In this study, artificial neural networks were used to determine the intensity of brightness in interior spaces. The illumination elements to illuminate indoor spaces were considered, not individually, but as a system. So, during the planned maintenance periods of an illumination system, after its design and installation, simple brightness level measurements must be taken. For a three-dimensional evaluation of the brightness level in indoor spaces in a speedy and accurate manner, the obtained brightness level measurement results and artificial neural network model were used. Upon estimation of the most suitable brightness level for indoor spaces by using the artificial neutral network model, the energy demands required by the illumination elements decreased. Consequently, in this study, with estimations of brightness levels, the extent to which the artificial neutral networks become successful was observed and more correct results have been obtained in terms of both economy and usage.
Impact of artificial illumination on zooplankton dynamics has been studied in Tongyong marine ranch during the period from August 1998 to August 1999. Monthly sampling has been carried out to collect zooplankters from both natural waters and artificially illuminated waters at night. A total of 48 taxa of zooplankton occurred during the study. Copepods showed the prosperity in species number with 21 species. Every sample from illuminated waters consisted of move than 15 species except February while less than 15 species in samples from natural waters during the winter. Benthic amphipods occurred abundantly in illuminated waters. Zooplankton abundance was revealed to be increased in illuminated waters mainly due to the gathering of amphipods (4,500 indiv. $m^{-3})$ in September and October. Twenty times of zooplankton abundance was recorded in illuminated waters when compared with that in natural ones in September due to the gathering: of amphipods and ten times by the explosion of N. scintillans in August 1999. However, no distinct difference in the abundance was observed between two waters in the winter. Zooplankton gathering with artificial illumination seemed to be effective in amphipods, while copepods were hardly affected by the artificial illumination at night.
In the normal office building, the energy consumption to maintain the reasonable intensity of illumination for the work by using the artificial illumination occupies 30% or greater of the whole building electric energy consumption. If the dependability of the artificial illumination is dropt by positively using the natural lighting from the outside, the large amount of electrical energy can be saved, in addition the more nice visual environment for work can be created. Daylight is lighting source that most closely match visual response of the human, because sunlight and skylight achieve the harmony. For this reason, the daylight of small amount than amount of the artificial lighting source also can give the same effect in work activities of human. In addition, if there is daylight at the window of the building, the energy can be saved by controlling the artificial lighting. In this paper, in the building using the photovoltaic power generation analyze the correlation between the amount of energy generated by photovoltaic and indoor illumination and this was proved through the simulation with Relux 2010. In addition, the amount of daylight inflow in the room and distribution was drawn by the equation and the ratio for the sectional dimming control of each lighting equipment was predicted and the energy saving amount according to this was calculated. As a result, the indoor illumination was satisfied with recommended illumination value of the office and consumption power could be reduced approximately with 20~70%.
Purpose: This study was designed to investigate the present conditions of illumination techniques in dental clinics in order to contribute improvement of operating environment. This study also aimed exploring qualitative and quantitative luminous intensity required for color temperature in dental clinic illumination, which was a critical part of esthetic dentistry. Materials and methods: A total of forty-eight local dental clinics were selected for sampling a) luminous intensity, and b) color temperature. The author measured the luminous intensity and the color temperature with lux meter and color meter respectively between 12pm and 2pm. The dental unit chair placed in the general operation positions were kept the distance 60 cm then all dental units were measured three times and averaged. The author measured the luminous intensity and color temperature with both common dental operating light and then without operating light in different office environments. The study was conducted under three conditions: 1 artificial illumination in clear day light 2. artificial illumination in cloudy day light, and 3. artificial illumination alone. Results : The results obtained were as follows. 1. The average luminous intensity in dental clinic lighting was 425 lux which was not sufficient to produce the optimal shade of the patient's teeth. Furthermore, the average luminous intensity even in full operating lighting was 9532 lux which fell short of the required level of 10,000 lux. 2. The average color temperature of all dental clinics surveyed was 5169 K which met the optimal range. However, only 33.3% fell in the correct region between 5,000-5,500 K as 25% were over 5,500 K and 41.6% were below 5,000 K. As a result, 66.7% were under insufficient color temperature conditions. 3. The dental unit chair placed next to a window, hence exposure to natural lighting, had significantly higher luminous intensity and color temperature compared to the dental unit chair which didn't have a window or natural lighting. 4. The data analysis revealed that only 6.3% of the dental clinic were met the standard of the average luminous intensity and color temperature.
