혀의 색상 및 형태는 신체의 생리적이고 임상 병리적인 상태를 반영한다. 최근에는 정량적이고 객관화된 설 진단을 위해 다양한 설 영상 측정 장치가 개발되고 있다. 설 진단의 대부분은 혀의 색상 정보를 활용하기 때문에 설 영상 획득 장치에서 조명환경의 성능은 매우 중요하다. 본 연구에서는 좁은 시스템 내부 구조에서 설 표면에 조명이 고르게 비춰질 수 있도록 간접조명을 고안하였고, 그 성능을 평가하였다. 간접 조명환경 구현을 위해 타원체 형태의 반사 구조를 시스템 내부에 위치시키고, 타원체 내부에 높은 조도의 LED 두 개를 통해 정면 카메라 아래 방향으로 빛을 조사하도록 배치시켰다. 혀 위치 영역에는 반사 구조에 의해 반사된 빛만이 조사될 수 있도록 하였다. 조명의 균질도는 5개 영역에서 밝기를 측정하여 변동계수로 평가하였고, 직접조명과 확산판조명에서 각각 0.16, 0.13으로 나타난 반면 간접조명에서는 0.01미만으로 나타났다. 혀 모형을 통해 조명에 의한 빛 반사 영역의 비율을 계산한 결과는 직접조명, 확산판조명, 간접조명에서 각각 5.76%, 4.22%, 1.79%로 나타났다. 혀 모형을 측정한 영상에서 6영역의 변동계수를 계산해 색상 균질도를 평가한 결과는 간접조명에서 0.06 미만으로 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 논문에서 구현한 조명방식을 설진 시스템에 적용하여 진단 지표 측정의 재현성 및 반복성이 향상될 것으로 기대된다.
최근, 에너지 절감 및 환경보전의 한 방법으로서 LED광원을 이용한 고효율 조명기기의 요구가 증가하고 있다. 그러나 LED광원을 이용한 조명기기는 실내공간의 용도 및 사용자에 대한 고려를 배제한 채, 색상 및 패턴이 결정되어 시각적 불쾌감을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 LED광원을 이용한 국부조명의 CCT의 변화가 작업자의 시작업 성능에 미치는 영향을 분석하여 실내공간의 용도 및 사용자를 고려한 조명 설계에 기초자료를 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 2 종류의 LED광원과 1종류의 형광광원을 선정하였으며, 대학생 30명을 대상으로 오류수정작업과 읽기작업에 대한 정확도 및 소요시간을 평가하였다. 시작업 성능평가 결과, LED광원에서 오류수정 작업의 정확도는 형광광원에 비해 최대 2.5[%]가 증가되었으며, 소요시간은 최대 17.1[%]가 감소되었다. 또한 읽기작업 결과 소요시간은 LED광원에서 20.6[%]가 감소하였다.
오늘날 개인의 정보 보호 및 신분 확인을 위하여 생체 인식 분야 중에서 사람의 얼굴 인식기술이 많이 사용되고 있지만 조명, 자세, 표정 변화로 인하여 얼굴 인식의 성능 저하를 일으키는 문제가 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식 결과에 큰 영향을 주는 요소인 조명 변화에 초점을 맞춰 D-LDA(Direct-Linear Disciminant Analysis)가 다른 기법들에 비해 덜 민감하게 수행할 수 있는 성질을 지녔음을 밝히 고자 한다. 측면광과 역광등의 조명 변화와 농도의 변화를 고려하여 조명 변화를 갖는 테스트를 갖는 ORL, Yale, 포항공대 데이타베이스를 여러 특징 추출 알고리즘에 적용함으로써 클래스, 학습 데이타 그리고 테스트 데이타 수가 각기 다른 세 종류의 데이타베이스에서 모두 D-LDA가 적은 학습 데이터에서도 조명 변인에 가장 덜 민감하게 반응하는 좋은 인식 성능을 갖는 성질을 지녔음을 보여준다.
