컬러 렌더링 인덱스

컬러 렌더링 지수(CRI)는 광원이 다양한 물체의 색상을 자연광원이나 표준광원과 비교하여 충실하게 드러내는 능력을 정량적으로 나타낸 것이다. CRI가 높은 광원은 신생아 관리^{[citation needed]} 및 예술 복원과 같은 색상에 중요한 응용 분야에서 바람직하다. 국제조명위원회(CIE)는 다음과 같이 정의한다.^[1]

색상 렌더링: 기준 또는 표준 광원 아래에서 의식적 또는 잠재의식적 색상과 색상을 비교하여 물체의 색상에 미치는 광원의 효과.

광원의 CRI는 광원의 겉보기 색을 나타내지 않는다. 그 정보는 상관된 색 온도(CCT)에 의해 주어진다. CRI는 광원의 스펙트럼에 의해 결정된다. 백열등은 연속 스펙트럼을 가지며, 형광등은 별도의 라인 스펙트럼을 가지며, 백열등이 더 높은 CRI를 갖는다는 것을 의미한다.

상용 조명 제품에서 흔히 인용되는 값은 CIE R_a 값, "CRI"는 일반 용어, CIE R은_a 국제 표준 색상 렌더링 지수라고 적절하게 불린다.

수치상으로는, 가능한 최고 CIE_a R 값은 100이며, 스펙트럼이 일광의 스펙트럼과 동일하고, 검은색 본체의 스펙트럼에 매우 가까운 선원에만 주어질 것이다(백열등은 사실상 검은색 본체임). 일부 광원의 경우 음의 값으로 떨어진다. 저압 나트륨 조명은 음의 CRI를 가지고 있다; 형광등은 기본 타입의 경우 약 50개, 최상의 멀티인스포터 타입의 경우 약 98개까지 범위가 다양하다. 일반적인 백색 LED는 CRI가 80 이상이며, 일부 제조업체는 LED가 최대 98까지 CRI를 달성한다고 주장한다.^[2]

CIE R의_a 색상 외관 예측 능력은 CIECAM02와 같은 색상 외관 모델과 일광 시뮬레이터인 CIE 변광성 지수(CIE matterismism index)^[3]에 기초한 조치에 찬성한다는 비판을 받아왔다. CRI는 특히 5000 켈빈(K) 미만의 선원에 대한 광원의 시각적 평가에 사용하기 위한 좋은 지표는 아니다.^[4][5] IES TM-30과 같은 새로운 표준은 이러한 문제를 해결하고 전문 조명 설계자들 사이의 CRI 사용을 대체하기 시작했다.^[6] 그러나 CRI는 가정용 조명 제품들 사이에서 여전히 흔하다.

역사

연구원들은 일광을 전등의 색 렌더링을 비교하기 위한 벤치마크로 사용한다. 1948년, 일광은 좋은 색상 렌더링을 위한 이상적인 조명의 원천으로 설명되었다. "그것은 (1) 다양한 색상을 보여주고, (2) 색조의 약간의 음영을 쉽게 구별할 수 있고, (3) 우리 주변의 물체의 색상은 분명히 자연스러워 보이기 때문이다.^[7]

20세기 중반 무렵, 색채 과학자들은 색을 정확하게 재현하는 인공 조명의 능력을 평가하는 데 관심을 가졌다. 유럽 연구자들은 "대표적인" 스펙트럼 대역에서 스펙트럼 전력 분배(SPD)를 측정하여 광원을 설명하려고 시도했지만, 북미 연구자들은 기준 물체에 대한 광원의 색도 영향을 연구했다.^[8]

