일반적으로 잉크젯 프린터는 농도에 대해 선형적인 계조재현 특성을 나타낸다. 그러나 인간 시각의 경우 농도에 선형적인 프린터 출력에 대하여 비선형적인 지각반응을 나타낸다. 즉 농도가 큰 패치(patch)에 대해서는 명도나 색차에 대한 변별력이 작으며 농도가 작은 패치에 대해서는 좀 더 예민한 변별력을 갖는다. 따라서 농도에 선형적인 프린터 출력은 시각적인 활성영역을 줄이므로 프린터에서 구별되는 계조의 범위가 좁아진다. 그러므로 본 논문에서는 인간의 시지각 특성과 매우 상관도가 높은 CIELAB 색공간을 이용하여 균등한 명도 변화 및 색차를 나타내도록 하는 프린터 계조재현 알고리즘을 제안한다. 이때 시각적으로 균등한 변화를 나타내는 프린터의 입력값을 찾기 위해 다층 퍼셉트론 신경망(multi-layer perceptron neural network, MLP)을 이용하였다. 신경망의 학습을 위해 계조에 따른 패치를 만들고, 프린터 구동입력신호 및 패치의 측정된 값으로 신경망을 학습하였다. 학습된 신경망으로 선형적인 출력을 내는 프린터 구동신호를 찾고 LUT(look-up table)를 이용하여 프린터 입력 신호를 역으로 보정하였다. 결과, 보정된 프린터의 출력이 선형적인 계조 변화를 보였고 변화가 인지되는 계조의 범위가 늘어났으며 실형상에 대한 실험에 있어서도 우수한 화질을 보였다.