본 논문에서는 가시광 통신시스템의 조명과 통신의 기능을 동시에 사용할 때, 조명의 Dimming Level 향상과 Flicker 현상을 줄일 수 있는 기법에 대해서 제안한다. 가시광 통신은 통신과 조명의 성능을 함께 만족해야 한다. 그러나 기존의 Data Code Mapping 방식은 전체 조명의 밝기를 감소시키는 결과를 나타낸다. 이는 조명의 성능 저하와 Flicker 현상을 유발한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 전송 알파벳에 대해서 binary code 할당하고, 문자열에 알파벳의 발생 빈도율에 따라 할당된 binary code를 최적화하여 매칭 시키는 적응 학습형 코드 할당 기법을 제안하였다. 이를 통해, 각각의 문자열의 최대 Dimming level을 유지하면서 동시에 'OFF' 패턴이 연속적으로 발생하지 않도록 코드를 할당하여 통신 기능뿐만 아니라 조명으로써의 역할을 충실히 할 수 있는 기법에 대해서 연구하였다. 성능평가 결과, 전체 통신 성능에 큰 영향을 주지 않으면서, '1'의 발생 빈도가 유의미하게 증가하였고 반대로 연속적인 '0' 빈도율이 감소하여 시스템의 조명 성능이 크게 향상된 것을 보였다.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
최근, 휴대성과 이동성이 뛰어난 모바일 단말기 환경에 홍채 인식 기술을 도입하여 신원을 확인하는 연구가 진행 되었는데, 이러한 모바일 홍채 인식 시스템은 취득된 홍채 영상 품질에 따라 인식률이 좌우된다. 홍채 영상은 취득 시 조명환경에 영향을 많이 받게 되는데, 기존의 시스템은 태양광이 없는 실내에서는 높은 인식률을 보이나, 실외 태양광 환경에서는 외부태양광이 홍채 영역에 투사되어 입력 영상 내에서 홍채 패턴의 그레이 레벨 변화, 고스트(Ghost region) 및 속눈썹 그림자(Eyelash shading region) 발생 등의 요인으로 인식 성능 저하를 초래하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 850nm 근적외선 조명과 850nm 대역 밴드 패스 필터를 장착한 홍채 카메라 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 홍채 인식시스템과 제안하는 홍채 인식 시스템을 사용하여 실내 및 실외 태양광 환경에서 취득한 홍채 영상으로부터 홍채코드를 추출한 후 타인 수락률(False Acceptance Rate), 본인 거부율 (False Rejection Rate)을 통한 균등 에러율(EER, Equal Error Rate)을 측정하였다. 실험 결과 기존의 시스템 보다 제안하는 시스템의 EER이 실내 정면 조명일 때 약 0.96%, 실외 정면 조명일 때 약 4.94%, 실외 측면 조명일 때 약 9.24%, 실외 후면 조명일 때 약 7% 낮아지는 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 가시광 통신시스템에서 조명과 통신의 성능을 동시에 만족하기 위한 Dimming level control 기법을 연구하였다. 일반적으로 가장 많이 사용되는 OOK와 RZ-OOK변조 방식의 경우, 연속적인 Burst Zero Duration이 발생하면 조명 기능이 심각하게 저하된다. 이는 조명뿐만 아니라 시스템 전체의 성능을 열하시키는 원인이 된다. 본 연구를 통해, 기존 시스템의 Dimming level특성을 분석하고, Dimming level을 높이기 위한 기법으로 Illegal Pulse Insertion(IPI) 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해, Dimming level을 효과적으로 제어하고 기존 변복조 시스템에서 나타나는 플리커(flicker) 현상과 Dimming level 감소를 해결하여 조명과 통신 양쪽 모두의 QoS를 향상 시킬 수 있다.
배경 모델과 배경 차분화로 구성되어 있는 전경객체 추출은 다양한 컴퓨터 비젼 응용에서 중요한 기능이다. 조명 변화를 고려하지 않은 기존 방법들은 급격한 조명 변화에서는 성능이 저하된다. 본 레터에서는 이 문제를 해결할 수 있는 조명 변화에 강인한 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안 방법은 다른 적응률을 가진 두 개의 배경 모델을 사용함으로써 조명 조건에 신속하게 적응할 수 있다. 본 논문의 제안 방법은 non-parametric 기법으로서 실험에서는 기존 non-parametric 기법들보다 우수한 성능 및 낮은 복잡도를 보여줌을 증명하였다.
얼굴 인식 방법 중 인기 있는 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법은 훈련 얼굴 이미지 세트에 대해 PCA를 적용하여 얻어진 고유얼굴을 이용한다. 따라서 훈련 얼굴 이미지들의 조명들과 다른 조명의 환경들에서는 신뢰성 있는 성능을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 조명의 영향을 배제한 조명분리 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 모델 이미지 세트의 고유얼굴 공간을 구성된 얼굴 조명 부분공간에 대해 직교 분해하여 얻은 조명분리 고유얼굴들을 이용한다. 실험을 통해서 조명분리 고유얼굴에 기반하는 제안된 얼굴 인식 방법이 기존 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법보다 조명의 영향에 보다 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 가시광 통신(visible light communication: VLC) 상향 전송에서 전송거리 확대를 위한 전송방식을 제안하였다. 이를 위해 집광된 infrared(IR)-light emitting diode(LED)의 출력을 이용하여 조명에 위치한 광수신부에 전송하였다. 이러한 집광을 하는 경우 지향성이 너무 커서 IR-LED를 조명부 수신모듈에 정확히 향하지 않는다면 전송이 어렵게 되는 문제점이 있는데, 이를 해결하기 위해 여러 개의 IR-LED를 조금씩 다른 방향을 향하도록 배치하고, 수신부와 통신을 통해 이 중 최고의 전송성능을 보이는 IR-LED를 선택하는 방법을 제안하였다. 통신 성능을 주기적으로 감시하고, 성능이 저하되면 LED 재검색 과정을 통해 새롭게 최상의 성능을 보이는 LED로 통신을 교체하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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