CIE는 이 문제를 연구하기 위해 위원회를 소집했고, 분광측정법이 필요 없는 후자의 접근법을 문셀 샘플 세트와 함께 사용하자는 제안을 받아들였다. 다양한 색상의 8개의 표본에 두 개의 조명체가 번갈아 가며 점등되며, 색상 외관은 비교된다. 당시 색상 외관 모델이 존재하지 않았기 때문에 적절한 색상 공간인 CIEUVW의 색상 차이에 대한 평가를 기본으로 하기로 결정되었다. 1931년 CIE는 인간 시각 시스템의 삼색학적 성질을 바탕으로 한 최초의 형식적 색채 측정 시스템을 채택하였다.^[9][10] CRI는 이 색채계에 기초하고 있다.^[11]

서로 다른 상관된 색 온도(CCT)의 광원을 비교해야 하는 문제를 다루기 위해, CIE는 CCT가 5000K 미만인 램프에 동일한 색온도의 기준 검은색 본체를 사용하거나 그렇지 않은 경우 CIE 표준 광원 D(일광)의 위상을 사용하는 것을 결정했다. 이는 참조를 선택할 수 있는 색상 온도의 연속적인 범위를 제시하였다. 선원과 기준 광원 사이의 색도 차이는 폰 크라이스형 색도 적응 변환으로 요약해야 한다. CRI에는 두 가지 익스텐트 버전이 있다: 더 일반적으로 사용되는 CIE의 R_a(1995년)과 CIE의 R96_a(1999년)이다.

시험방법

CRI는 시험 선원의 색상 렌더링을 "완벽한" 선원의 색상 렌더링과 비교함으로써 계산된다. "완벽한" 선원은 5000K 미만의 상관된 색상 온도와 일광 위상(예: D65)을 가진 선원에 대한 검은색 차체 라디에이터다. 색채적응은 유사한 수량을 비교할 수 있도록 수행되어야 한다. 테스트 방법(테스트 샘플 방법 또는 테스트 색상 방법이라고도 함)은 분광학적 정보가 아니라 색도 측정만 필요로 한다.^[5][12]

1. 2° 표준 관찰자를 사용하여 CIE 1960 색상 공간에서 시험 선원의 색도 좌표를 찾는다.^[13]
2. (u, v) 색도 다이어그램에서 Planckian locus에 가장 가까운 점을 찾아 테스트 소스의 상관 색 온도(CCT)를 결정한다.
3. 테스트 소스에 CCT < 5000 K가 있는 경우 참조용으로 검은색 본체를 사용하고, 그렇지 않은 경우 CIE 표준 광원 D를 사용한다. 두 출처 모두 동일한 CCT를 가져야 한다.
4. CIE 1960 UCS에서 Plankian 로커스에 대한 테스트 소스의 색도 거리(DC)가 5.4×10⁻³ 미만인지 확인하십시오. CRI는 대략 백색 광원에 대해서만 정의되므로, 결과의 의미성을 보장한다.^[14] ${\displaystyle {\text{$$DC}=\Delta _{uv}={\sqrt {(u_{r}-u_{t})^{2}+(v_{r}-v_{t}^{2}}.$$}$
5. 아래 나열된 15개 중에서 두 소스를 번갈아 사용하여 처음 8개의 표준 샘플을 조명한다.
6. 2° 표준 관찰자를 사용하여 CIE 1964 색상 공간에서 각 표본에 의해 반사되는 빛의 좌표를 찾는다.
7. 폰 크라이스 변환에 의해 각 표본을 색채적으로 수정한다.
8. 각 표본에 대해 좌표 쌍 사이의$$ 유클리드 거리 $\Delta {\displaystyle \mathrm{}}$ ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle i_{}}$ ${\$를 계산한다.
9. ${\displaystyle {Ri}_{}}$= ${\displaystyle 100}$- ${\displaystyle 4.6}$ ${\displaystyle \mathrm{\Delta }}$ ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle i_{}}$ ${\$ 공식으로 특수(즉, 특정) CRI를 계산한다.$\Delta E_{i}}$^[15][16]
10. 특수 CRI의 산술 평균을 계산하여 일반 CRI(R_a)를 구한다.

