본 논문은 가시광선 반사 스펙트럼으로부터 피부조직의 광학적, 구조적 특성을 역 추출하는 알고리즘에 대한 연구를 다룬다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 사용한 기존의 역 추적 최적화 알고리즘에 파장 선택법과 심플렉스법을 추가하여 알고리즘의 최적화 능력을 개선하였다. 파장 선택법은 기존 알고리즘에 사용된 135개의 파장 중 10개의 유효 파장만을 사용한 결과 계산시간이 83% 감소하였다. 심플렉스법을 사용해 유전알고리즘으로 얻은 근사적인 탐색 점으로부터 재 탐색을 수행하였고, 이를 통해 얻은 탐색 점의 SSE(sum of square error)는 기존 유전알고리즘 만으로 얻은 탐색 점이 가지는 SSE의 0.64%였다. 본 연구의 모델링 결과를 통해 개선된 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 빠르고 정확한 해를 찾는다는 것을 확인할 수 있었다.
In order to extract more accurate skin parameters, this study was focused on the improvement of the efficiency of a previous inverse fitting algorithm based on genetic algorithms. The algorithm provides the best fitting result of the diffusion approximation model to a VRS (visual reflectance spectroscopy) curve of skin. Simplex and wavelength selection methods were applied to the previous algorithm. Nine skin parameters were inversely extracted from the modeling studies. The revised inverse fitting algorithm was determined to produce an 83% reduction of computation time and a 0.64% reduction of sum of square error, compared to the previous algorithm. In conclusion, we confirmed that the new algorithm provides faster and more accurate solutions for the diffusion approximation model.
