이 연구의 목적은 백색 LED 광원의 색이라도 색온도에 따라 심리적 안전감과 명시성이 달라진다. 따라서 색온도를 조정할 수 있는 스탠드라이트 광원을 만들면 장시간 사물과 책을 볼 시 눈의 인지능력 향상과 눈의 피로를 감소시킬 수 있다. 본 연구를 통하여 3가지 색온도 백색 3000K 대역, 5000K 대역, 6600K 대역의 LED 광원을 이용하여 산술적 합성의 의하여 4000K 대역, 6000K 대역 등 다양하게 색온도를 구현하여 실제적으로 조명을 조사하여 인지능력과 눈의 피로가 감소 시킬 수 있는 색온도를 갖는 스탠드라이트 광원을 찾는데 목적을 둔다. 또한 4000K인 경우 3000K와 5000K LED 출력을 1:1 비율로 조사하면 4000K의 색온도가 나올 것으로 이론상 가능하고 2:1 비율로 조사하면 3500K의 색온도가 나올 것으로 예상되며 총 9가지의 산술적 조명을 구현한다. 스탠드라이트 광원을 자주 사용하는 고등학생을 대상으로 학습 분위기를 조성할 수 있는 9가지 백색 LED 색온도 광원 중 1개를 선택하여 가장 적합한 조명의 수요도 조사를 하고 본 연구의 색온도 산술적 합성 연구의 실험을 통하여 색온도가 조절 가능한 스탠드 라이트를 상용화 하는데 논문의 목적을 둔다.
고연색성의 실시간으로 색온도 제어 가능한 승강기용 조명 제품 개발을 위하여 4계절 별 일 중 주광의 색온도 변화를 계산하였다. 4계절 별 일 중의 색온도 변화는 대한민국 서울의 위치를 기준으로 태양광 직사조도, 청공광조도 등을 계산하고 지면조도와 색온도의 관계로부터 춘분, 하지, 추분, 동지의 일 중 색온도 변화를 계산하였다. 이 값들을 색온도 제어회로의 Microprocessor에 이식함으로 4계절 별로 실시간으로 색온도가 변화하는 승강기용 조명기구를 개발하였다. 또한 개발 시제품의 전기적, 광학적 성능 측정 결과 각각의 개발 목표 항목을 만족시켰다.
본 논문은 보정된 X-색도 좌표를 이용한 색온도 변환 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 기존의 색온도 변환 시스템에서 문제점인 색온도 계산값의 오차를 줄이기 위하여 회귀방정식을 사용한다 또한, 광범위한 영역에서 색온도 변환을 실현하기 위하여 색온도 영역을 1,667K에서 25,000K까지 확대하고자 한다. 제안한 방법은 Robertson 방법 및 기존의 색온도 계산방법과 성능의 비교분석을 통하여 타당성을 보이고자 한다. 본 논문에서 제안된 방법은 하드웨어로 설계하여 Xilinx FPGA인 XCV2000E-BG560를 통하여 TV 시스템에서 실시간으로 동작을 검증한다.
동일한 Display 장치를 인간의 눈으로 봤을 때와 카메라로 봤을 때 표현되는 Color는 너무나 다르다. 인간에게는 광원(光源)의 종류에 따른 색 분광에너지가 달라도, 그 차이를 적게 하는 색순응(Chromatic Adaptation)이라는 능력이 있는데 이것은 카메라에게는 없는 능력이기 때문이다. Display 장치에 어떤 영상신호를 띄우고 카메라로 Display 장치를 촬상했을 때 원본 영상과 카메라로 비춰진 영상의 Color와 계조를 일치시키기 위해서는 Display 장치와 카메라의 색온도를 맞추어야 하는데, 카메라와 Display 간(間) 색온도 차이가 발생한다면 Display 장치의 영상은 의도하지 않은 색으로 표현되어진다. 카메라 색온도는 사용되어지는 조명에 맞추어 조정되며, Display 장치의 색온도를 여기에 일치시키는 방법을 통칭 'CMS(Color Management System) for Display Equipment'라 하고 그 방법을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 감소된 하드웨어 구조를 가지는 고성능 색조 변환 시스템을 제안한다. 입력 영상의 색조를 변환하기 위해서는 입력 영상의 색 온도를 구하는 것이 필요로 한다[1]. 색 온도를 구하기 위해서는 2-D 조명 색조 좌표에 의한 색 온도 계산 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 20D 조명 색도 좌표 계산에 의해 색 온도 알고리즘을 채택하면 하드웨어 부담이 매우 큰 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 2-D 색 온도 알고리즘의 성능을 유지하면서, 하드웨어 복잡도를 감소시킬 수 있는 1-D 조명 색도 좌표에 의해 색 온도 계산 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안한 방법은 Xilinx Virtex FPGA XCV 2000E-6BG560을 이용하여 65MHz의 고속 동작과 1344*806의 고해상도를 가지는 fLCD-TV 시스템에서 검증하였다.