마지막 세 단계는 평균 색상 차이인 $\Delta {\displaystyle \mathrm{}}$ ${\displaystyle {}_{}}$의${\displaystyle {\stackrel{}{}U}_{}}$ ${\displaystyle V_{}}$ ${\displaystyle W_{}}$ ${\$를 찾는 것과 동일하다는 점에 유의하십시오.$UVW}$을(를) 사용하여 $R{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle a_{}}$ ${\$:

색채적응

CIE(1995)는 이 폰 크라이스 색 변환 방정식을 사용하여 각 샘플에 해당하는 색상(u_c,i, v_c,i)을 찾는다. 혼합 첨자(t, i)는 시험 광원 스펙트럼의 내부 생산물 및 표본 i의 스펙트럼 반사도를 가리킨다.

여기서 첨자 r과 t는 각각 기준 광원과 시험 광원을 가리킨다.

색상 샘플 테스트

이름	앱드르 먼셀	일광 아래의 모습	스와치
TCS01	7,5 R 6/4	연회색붉은색
TCS02	5 Y 6/4	짙은 회색빛이 도는 노란색
TCS03	5 GY 6/8	강한 황록색
TCS04	2.5 G 6/6	중간 정도의 황록색
TCS05	10 BG 6/4	연한 청록색
TCS06	5PB 6/8	담청색, 옅은 하늘색
TCS07	2.5 P 6/8	연보라색
TCS08	10 P 6/8	연한 적갈색 보라색
TCS09	4,5 R 4/13	강한빨간색
TCS10	5 Y 8/10	강한 노란색
TCS11	4,5 G 5/8	강한 녹색
TCS12	3PB 3/11	진한 청색
TCS13	5 YR 8/4	연한 노랑빛 분홍색
TCS14	5 GY 4/4	중간 정도의 올리브 녹색(잎)

CIE(1995년)에 명시한 대로, 원본 테스트 컬러 샘플(TCS)은 문셀 아틀라스의 초기 판에서 채취한다. 니커슨(1960년)에서 제안된 18개의 부분집합인 처음 8개의 표본은 포화도가 비교적 낮은 색상으로 전체 색조 범위에 걸쳐 균등하게 분포되어 있다.^[17] 이 8가지 샘플은 일반 색상 렌더링 지수 ${\displaystyle R_{}}$ a ${\$를 계산하기 위해 사용된다$.$ 마지막 6개의 샘플은 광원의 색상 렌더링 특성에 대한 보충 정보를 제공하며, 첫 번째 샘플은 높은 포화도를 위한 것이고, 마지막 샘플은 잘 알려진 물체의 대표로서 마지막 두 개를 제공한다. 이러한 표본의 반사 스펙트럼은 CIE(2004)에서 찾을 수 있으며,^[18] 대략적인 문셀 표기는 따로 열거되어 있다.^[19]

R96_a 방식

1991년 CIE의 4년마다 열리는 회의에서는, 기술 위원회 1-33(Color Rendering)이 모여 컬러 렌더링 방법의 갱신 작업을 하였으며, 그 결과 R96_a 방법이 개발되었다. 위원회는 1999년에 해체되어 CIE(1999년)를 발표했지만, 부분적으로 연구자와 제조사 간의 의견 불일치로 인해 확실한 권고사항은 없었다.^[20]

R96_a 방법에는 몇 가지 구별되는 특징이 있다.^[21]

• 새로운 테스트 색상 샘플 세트
• 기준 광원 6개: D65, D50, 4200K, 3450K, 2950K, 2700K의 검은 몸.
• 새로운 색채 적응 변환: CIECAT94.
• CILAB에서의 색차 평가.
• 모든 색상을 D65에 적응(CILAB는 D65에 따라 잘 테스트되므로).

원래 방법을 사용하는 것은 관례적이다; R96을_a 사용할 경우 명시적으로 언급해야 한다.

