우리가 일반적으로 모니터에서 작업을 하는 경우 주로 백열등이나 형광등의 조명을 켠 상태에서 하게된다 이런 경우 모니터 상의 동일한 색도는 주위 조명이 바뀜에 따라 다르게 느껴지며 특히 주위 조명의 색도와 모니터의 색도가 틀린 경우는 더욱더 다르게 느껴진다[1]~[3]. 이 논문에서는 우리가 생활하는 일반 환경인 백열등이나 형광등 아래의 모니터 상에 영상을 재현 시 주위 조명의 영향을 고려한 색 재현 알고리즘을 제안한다. 임의의 환경에서 사람의 색 인식에 영향을 미치는 요소는 장면에 존재하는 조명의 색 특성과 물체의 색 특성에 의존한다. 단순한 물체의 표면 반사가 아닌 모니터 등의 조명 역할을 하는 표면이 존재하는 경우는 두 개 이상의 조명이 있는 형태이다. 두개 이상의 조명이 존재하는 경우, 사람들이 느끼는 백색점(white point)은 각 조명의 색도 벡터(chromaticity vector)의 조합으로 표현된다. 본 논문에서는 임의 환경에서 사람이 인식하는 백색점을 모델링하기 위하여 주위 환경이 백색점의 인식에 미치는 영향을 분석하였으며 모니터 상의 색 재현시 주위 조명의 영향을 주위 조명에 의해 생성되는 모니터 표면의 경면 반사(specular reflection)에 의한 영향과 인간 시각의 색 순응(color adaptation) 백색점의 변화 두 가지로 나누어 분석하였다.
인간은 자연 빛에 적응하고 진화해왔으나 현재는 실내 생활의 비중이 높아짐에 따라 생체리듬 교란의 문제가 유발되었다. 이의 해결을 위해 일출~일몰간 다채롭게 변화하는 자연광의 색온도를 재현하는 조명이 연구되고 있다. 자연광 색온도의 재현을 위해서는 색온도가 다른 다수의 LED 광원을 사용하여 조명을 제작한 후 수백에서 수천 단계의 광원별 인가전류의 조합에 대한 광특성을 측정 및 수집하여 제어지표 DB를 구성하고 광특성 매칭 방법을 통해 조명을 제어하였다. 이러한 제어 방법은 인가전류의 조합 단계를 세밀하게 할수록 많은 시간 및 경제적 비용이 발생한다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 LED 광원별 최소 분광분포로 보간 및 조합 연산을 수행하여 자연광 색온도를 재현하는 방법을 제안한다. 먼저 색온도가 다른 광원 채널로 구성되고 각 채널별 256단계의 인가전류 제어 기능을 구현한 LED 조명을 대상으로 채널별 5개의 최소 분광분포(Spectral Power Distribution, SPD)를 실측·수집한다. 이후 수집한 SPD를 대상으로 각 채널별 256단계의 SPD를 생성하는 보간 연산을 수행하고, 채널별 SPD의 조합 연산을 통해 LED 조명의 모든 제어 조합에 대한 SPD를 생성한다. 생성된 SPD를 통해 조도와 색온도를 산출하여 제어지표 DB를 구축한 후 매칭 기법을 통해 자연광의 색온도를 재현한다. 성능 평가에서는 실내 권장 조도 기준을 충족하면서도 평균 오차율 0.18%의 범위 내에서 자연광의 시간별 색온도를 제공하였다.
디지털 카메라(Digital Camera)와 같은 휴대형 영상 입력 장치(Portable Image Input Device)는 스캐너 (Scanner)와 달리 3 차원의 피사체(Object)를 디지털 영상으로 생성할 수 있고 다양한 조명 환경(Illuminant)에서 사용할 수 있다는 이유로 많은 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나, 정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위한 기존의 디지털 카메라 특성화 방법(Digital Camera Characterization Method)은 생성된 영상의 조명 정보를 고려하지 않은 상태에서 색 변환 행렬을 생성하므로 다양한 조명 환경 변화에 대해 적응적으로 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 카메라가 생성하는 영상의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 각 색도 다각형들간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가함으로써 조명색(Illuminant Color)의 변화에 따른 인간 시각 시스템(Human Visual System)의 색 불변성(Color Constancy)을 재현할 수 있는 디지털 카메라 특성화 방법을 제안한다.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
According to the tendency of energy efficiency and environment-friendly chracteristics, demend of High-efficiency lighting using LED(Light Emitting Diode)are being increased actively and applied in various fields. However, In order to adequate application of LED light sources, it is necessary to lighting environment and luminous characteristics of LED light sources. This Study aims to characterize the work-plane lighting environment by LED light sources comparing with fluorescent light sources which are widely used. For the sake of this study, a fluorescent light source and 5 LED light sources were introduced and luminance and correlated color temperature were measured to evaluate luminance contrast. The experimental model is Mock-up which is $4.9m{\times}7.2m$ with a height of 2.9m. The test room was set up partition and desks. Luminance and correlated color temperature were measured work-plane on the desk which was set up local lighting by the Radiant Imaging ProMetric 1400. The optical characteristics data of LED can give a lot of advantages to design LED lighting appliances. Hereafter, the object of research will be conducted to evaluate effects of LED light sources on working performance, survey of visual performance, preference and physiology of subjects.
