본 논문에서는 실외 영상에서의 새로운 접근 방식의 복합 조명 알고리즘을 제안한다. 기존의 복합 조명 알고리즘들이 동시에 두 조명을 추정하는 것에 비해 제안 알고리즘은 먼저 단일 조명 기법을 적용하여 첫번째 광원의 색을 추정한 후에 각 영역에서 유사 패치 쌍을 찾아 두번째 광원의 색을 추정하는 방식이다. 일반적인 복합 조명 환경에서는 적용하기 힘들지만 환경을 실외로 제한하여 실외의 광원인 햇빛과 그늘 사이의 관계를 이용하여 효과적으로 유사 패치를 찾아 두 광원의 색을 추정한다. 따라서 실외 환경을 촬영하여 얻은 raw 파일 영상에 제안 알고리즘을 적용하여 효과적으로 광원들의 영향을 제거할 수 있다.
휴대용 통신기기의 발달로 인해 실내 및 실외 환경에서 높은 성능을 발휘하는 LCD 소자가 요구되고 있다. 후면광원을 사용하는 투과형 LCD는 실내 혹은 어두운 곳에서 높은 휘도와 명암대비비를 가지는 반면 실외나 밝은 곳에서는 높은 휘도 및 명암대비비를 보일 수 없다. 그에 반해 반사형 LCD는 주변광을 광원으로 사용하므로 실외 혹은 밝은 곳에서의 전기광학 특성이 양호한 장점이 있지만 실내 및 어두운 곳에서의 사용이 제한된다. (중략)
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.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 실외 환경에서 모바일 디스플레이에 발생하는 명순응 현상과 섬광(flare)을 고려하여 주변광원에 적응적인 모바일 디스플레이에서의 색 재현을 제안하였다. 실외 환경에서 디스플레이된 영상은 인간 시각의 명순응 현상에 의해서 어둡게 인지되고 섬광으로 인하여 장치의 밝기는 다소 높아지지만 채도가 감소하는 현상이 발생한다 이러한 현상을 해결하기 위하여 입력 영상의 밝기를 향상하고 채도를 보상하여 실외에서 영상을 보더라도 실내에서와 유사한 영상으로 인지되도록 하였다. 첫째, 주변광원의 밝기는 조도센서를 사용하여 측정하고, 디스플레이의 반사율을 측정하여 해당 조도 하에서의 섬광을 계산하게 된다. 영상의 밝기는 주변광원의 밝기에 따라 변화하는 추상체(cone) 응답이 선형적으로 되도록 역변환 하여 향상하였다. 다음은 섬광으로 인하여 발생하는 물리적인 채도 저하 현상은 이것이 발생하기 전과 후의 차를 이용하여 그 크기만큼을 보상해 주었다. 결과적으로 제안한 방법을 적용한 영상을 실외 환경에서 보았을 때 기존의 어둡게 보이고 채도가 낮아지던 현상이 향상됨을 실험을 통하여 알 수 있었다.
도로중앙분리대는 4차선이상의 도로에서 차도방향별로 분리하는 도로안전구조물로서, 도로교통사고와 같은 긴급 상황시 운전자 및 승객의 생명과 안전을 보호 하고, 교통장애를 최소화하기 위하여, 첨단 유비쿼터스 IT기술을 융합한 유비쿼터스 도로 중앙분리대 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 지능형 도로중앙분리대의 교통사고 상황인지를 위한 센서노드필드를 구성하고, 자유공간 송, 수신테스트 및 실외시험을 통해 미들웨어를 개발한 결과, 무선통신을 통해 언제, 어디서나 교통사고 발생을 24시간 실시간 인지하여 병원 및 경찰 같은 유관기관 및 담당자에게 신속하게 통보, 대처하는 것을 검증하였다.
최근 화석에너지 고갈 및 환경 문제 해결을 위하여 신재생에너지와 탄소중립에 관한 관심이 집중되고 있다. 또한, 도시 건물의 고층화와 건물의 증가에 따른 건물에너지의 증가가 급속하게 되고 있다. 도시의 중심에 신재셍에너지원인 태양광 발전을 설치하는데 있어서 많은 제약사항이 있으며, 건물의 고층화가 됨에 따라 그늘이 형성되는 저조도 환경이 많이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 실외의 저조도 환경 및 실내의 조명 환경에서 전력발생이 가능한 발전소자를 개발하고자 한다. 저조도 환경에서의 발전소자는 태양전지의 종류중에 하나인 염료감응형 태양전지를 활용하고자 한다. 염료감응형 태양전지의 단위셀과 20cm×20cm 모듈을 제작하였고, LED, 할로겐램프, 3파장 램프의 광원을 활용하여 발전소자의 전기적 특성을 측정하였다. 단위셀의 광전변환효율은 LED, 할로겐 램프, 3파장 램프별로 17.2%, 1.28%, 19,2%로의 결과를 나타냈으며 20cm×20cm 모듈의 광전변환효율은 각각 10.9%, 8.7%, 11.8%의 결과를 나타내었다. 또한 모듈의 최대전력값은 광원별로 각각 13.1mW, 15.7 mW, 14.2 mW로서 저조도 환경에서 발전 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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