새 테스트 색상 샘플

	TCS01*	TCS02*	TCS03*	TCS04*	TCS05*	TCS06*	TCS07*	TCS08*	TCS09*	TCS10*
L*	40.9	61.1	81.6	72.0	55.7	51.7	30.0	51.0	68.7	63.9
a의*	51.0	28.8	−4.2	−29.4	−43.4	−26.4	23.2	47.3	14.2	11.7
b*	26.3	57.9	80.3	58.9	35.6	−24.6	−49.6	−13.8	17.4	17.3

Sandor & Schanda(2005)에서 논의한 바와 같이, CIE(1999)는 원본 샘플의 노후화로 인해 ColorChecker 차트의 사용을 권장하며, 이 중 미국 일치 항목만 남아 있다.^[22] 8가지 ColorChart 샘플 외에도 피부톤 샘플 2개가 정의된다(TCS09와^* TCS10^*). 따라서 업데이트된 일반 CRI는 이전과 같이 8개가 아닌 10개의 표본에 걸쳐 평균을 낸다. 그럼에도 불구하고, Hung(2002)은 CIE(1995)의 패치가 균일한 색상 공간에서 표본이 균등하게 분포되지 않는 ColorChecker 차트보다 색상 차이에 대해 더 나은 상관 관계를 제공한다고 결정했다.

예

이 섹션에는 R96에 대한 정보가 누락되어 있는데, 우리도 간단하게a R96을 할 수 있을까? 이 정보를 포함하도록 섹션을 확장하십시오. 자세한 내용은 대화 페이지에 있을 수 있다. (2021년 11월)

또한 CRI는 원래 색상 샘플의 물리적 복사본을 찾기 어렵기 때문에 이론적으로 조명과 샘플의 스펙트럼 전력 분배(SPD)에서 도출할 수 있다. 이 방법에서는 SPD의 스파이크를 캡처할 수 있을 만큼 미세한 샘플링 분해능을 사용할 수 있도록 주의해야 한다. 표준 시험 색상의 SPD는 5nm 증가 CIE(2004)로 표에 표시되므로 광학자의 분광도계에 대한 분해능까지 보간법을 사용할 것을 제안한다.

SPD를 시작으로 기준 광원 F4의 CRI가 51인지 확인해보자. 첫 번째 단계는 1931년 표준 관찰자를 사용하여 삼분해 값을 결정하는 것이다. 표준 관찰자의 색 일치 함수(CMF) 수율(X, Y, Z) = (109.2, 100.0, 38.9)로 SPD의 내부 제품을 계산한다(Y = 100으로 정규화한 후). 여기서 xy 색도 값을 따르십시오.

다음 단계는 CCT를 결정하기 위해 이러한 색도를 CIE 1960 UCS로 변환하는 것이다.

CIE 1960 UCS를 조사하면 이 지점이 (0.2528, 0.3484)의 좌표를 갖는 플랑크 로커스에서 2938 K에 가장 가까운 것으로 나타난다. 시험점까지의 시험점 거리가 한계(5.4×10⁻³) 이하이므로 의미 있는 결과를 보장하고 절차를 계속 진행할 수 있다.

우리는 Xy 색도에서 CCT를 추정하기 위해 McCamy의 근사 알고리즘을 사용하여 CCT를 확인할 수 있다.

여기서 $n{\displaystyle }$= ${\displaystyle x\frac{\mathrm{}}{}}$- 0${\displaystyle \frac{.3320}{}}$ ${\displaystyle \frac{}{}}$- 0.${\displaystyle \frac{1858}{}}$ ${\$ n$={\frac {x-0.3320}{y-0.1858$

Substituting ${\displaystyle (x,y)=(0.4402,0.4031)}$ yields n = 0.4979 and CCT_est. = 2941 K, which is close enough. (Robertson's method can be used for greater precision, but we will be content with 2940 K in order to replicate published results.) 2940 < 5000>부터는 2940 K의 플랑크식 라디에이터를 기준 광원으로 선택한다.

