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.
정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위해서 영상 입력 장치(Image Input Device)의 조명색(Illuminant Color)에 따른 영상 변화를 분석하는 것은 중요하다. 영상 입력 장치는 피사체(Object)를 비추는 조명의 색 특성에 따라 영상을 생성한다. 이는 인간 시각 시스템(Human Visual System)이 가지는 색 불변성(Color Constancy)과는 다른 특성이며, 정확한 색 재현을 위해 필요한 색 실현 모델(Color Appearance Model)이 영상을 변환하는데 문제점으로 작용한다. 따라서, 영상 입력 장치가 생성하는 영상으로부터 조명 정보를 분석하여 인간 시각 시스템의 색 불변성을 재현할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 조명 정보를 평가하기 위해 채도(Chroma)가 높은 기준 색 샘플들의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 영상의 모든 픽셀들의 rgb 색도 분포와 기준 색 샘플들의 색도 다각형간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가한다.
동일한 장면을 다양한 조건에서 촬영한 영상이나 비디오는 서로 다른 색감을 가지며 촬영 조건에서 중요한 역할을 하는 것은 현장의 조명이다. 조명의 색온도에 따라 전체적인 색감이 결정되므로 조명색의 변환방법이 필요하다. 본 논문에서는 임의로 지정된 색온도로의 조명색 변환 방법을 제안한다. 기존의 조명색 변환 방법은 미리 정해진 일정한 개수의 대표성이 있는 색온도에 대한 변환 관계를 미리 계산하여 두었다가 활용하는 정도이다. 제안한 방법은 임의로 지정한 기준과 목표로 하는 색온도에 대한 변환 관계를 직접적으로 구하여 적용할 수 있는 장점이 있다.
LED조명장치는 기존 광원의 대체품으로 자동차분야, 특수조명, 디스플레이, 항공등 많은 분야에서 활용이 증가하고 있다. 일반적으로 RGB 멀티칩 LED는 천연색 구현이 가능하여 경관조명 또는 감성 조명용으로 적용되고 고출력 백색 LED는 실내외 일반조명 또는 특수조명용으로 적용되고 있으므로 광효율, 연색지수를 증가하기 위한 연구가 계속 진행 중이다. 본 논문에서는 다양한 마이컴 종류 중 하나인 Cypress사의 PSoC을 이용한 LED 조명의 자연광 구현에 대하여 연구하고자 한다. 이를 위해 사이프레스사의 EZ-Color 모듈을 이용한 다양한 색 구현보다 자연광을 구현하기 위한 색온도 가변에 중점을 두고 연구를 수행하였다. 기존에 제시된 날씨와 계절, 시간에 따른 태양광의 색온도 데이터를 이용하여 다양한 색온도를 나타내기 위한 RGB 색혼합 비율에 대해 연구를 수행하였다. 이 연구를 통해 인간을 위한 감성조명의 개발에 참고할 수 있도록 데이터를 제시하고자 한다.
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 연구는 색 조명 시각 자극이 정상인의 기억작용에 어떠한 영향을 미치는가를 평가해보고자 하였다. 피험자는 대학생 성인 남, 여 20대 (20-30세) 각각 10명을 대상으로 실시하였으며 자체 제작한 기억 테스트(Memory test)를 활용하였다. 색채 환경은 방음 암실에서 백색광원을 파장대별로 필터링한 색 조명을 사용하여 제시하였으며 실험 측정 파라미터로서는 정확도(accuracy), 반응시간(Response time) 그리고 학습시 주로 활성화 되는 뇌파인 알파와 세타파의 주파수 대역을 측정하여 기억기능을 수행하는 대뇌의 기억 활성화 상태를 색 조명에 따라 비교 분석 하였다. 측정결과 각각의 색조명에 대한 정확도는 파랑색에서 증가하고 반응시간을 노랑과 파랑에서 감소했다. 뇌파의 활성화에서도 흥분이나 긴장을 상징하는 빨강의 색보다는 파랑색과 보라색과 같은 단파장의 색이 알파파나 세타파를 활성화 시키는데 영향을 줌을 알 수 있었으며 이러한 연구가 감성적 색 조명 디자인의 응용이나 색 관련 제품 계발에 적극 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
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.
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.
임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 수학영역, 언어영역 및 창의영역에서 학습효과 증진을 위한 교육용 조명체험실의 조명설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 조명환경을 직접 체험할 수 있는 공간 내부는 실험자가 자연스럽게 공부할 수 있는 환경으로 설계하였고, 실험 진행 중 설정조명 외의 다른 색의 영향을 최대한 받지 않도록 외부의 빛은 완벽히 차단하였다. LED조명의 색온도와 조도를 변화시키면서 동일한 방식으로 조명변화에 따른 뇌파의 변화를 분석하였다. 이때 사용되어진 뇌파 분석기는 EMOTIV사(社)를 활용하였다. 가변 RGB LED조명에서 색을 변화시키며 상황별에 따른 실험자의 뇌파를 측정하고, 가변 색온도 LED조명에서는 색온도(3000[K], 4500[K]. 6000[K])와 빛의 세기(50%-250[lux], 70%-350[lux], 100%-500[lux])의 값을 변화시키며 상황별에 따른 실험자의 뇌파를 측정하였다. 그결과, 수리영역의 경우 색온도가 높은 경우가 집중도가 좋은 결과를 보였고 6000[K]의 색온도와 350[lux]의 조도인 조명환경에서 집중도가 가장 높은 결과를 얻었다. 언어영역의 경우 4500[K]의 색온도와 500[lux]조도일때 최적조건이고 창의영역의 경우 3000[K]의 색온도와 500[lux]의 조도일 때 최적 조명환경 조건을 얻었다. 감성조명이 가능한 LED조명원을 활용하는 경우 얻어진 색온도와 조도를 기준하여 조명 환경을 설계한다면 언어, 수리, 창의학습시 집중도가 높아짐을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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