본 연구는 가시광선영역에서 각각의 색을 구현하여 색채치료에 이용하기 위한 시스템을 개발하는데 있다. 사용된 광원은 에너지 밀도가 전파장에 걸쳐서 일정한 Dichroic reflector hallogen lamp를 사용하였고, 광원에서 발생하는 적외선을 차단하기 위하여 IR filter를 사용하였다. 색채치료에 사용 가능한 순수한 파장의 색을 분리하기 위하여 long pass filter와 short pass filter로 구성되는 color filter set를 사용하여 구성하였다. 개발된 가시광선 제시 시스템은 빨강, 파랑, 노란 광을 낼 수 있도록 되어 있으며 각각의 광도는 2390 lx, 1020 lx, 17400 lx이다. 개발된 시스템의 객관적 효과를 검증하기 위하여 피부 서식균으로 항균 실험을 하나 결과 노란 광이 빨강이나 파란 광에 비해 세포성장 억제가 컸다. 대식세포와 피부암세포로 실시한 항염 실험은 각각의 색광에 대한 영향이 크지 않았다.
본 연구에서는 광원의 색온도와 연색성의 차이에 의한 밝음의 느낌과 조도와의 관계를 밝히기 위하여 이종 램프간, 또한 동종 램프 간의 비교 실험을 시각 대상물로 흑백 인쇄문자지와 색상지를 사용하여 수행하였다. 현재 널리 사용되고 있는 백열전구, 형광램프, 고압 나트륨램프, 메탈핼라이드램프, 무전극 방전램프를 대상으로 실험을 수행하여, 램프 간 실험 결과의 통계처리 결과, 백열전구와 무전극 방전램프, 주광색 형광램프와 무전극 방전램프, 고압 나트륨램프와 무전극 방전램프, 메탈핼라이드램프와 무전극 방전램프는 유의수준 5[%] 이내에서 결과에 분명한 차이가 있음이 밝혀졌다.
본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.
저조도 환경에서 획득된 영상은 대부분의 픽셀이 낮은 RGB 값을 가지기 때문에 물체가 가지는 색의 식별 및 물체 간의 구별이 어렵다는 문제점을 갖는다. 이러한 문제는 이론적으로 영상 내 존재하는 광원의 영향을 제거하는 것을 목적으로 하는 색 항등성 기법을 적용하여 해결이 가능하다. 저조도 영상에 적합한 색 항등성 기법을 찾기 위하여 본 논문에서는 Barnard 데이터 셋을 바탕으로 하는 저조도 합성 영상을 생성하고 이를 기반으로 다양한 색 항등성 기법을 평가한다. 저조도 합성 영상은 원하는 장면을 가지는 영상과 GTD를 생성할 수 있는 장점이 있기 때문에 실험 영상으로 사용된다. 성능 평가는 색 항등성 기법을 적용한 결과 영상과 GTD 영상을 비교하여 수행된다.
본 논문에서는 식물공장에서 사용할 수 있는 파장별 광원제어가 가능한 조명장치의 설계하고 구현하고자 한다. 식물의 생장에 필수적인 광원의 파장에 따라 생장에 다양한 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 식물 생장에서 필요한 다양한 파장의 빛을 공급할 수 있는 식물공장용 조명시스텡을 개발한다. 조명시스템은 마이크로 컴퓨터를 이용하여 적, 청, 녹색 3색 LED를 PWM제어하여 광량과 세기를 제어하고, 공급된 광량을 적산하여 조사된 광량을 확인할 수 있도록 구성하였다. 본 조명 시스템은 태양광 이용형 식물공장의 보조광원으로 사용 가능하며, 완전제어형 식물공장에서 사용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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