다음 단계는 CIEUVW 색상 공간의 각 광원 아래에서 테스트 색상 샘플의 값을 결정하는 것이다. 이것은 CMF의 제품을 광원 및 샘플의 SPD와 통합한 다음 CIEXYZ에서 CIEUVW로 변환하는 것이다(u와 함께 기준 광원의 v 좌표를 흰색 점으로 표시).

일루미넌트		TCS1	TCS2	TCS3	TCS4	TCS5	TCS6	TCS7	TCS8
참조	U	39.22	17.06	−13.94	−40.83	−35.55	−23.37	16.43	44.64
	V	2.65	9.00	14.97	7.88	−2.86	−13.94	−12.17	−8.01
	W	62.84	61.08	61.10	58.11	59.16	58.29	60.47	63.77
CIE FL4	U	26.56	10.71	−14.06	−27.45	−22.74	−13.99	9.61	25.52
	V	3.91	11.14	17.06	9.42	−3.40	−17.40	−15.71	-10.23
	W	63.10	61.78	62.30	57.54	58.46	56.45	59.11	61.69
CIE FL4 (CAT)	U	26.34	10.45	−14.36	−27.78	−23.10	−14.33	9.37	25.33
	V	4.34	11.42	17.26	9.81	−2.70	−16.44	−14.82	−9.47
	W	63.10	61.78	62.30	57.54	58.46	56.45	59.11	61.69

이로부터 색채적으로 적응한 샘플("CAT" 레이블)과 참조로 조명되는 샘플 간의 색상 차이를 계산할 수 있다. (유클리드 메트릭은 CIEUVW의 색 차이를 계산하는 데 사용된다.) 특수 CRI는 단순 ${\displaystyle {Ri}_{}}$= ${\displaystyle 100}$- ${\displaystyle 4.}$6 ${\displaystyle \mathrm{\Delta }}$ ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle U_{}}$ ${\displaystyle V_{}}$ W ${\$$.$6$\Delta E_{$$UVW$

	TCS1	TCS2	TCS3	TCS4	TCS5	TCS6	TCS7	TCS8
${\displaystyle \Delta E_{UVW}$	12.99	7.07	2.63	13.20	12.47	9.56	7.66	19.48
Ri	40.2	67.5	87.9	39.3	42.6	56.0	64.8	10.4

마지막으로 일반 색상 렌더링 지수는 특수 CRI의 평균이다.

일반적인 값

이 절은 출처를 인용하지 않는다. 신뢰할 수 있는 출처에 인용문을 추가하여 이 섹션을 개선할 수 있도록 도와주십시오. 공급되지 않은 재료는 도전하여 제거할 수 있다. (2021년 11월) (이 템플릿 메시지를 제거하는 방법과 시기 알아보기)

광원	CCT(K)	CRI Ra
저압 나트륨(LPS/SOx)	1800	−44
맑은 수은-증기	6410	17
고압나트륨(HPS/SON)	2100	24
코팅된 수은-증기	3600	49
할로인산산온백색 형광	2940	51
할로인산염 쿨 화이트 형광	4230	64
트라이인스포어 웜 화이트 형광	2940	73
할로인산염 쿨데이라이트 형광등	6430	76
"화이트" SON	2700	82
표준 LED 램프	2700–5000	83
쿼츠 메탈할라이드	4200	85
트라이인스포어 쿨 화이트 형광	4080	89
하이-CRI LED 램프(파란색 LED)	2700–5000	95
세라믹 방전 금속-할라이드 램프	5400	96
초고CRI LED 램프(보라색 LED)	2700–5000	99
백열등/할로겐 전구	3200	100

흑체 방사선과 같은 기준 선원은 CRI가 100인 것으로 정의된다. 이것이 백열등이 사실상 거의 흑체 방광기처럼 그 등급이 있는 이유다. 참조에 대한 가능한 최상의 충실도는 CRI = 100으로 지정되며, 극빈도는 0 미만의 CRI로 지정된다. 기준 자체가 높은 CRI는 색상 온도가 극한일 경우 기준 자체가 불균형한 SPD를 가질 수 있기 때문에 색상의 좋은 변형을 의미하지는 않는다.

