본 논문에서는 한 장의 칼라 영상을 형성시키는 광원의 색온도를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 주어진 한 장의 칼라 영상으로부터 광원의 색도 좌표를 계산하는데 필요한 R,G,B 값이 특정한 칼라에 편향되지 않는 기준 백색 영역을 추출한다. 추출된 기준 백색 영역 내에서 계산된 (x,y) 색도 좌표로부터 등 색온도선을 이용하여 최종적으로 주어진 칼라 영상을 형성시키는 광원의 색온도를 추정한다. 캐나다 Simon Fraser 대학에서 제공되는 205장의 영상을 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들을 비교 실험한 결과로부터 제안된 방법으로 추정한 색온도가 상대적으로 작은 오차를 나타냄을 확인하였다.
칼라 히스토그램 방법은 영상 획득 시 광원의 위치나 광원색의 변화에 따라서 칼라 분포가 변하게 되어 동일한 내용을 담고 있는 영상이라 할 지라도 검색 효율이 떨어지는 단점을 가진다 그래석 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 조명의 변화가 배제된 칼라 정보를 추출한 후 이에 대한 칼라 히스토그램을 이용한 영상 검색 방법을 제안한다 제안한 방법은 생동폭 조절을 통하여 광원의 위치 변화 때문에 발생하는 음영으로 인한 색 분별력 저하를 방지하였으며 물체의 확산 반사 성분만을 이용한 gray world 가정 기반의 광원색 제거 방법으로 조명 조건 변화가 배제된 칼라 정보를 추출하였다 실험 결과 추출된 칼라정보를 이용한히스토그램 방법이 조명의 영향이 배제되지 않은 입력 영상의 칼라 정보를 이용한 히스토그램 방법보다 높은 검색 효율을 보임을 확인 할 수 있었다.
Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.
현재, ‘마약류 관리에 관한 법률’에 의해 규제되고 있는 대마는 “대마초와 그 수지 및 이를 원료로 제조된 제품 일체”에 대한 판매 및 유통이 엄격히 금지되어있다. 예외로, “대마초의 종자·뿌리 및 성숙한 대마초의 줄기와 그 제품”은 규정예외 되어있지만, 이를 식품 및 화장품 등의 산업재료로 활용하기 위해서는 대마의 새싹 및 근경부의 생산량과 안전성이 확보되어야만 한다. 그러므로, 본 연구에서는 동일 생육조건하에 LED광원에 따른 대마(Cannabis sativa L.)의 생육 및 생산량 차이를 확인하였다. 또한, LED광원 별 새싹대마의 독성을 확인하기 위해 대식세포인 RAW 264.7에 추출물을 처리하여 세포독성을 평가하였다. 실험결과, 청색광 처리 새싹대마가 생체 중 12.8 g로 가장 높았다 (적색광 10.8 g, 차광 8.8 g). 광원 별 세포독성은 모든 광원별 새싹대마 추출물에서 0.1 ~ 1 mg/ml까지 농도에서 독성이 없음을 확인하였다. 결과적으로, 빛을 처리한 조건의 새싹대마가 차광된 조건의 새싹대마보다 생산량이 증대되었으며, 광원별 새싹대마에서 세포독성이 없음을 확인하였다. 그러므로, 본 연구를 통해 대마 새싹이 식품 및 산업적 소재로서의 경쟁성과 안전성을 가지고 인체에 유익한 소재로 활용될 수 있는 가능성을 보였다.
최근 산업용 태양광 발전시장에서 주목 받고 있는 양면수광형 태양전지의 경우 지면 반사광(Albedo)의 영향으로 추가적인 광생성(Photogeneration)이 발생하여 태양전지의 전환효율(Conversion efficiency)을 증가시켜 주기 때문에 시장에서 수요가 증가하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 몇 가지 문제에 대한 논의가 진행되고 있는데 그 중에서 가장 중요한 부분은 양면수광형 태양전지의 효율을 정의하는 부분이다. 양면수광형 태양전지의 효율을 정의하기 위하여 여러 가지 연구가 진행되었지만 현재까지 국제적인 기준이 제정되지 않아 정확한 효율의 정의가 어려운 상황이다. 양면수광형 태양전지의 성능 확인을 위한 측정 방식은 단일광원(Single light source) 조사 방식, 단일광원 분할(Single light splitter) 조사 방식, 이중광원(Double light source) 조사 방식으로 나눌 수 있다. 본고에서는 이중광원 조사 방식을 이용하여 후면 반사광의 광원을 개별적으로 정의함으로써 실제 발전 환경과 동일한 조건의 광량 정의를 통하여 다양한 지면 반사 조건에 대하여 정확한 태양전지의 전환효율을 측정하고 이를 통하여 다이오드 특성을 추출할 수 있는 측정 방식에 대하여 논하고자 한다.
본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.
현재 질화물 계 발광다이오드는 액정소자의 백라이트유닛, 모바일폰, 차량용램프, 교통신호등 등 다양한 장치의 광원으로 사용되고 있으며, 그 응용분야는 앞으로도 크게 확대되는 추세에 있다. 이는 발광다이오드의 저전력, 장수명, 친환경적인 장점에 의한 것으로, 일반 조명용 광원으로 사용하기 위한 기술개발이 활발히 진행 중이다. 하지만 질화물 계 발광다이오드를 미래의 조명용 광원으로 사용하기 위해서는 광출력이 보다 향상되어야 한다. 발광다이오드의 광출력을 저하시키는 요인으로는 다양한 문제점이 있지만 특히 낮은 광추출특성으로인한 광출력저하 문제를 해결해야 한다. 본 연구에서는 질화물 계 발광다이오드의 광추출특성을 향상시키기 위해서 나노임프린트 리소그래피 공정을 도입하였다. UV 나노임프린트 리소그래피 공정을 통해서 p형 질화갈륨 및 인듐주석산화물 투명전극 층에 sub-micron 급 광결정패턴을 형성하였으며, 광루미네선스와 전기루미네선스 측정을 통하여 광결정패턴으로 인한 광출력 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 실세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 일반 영상으로부터 실세계의 조명 정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR영상을 생성한다. HDR영상의 색상 및 명도 변화를 이용하며 영역을 분할하고, 분할된 영역으로부터 명도 평균과 가중치를 이용하여 방향성 광원의 파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 장정은 비반복적인 기법을 사용하여 일관된 결과를 산출하여 사용자의 입력없이 자동으로 계산하는 것이다. 추정된 광원은 그래픽 하드웨어를 사용한 실시간 렌더링에 적용 가능하다. 또한 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강현실 분야에서 가상의 오브젝트를 렌더링할 때 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 사실적인 영상을 얻을 수 있다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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