In this study, the Relux program was simulated for optimum conditions of daylight and artificial light sources(LED) in the glass greenhouse. From the results of daylight simulation, the optimum design conditions for the glass greenhouse were established which were 90[o] installation angle and higher transmittance. In this case of growing lettuce in the glass greenhouse, the control method of the only artificial light source was compared that of daylight and LED. The result of illumination simulation produced a power consumption effect of 37.2[%] in the summer and 51.9[%] in the winter, respectively. From this results, we propose to suggest that we grow the lettuce in the energy saving glass greenhouse.
As the demand for high-quality rendering for mixed reality, videogame, and simulation has increased, global illumination has been actively researched. Monte Carlo path tracing can realize global illumination and produce photorealistic scenes that include critical effects such as color bleeding, caustics, multiple light, and shadows. If the sampling rate is insufficient, however, the rendered results have a large amount of noise. The most successful approach to eliminating or reducing Monte Carlo noise uses a feature-based filter. It exploits the scene characteristics such as a position within a world coordinate and a shading normal. In general, the techniques are based on the denoised pixel or sample and are computationally expensive. However, the main challenge for all of them is to find the appropriate weights for every feature while preserving the details of the scene. In this paper, we compare the recent algorithms for removing Monte Carlo noise in terms of their performance and quality. We also describe their advantages and disadvantages. As far as we know, this study is the first in the world to compare the artificial intelligence-based denoising methods for Monte Carlo rendering.
This study performs the subjective evaluations of LED illumination conditions according to three types of color temperatures (7,000[K], 5,000[K], 3,000[K]) after employing LED illumination system in the classroom, Since the objective of this study is to develop an artificial lighting conditions like day light comfortable to students in the classroom, the learning effect based on three types of LED illumination conditions are analyzed. Three factors (learning intention, learning environment, learning motivation) are extracted by ANOVA and there are preference differences of LED illumination conditions between learning intention and learning environment factors. Especially, preference differences of LED illumination conditions are existed about calculation, reading and fatigue reduction. The test results of this study can be applied to obtaining high achievement of learning based on the lighting conditions.
This study aimed at suggesting improvement of lighting environment of the coffee house using study place. To this end, a series of field investigation was conducted in four possible target coffee houses around university. The field measurement included measurement of general illuminance and tabletop illuminance, observing illumination condition, and status of artificial lighting. Also, on-site questionnaire survey was administrated to 80 users of field measurement targets about using characteristics of coffee house and user's subjective response on light environment. The results are summarized as follows: (1) According to questionnaire survey, most of users checked 'learning (study and reading)' in 'purpose of coffee house using', and 'slightly dark' was checked most in each subjective response (brightness on general space and on tabletop at daytime/night); (2) as results of measurements on general illuminance and on tabletop illuminance during daytime, only one coffee house was suitable for standard; (3) as results of measurements on illuminance during night, all target coffee houses were not met the standard; (4) as results of uniformity ratios, almost uniformities of general illuminance were not met the standard except one case. The common problems of lighting environment of coffee house were analyzed as lack of daylight illumination e.g. having low amount of sunshine from skylight, un-uniformity of insolation by floor plan and absence of window blind, and un-uniformity of artificial luminous intensity e.g. lack of the number or brightness of artificial lighting, using the indirect lighting, using only local lighting, and non-uniform arrangement of artificial lighting.
본 논문에서는 자연풍에 비해 상대적으로 작은 영역에 영향을 주는 인공풍을 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 인공풍의 진행 형태를 모델링하는 방법을 제안하고, 제안하는 바람 모델이 시뮬레이션 환경에 미치는 영향을 계산하는 효율적인 방법도 제안한다. 제안하는 방법에서는 인공풍의 영향을 계산하는 수식이 기존의 조명 모델(Illumination Model)에서의 조도 계산식(Intensity Equation)과 유사함을 보이고, 이를 이용하여 바람에 의한 영향을 직접 수식으로 계산하지 않고 집중광선(Spot Light)에 대한 조도 계산식을 사용하여 효과적으로 인공풍의 힘을 계산한다. 제안하는 방법은 실시간 처리가 가능하며, 컴퓨터 게임이나 가상 현실과 같은 다양한 분야에 적용할 수 있다.
The artificial lights to be introduced for the plant factories is requiring the artificial light resources with minimizing the energy consumption to reduce the greenhouse gases which is a major cause of global warming, and maximizing the efficiency in photosynthesis effect light-wave range, in which the plants can be greatly grown and developed, and having the signal light-wave range for forming the light types. the best growing and developing environment for the plants has recently realized with utilizing the LED(Lighting Emitting Diode) lamps, as a environment-friendly green lamps, which can elevating the light efficiency with using only the specific light wave range. In this study, to provide the necessary lights for the full artificial light type of the plant factory, the following research/study and experiments has been conducting. experiments of the spectrum for each light sources, and LED, The intensity of illumination, Irradiance, Photosynthesis Photon Flux Density.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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