특수값: R9

R은_a R1–R8의 평균값이며, R9에서 R15까지의 다른 값은 R9 "포화 적색", R13 "피부색(빛)", R15 "피부색(중간색)" 등 R의_a 계산에 사용되지 않으며, 이 모든 값은 충실하게 재현하기 어려운 색이다. R9은 필름 및 비디오 조명, 의료용 조명, 예술용 조명 등 적색 조명을 필요로 하는 어플리케이션들이 많기 때문에 고CRI 조명에서 중요한 지수다. 그러나 일반적인 CRI(R_a) 계산에서는 R9은 포함되지 않는다.

R9은 R이_i 테스트 컬러 샘플(TCS)을 가리키는 숫자 중 하나로, 확장된 CRI에서 1점이다. 광원의 색 노출 능력이 TCS 09에 미치는 비율이다. 그리고 물체의 붉은 색을 정확하게 재현할 수 있는 빛의 구체적인 능력을 기술하고 있다. 많은 조명 제조업체나 소매업체들은 R9의 점수를 지적하지 않는 반면, 높은 CRI 값을 필요로 하는 애플리케이션뿐만 아니라 필름 및 비디오 조명에 대한 색상 재현 성능을 평가하는 것이 필수적이다. 따라서 일반적으로 높은 CRI 광원을 평가할 때 컬러 렌더링 지수를 보완한 것으로 간주된다.

R9 값, TCS 09 또는 다른 말로 하면, 빨간색은 필름 및 비디오 조명, 직물 인쇄, 이미지 인쇄, 피부 톤, 의료 조명 등과 같은 많은 조명 애플리케이션의 핵심 색상이다. 게다가, 많은 다른 물체들은 빨간색이 아니라, 실제로 빨간색을 포함한 다른 색깔들로 구성되어 있다. 예를 들어 피부톤은 피부 밑의 피에 의해 영향을 받는데, 이는 피부톤이 흰색이나 옅은 노란색에 가까운 것처럼 보이지만 붉은 색도 포함한다는 것을 의미한다. 그래서 R9 값이 좋지 않으면 이 조명 아래 피부 톤이 더 창백해지거나 심지어 눈이나 카메라의 초록색이 될 것이다.^[23]

비판

이 섹션은 CQS와 TM-30의 중요한 포인트인 "기분적으로 부정확한" 색채 개선 조명에 대한 CRI 벌칙에 대한 정보를 누락했다. 이 정보를 포함하도록 섹션을 확장하십시오. 자세한 내용은 대화 페이지에 있을 수 있다. (2021년 11월)

Ohno 등은 CRI가 특히 형광등이나 흰색 LED와 같은 발광 스펙트럼이 스파이크한 광원에 대해 실제로 주관적인 색상 렌더링 품질과 항상 잘 상관관계가 있는 것은 아니라고 비판해 왔다. 또 다른 문제는 기준의 색도가 Planckian locus에서 CIE 일광 locus로 이동하기 때문에 CRI가 5000 K에서 불연속적이라는 것이다.^[24] Davis & Ohno(2006)는 색상 품질 척도(CQS)에서 다루는 몇 가지 다른 문제를 식별한다.