웹 접근성 평가를 위하여 기존의 문서의 배경색과 문자 색 사이의 색 대비 정의에 대한 알고리즘을 조사하고, 비교하였다. 색 조합에 대한 기존의 색 대비에 대한 정량적 정의는 가독성 측면에서 불완전하며, 사용자에 대한 시험 평가에서도 무시하지 못할 불일치를 드러내고 있다. 본 연구에서는 기존의 W3C와 미국 토양조사센터(NSSC)의 색 대비 평가 알고리즘을 웹 안전 색의 조합에 적용하여 비교 분석하였고, 이를 위하여 NSSC의 알고리즘을 실수 영역으로 확장하였다. W3C의 알고리즘을 보완하여 색 온도 느낌을 고려한 알고리즘을 제안하며, 해당 알고리즘을 구현하였다. 시험 결과 W3C의 알고리즘과 NSSC의 알고리즘은 모순된 결과가 없었으나, W3C의 기준이 미국 토양조사센터의 기준보다 너무 엄격하며, 전체 색조합의 94.7%가 부적절한 색 대비를 제공하는 것으로 판정되었다. 본 연구에서 제안한 색 대비 알고리즘은 W3C의 방식에 비하여 색 대비와 가독성의 관계 사이의 선형성이 개선되었다. 따라서 색 대비의 정량적 요소로써 색 온도 느낌이 추가되어야 한다는 타당성이 입증되었다. 그러나 색 대비 알고리즘에 색 온도 느낌에 대한 최적의 반영 비율 및 가독성을 보장하는 적장 값의 설정은 좀 더 연구가 필요하며, 문자의 스타일과 크기에 따라 요구되는 색 대조 정도에 대한 연구가 필요하다. 색 대비는 일반 데스크톱 컴퓨터에서의 색에 의한 화면 접근 장애뿐만 아니라 휴대용 디스플레이 장치의 소형화에 따른 가독성 저하 문제가 더욱 심각해지면서 더욱 중요한 접근성 지표가 될 것이다.
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.
주광의 색온도와 일치하는 실내 전반 조명용 60W급 LED 조명제품 개발하기 위하여 실내 주광에 적합한 LED를 선정하고, 색온도, 광색제어를 위한 구동회로 및 제어회로를 설계 제작 하였다. 그리고 1W급 Cool White, Warm White Package LED 총 168 EA를 적용하여 주광의 색온도와 일치하는 실내전반 조명용 LED 조명 System 을 개발하였다. 주광의 색온도와 일치하는 실내 전반용 LED 조명제품은 60W급 LED SMPS 구동회로 및 광색/색온도 제어회로 설계, 면발광을 위한 방열 설계 및 기구 구조 설계를 통하여 개발되었으며, 직접 시제품을 제작하고 그 성능을 측정하였다. 그 결과 회로 효율은 85% 이상, 색온도는 $3,000{\sim}7,000K$에서 실시간으로 제어 가능 하고, 원하는 색온도을 구현 할 수 있도록 하였으며, 발산각 또한 최대 광도의 1/2 기준으로 $100^{\circ}$ 이상을 만족시켰다.
본 논문에서는 실내 환경에서 색온도 검출이 가능한 이미지센서 모듈을 구현하였다. 이미지센서로 획득한 영상정보 내 색온도 정보는 색차조도계와 정합하여 LUT(Look Up Table)로 제작하였으며, 수광된 RGB값에 따른 색온도 정보가 자동 산출이 가능하도록 알고리즘을 개발하여 MCU(Micro Control Unit)에 반영하였다. 실내에서 이미지센서로 색온도를 측정한 결과 기준값 대비 5.91% 이하의 정확한 결과를 얻을 수 있었으며, 컬러센서를 이용한 색온도 측정 결과 대비 23.5% 이상의 균일도가 우수함을 확인하였다.
3D 입체영상의 색 보정은 전체의 화질에 영향을 미치는 중요한 과정이다. 기존의 색 보정 방법들은 좌, 우 영상 중에서 밝기 정보 또는 칼라 채널별로 히스토그램을 바탕으로 하여 어느 한쪽을 기준으로 일치성을 강화하는 처리를 한다. 히스토그램을 기반으로 색 보정을 하는 경우, 충분한 색온도 변환이 이루어 지지 않아 색조의 보정이 어려운 단점이 있으며, 본 논문에서는 히스토그램을 사용하지 않고 색온도 변환을 중심으로 색 보정하는 방법, 색 일치를 통한 색 보정 방법을 제안한다. 제안한 색온도 보정 방법은 동일한 조명환경에서 촬영된 영상들에 대하여 화소 당 평균 색 오차(CIE-${\Delta}E$ 기준) 3 정도로 일치되는 결과를 나타냈고 기존 방법도 유사한 성능을 보였다, 색 일치 보정 방법은 서로 다른 조명하에서 촬영된 좌우영상들에 대하여 색 오차 9이며, 기존의 방법은 18로 나타났다. 기존 방법에 비하여 제안한 방법이 좌우 영상의 색 일치 처리에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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