120.6mm로 pH 10 처리구의 105.3mm 보다 크게 자랐으며 유의성도 있었다. 하지만 엽장, 엽폭, 엽수에 있어서는 처리간 유의성은 없었다. pH meter를 통해서 식물체 즙액의 pH 를 측정하였는데 4.5에서 4.7 범위의 값을 보였으며 처리간 유의성은 없었다. 위의 결과로 양액의 pH는 식물체의 pH에 영향을 미치지 않는 것으로 판단되었다. 색차계를 이용하여 CIELAB 값을 측정하였을 때 pH 4 처리구에서의 적색도(a)는 -4.0이었으며 pH 10 처리구보다 더 녹색을 띠었다. 명도(L)과 황색도(b) 값은 처리간에 유의적인 차이가 없었다. HPLC를 통한 안토시아니딘 분석에서는 주로 cyanidin, delphinidin 및 pelargonidin의 함량이 모든 처리구에서 상대적으로 높게 나타났다. 공급양액의 pH가 상승함 따라 그 함량도 높아지는 경향을 보였다. Petunidin, malvidin 함량은 미량으로 존재하였으며, peonidin은 분석되지 않았다. 이상의 결과로부터 양액을 pH 10으로 처리하였을 때 에케베리아의 생육억제와 잎 착색에 가장 효과적임을 알 수 있었다.

Fused Deposition Modeling (FDM), also known as Fused Deposition Modeling (FFF), is the most widely used type of 3D printing at the consumer level. The FDM 3D printer extracts thermoplastic filaments such as ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene) and Polyactive Acid (PLA) through heated nozzles to dissolve the material. It works by applying layers of plastic to build platforms. Various demands for 3D printers increased, and among these demands, there was also a demand for various filament colors. ABS, one of the main filamentous materials for 3D printers, is easy to color in a variety of colors and has been studied to meet the needs of these users. Through quantitative measurements in this work, we confirm that color differences remain depending on the difference in placement on the 3D printer bad. In addition, the temperature of the specimen was measured at the start of 3D printing, during manufacturing, and at the completion of manufacturing, and the inner and central sides remained similar, but the outer sides were 5 degrees lower. These temperature differences accumulate as layers pile up, resulting in differences in weight or color, which in turn meet consumer and producer needs in the 3D printer industry.

최근 심층 학습 기반의 표정 재연 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 표정 재연 기술이란 입력 이미지 속 사람의 표정을 원하는 표정으로 재연하는 기술이다. 표정 재연 기술은 게임 산업 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이나 표정 재연 기술을 게임 캐릭터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 게임 캐릭터의 AU(Action Unit)를 추출하는 것이 힘든 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 색상 모듈을 사용하여 게임 캐릭터에도 적용할 수 있는 심층 표정 재연 기술을 제안한다. 게임 캐릭터에서 AU 추출이 가능하도록 색상 모듈을 이용, 캐릭터의 얼굴 색을 실제 사람 얼굴의 색으로 조정한다. 본 논문의 모델은 GAN 기반 구조이다. 본 논문이 제시한 프레임 워크는 색상 모듈, 두가지 생성자, 두가지 판별자, Identity 보존 모듈로 이루어진다. 입력 이미지를 색상 모듈을 통해 얼굴 색을 조정한 후 입력 AU에 따라 생성자를 통해 중립 이미지를 생성한 후 재연 이미지를 생성한다. 그 후 색상 모듈을 통해 입력 이미지 캐릭터의 피부색으로 다시 조정하여 결과 이미지를 생성한다. 이미지가 생성될 때마다 판별자를 통해 이미지의 품질을 측정하고 Identity 보존 모듈을 통해 Identity를 예측하여 보존한 다. 본 연구의 결과는 게임 캐릭터에 대해 기존 연구들보다 표정 변화가 잘 일어난 이미지를 생성했고 이를 게임 분야에 활용할 수 있을 것이다.

Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.

FDM 3D Printer is used in maker space for mass production by the maker. Makers desire to manufacture products in a variety of colors using ABS Filaments. The purpose of this study is to identify the relation between the color of resin and each position on the bed. So, when printed using the 3D Printer, we found out the difference in the colors that it appears depending on the position of the bed. To see the difference in color, basic, blue, yellow, white, and black were selected and the bed plate was divided into three sections. Specimens were measured to obtain delta E values between each sections by the chromatic differential system. Obtained delta values were analyzed by the NBS system. As a result, the delta E value of black was found to correspond to “Appreciable”. In most cases, delta E values between the middle and the outer or the inner and the outer was greater than values between the middle and the inner. Using Infrared Thermal Camera, We found that the color difference relates 3D printing positions and temperatures. As a result, the 3D printing bed positions should be considered when 3D printing mass production.

Injection molding is extensively used for mass production of plastic products. Over the years, the plastic products have been manufactured in a variety of colors, materials and mechanical properties to fulfill the market demand. The purpose of this study is to identify the relation between the color of resin and the product quality. To proceed this study, different colored PBT specimens have injection molded, and mechanical properties were compared. Tensile tests and bending tests have carried out to study mechanical properties of the specimens, and differentials have occurred in tensile strength, bending strength and tensile elongation by their respective color. And the red specimens were broken during the bending test. The experimental results reveal that the color of the resin influences the mechanical strength of the injection molded product. As a result, the color of resin should be considered when setting parameters for injection molding in order to improve the product quality.