• 색상 거리(CIEUVW)가 계산되는 색상 공간은 구식이고 균일하지 않다. 대신 CILAB나 CILUV를 사용해라.
• 사용된 색채 적응 변환(Von Kries 변환)은 불충분하다. 대신 CMCAT2000 또는 CIECAT02를 사용하십시오.
• 오차의 산술 평균을 계산하면 큰 편차의 기여도가 감소한다. 적용에 중요한 스펙트럼 대역에서 특히 낮은 특수 CRI를 갖는 경우 유사한 CRI를 가진 두 광원은 크게 다르게 수행될 수 있다. 대신 평균 제곱근 편차를 사용하십시오.
• 측정 기준은 지각적이지 않다; 모든 오류는 똑같이 가중되는 반면, 인간은 다른 오류보다 특정한 오류를 선호한다. 색상은 ofE의_i 숫자값의 변화 없이 더 포화되거나 덜 포화될 수 있는 반면, 일반적으로 포화색은 더 매력적인 색으로 경험된다.
• 부정적인 CRI는 해석하기 어렵다. $R{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {\text{out}}_{}}$= ${\displaystyle 10}$ ${\displaystyle \ln }$ ${\displaystyle }$[ ${\displaystyle \exp }$ ${\displaystyle }$(${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {\text{in}}_{}}$ ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle 10}$)${\displaystyle }$+ ${\displaystyle 1}$ ${\displaystyle ]}$ ${\$을 사용하여 0에서 100까지 척도를 정규화한다$.$
• CCT(비백색 광원)가 없는 광원에 대해서는 CRI를 계산할 수 없다.
• 제조업체가 램프의 방출 스펙트럼을 최적화해 충실하게 재현할 수 있지만 그렇지 않으면 성능이 떨어지기 때문에 샘플 8개로는 충분하지 않다. 더 많은 샘플을 사용하십시오(CQS의 경우 15개 권장).
• 표본이 포화 상태가 아니어서 생식에 어려움이 있다.
• CRI는 단지 동일한 CCT를 가진 이상적인 선원에 대한 광원의 충실도를 측정하지만, 이상적인 선원은 짧거나 긴 파장의 에너지 부족(즉, 지나치게 푸른색 또는 붉은색일 수 있음)으로 인해 극단적인 색온도를 가진 경우 색상을 잘 표현하지 못할 수 있다. 시험 선원에 대한 게이머트 영역 대비 6500K 동안 CIELAB의 15개 표본에 의해 형성된 폴리곤의 게이머트 영역의 비율로 결과에 가중치를 부여한다. 6500 K는 가시 스펙트럼에 걸쳐 비교적 고른 에너지 분포를 가지며, 따라서 높은 게이머트 영역을 차지하기 때문에 참조용으로 선택된다. 이것은 곱셈 계수를 정상화시킨다.

대안

이 절의 사실적 정확도는 최신 정보로 인해 훼손될 수 있다. 최근 이벤트 또는 새로 사용 가능한 정보를 반영하도록 이 문서를 업데이트하십시오. (2021년 11월)

CIE(2007)는 "시각적 실험 결과를 바탕으로 흰색 LED 광원에 대한 CIE 색상 렌더링 지수의 적용 가능성을 검토한다"고 밝혔다. Davis가 주재하는 CIE TC 1-69(C)는 현재 "고체 상태 광원을 포함한 조명에 사용되는 백색 광원의 색상 재현 특성을 평가하기 위한 새로운 방법"을 2010년 3월까지 새로운 평가 절차 [...]를 권고하는 것을 목표로 조사하고 있다.^[25]

대체 색상 렌더링 지수에 대한 종합적인 검토는 Guo & Houser(2004)를 참조한다.

스메트(2011년)는 몇 가지 대안적 품질 지표를 검토하고 9가지 정신물리학적 실험에서 얻은 시각적 데이터를 바탕으로 이들의 성과를 비교했다. GAI 지수와 CIE Ra의 기하학적 평균은 자연스러움(r=0.85)과 가장 잘 상관된 반면, 메모리 색상(MCRI^[26])에 기초한 색 품질 측정기준은 선호도에 가장 잘 상관된 것으로 나타났다(r = 0.88). 테스트한 다른 메트릭스(CIE Ra, CRI-CAM02UC, CQS, RCRI, GAI, CIE RA), CSA, 저드 아첨, 손턴 CPI, MCRI)와의 이러한 메트릭스 성능 차이는 p < 0000으로 통계적으로 유의한 것으로 밝혀졌다.^[27]

단골 등은 정신물리학적 실험을 실시하여 자연스러움과 전반적인 선호에 대한 사람들의 판단을 단일한 척도로 예측할 수 없다고 결론을 내렸으나, 충실도 기반 척도(예: Qp)와 게이머 기반 척도(예: Qg 또는 GAI)의 공동 이용을 요구하였다.^[28] 그들은 기존의 조합과 제안된 색상 렌더링 메트릭스에 대해 생성된 다양한 스펙트럼을 평가하는 실제 사무실에서 추가 실험을 수행했다.^[29][30][31]

CRI의 비판으로 인해 많은 연구자들이 대체 지표를 개발했지만 비교적 적은 수의 연구자들이 광범위한 채택을 했다.

GAI(Gamut Area Index)

레아와 프레이시니에가 2010년 개발한 가뮤트 면적지수(GAI)는 CRI에서 발견된 결함을 극복하기 위한 시도다.^[32] 그들은 표준화된 판스워스-문셀 100 휴 테스트에서 색 차별을 예측하는 데 GAI가 CRI보다 낫고, 색 포화 상태를 예측하고 있음을 보여주었다.^[9] GAI를 사용하는 지지자들은 CRI와 함께 사용할 경우, 단 하나의 측정값만 높은 광원보다 테스트 피험자가 색상 렌더링을 평가하는 방법을 선호한다고 주장한다. 연구원들은 GAI에 대한 하한과 상한선을 권고한다. LED 기술의 사용은 이러한 기술들이 만들어내는 독특한 빛의 스펙트럼 때문에 컬러 렌더링을 평가하는 새로운 방법을 요구해왔다. 예비 테스트에서는 함께 사용되는 GAI와 CRI의 조합이 색상 렌더링을 평가하기 위해 선호되는 방법임을 보여주었다.^[33][34]

색상 품질 척도(CQS)

푸셋, 오바인 & 라제(2010)는 LED 조명의 광 품질을 평가하기 위해 정신물리학적 실험을 개발했다. 그것은 "색채 품질 척도"에 사용되는 색채 샘플에 기초한다. CQS 예측과 시각적 측정 결과를 비교했다.

필름 및 비디오 하이 CRI LED 조명

필름과 비디오 세트에 LED 조명을 사용하려는 시도가 문제가 발생했다. LED 조명 원색의 색상 스펙트럼이 필름 유화 및 디지털 센서의 예상 색상 파장 대역 패스와 일치하지 않는다. 그 결과 광학 프린트, 필름(DI)에서 디지털 미디어로의 전송, 비디오 카메라 녹화 등에서 컬러 연출을 완전히 예측할 수 없게 된다. 영화 필름에 관한 이러한 현상은 아카데미 영화 예술 과학 연구진이 제작한 LED 조명 평가 시리즈에 기록되어 있다.^[35]

이를 위해 인간 관찰자를 카메라 관찰자로 대체하기 위해 TLCI(텔레비전 조명 일관성 지수)와 같은 다양한 다른 지표들이 개발되었다.^[36] CRI와 유사하게 미터법은 카메라에서 0에서 100까지의 척도로 나타나는 광원의 품질을 측정한다.^[37] 일부 제조업체는 자사 제품의 TLCI 값이 최대 99에 이른다고 말한다.^[38]

참조

원천

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외부 링크

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• 발광다이오드(LED) 색상 측정을 위한 불확실성 평가, 도량형
• 색상 렌더링 지수 및 LED, 미국 에너지부, 에너지 효율 및 재생 에너지 사무소[나쁜 링크]
• 솔리드 스테이트 조명 시스템 및 기술을 위한 제휴, 색상 렌더링
• CRI와 CQS의 차이점은 무엇인가, Edaphic Scientific Knowledge Base
• 조명의 색상 렌더링 지수 이해, 루멘스