포토닉 의류는 의류에 다양한 광원과 광전달 소재를 적용하여 빛을 발현하는 디지털 기술을 적용하여 의류의 색채를 제어함으로써 착용자의 감성을 시각화할 수 있도록 하는 스마트 의류의 일종이다. 앞서 개발한 포토닉 의류의 중 LED램프와 광섬유의 조합으로 색광을 발현하는 기능은 특별히 RGB 색조합을 통해 의도하는 색채를 다양하게 구현할 수 있다는 특징이 있다. 현재 색채 발현 방법은 Red, Green, Blue의 3가지 색상의 LED의 적절한 조합을 통하여 색채를 발현하는 방식을 가지고 있으나 색체계 상의 기준 색상과 실제 발현되어 육안으로 확인되는 색채의 차이가 있어 의도와는 다른 색채가 나타나 디자이너의 색채 기획의도를 포토닉 의류에 적용하기 힘들며, 기존의 색체계에 의해 생산된 다른 텍스타일 색채와의 컬러 조합에 있어서 필요한 정확한 데이터를 얻기 어렵다. 따라서, 포토닉 의류에 의도하는 색채를 발현하기 위해서는 기존 색상과의 차이점 보정과 효과적인 데이터 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 포토닉 의류의 색채에 관한 보다 체계적인 연구를 통해 웹 컬러와 광섬유를 이용한 포토닉 컬러에서의 색채 이미지를 비교, 분석하고 RGB값과 색차값을 통한 차이점 보정을 참고하여 광섬유를 사용하여 제작되는 스마트 포토닉 의류의 제작 시 색채선정 기획에 있어서 기초적인 자료로 활용될 수 있도록 제시하고자 한다.
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.
알반적으로 CPT에 재현되는 칼라영상은 수상기의 특성이나 외부광원에 의하여 영향을 받으며 CPT에 재현되는 부정확한 칼라의 조정은 주어진 영상의 색 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 일상적인 광원 환경아래 시청자들의 측면에서 CPT에 재현되는 색의 모델링을 위한 색 조정 방법을 기술하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 광원의 세기에 따른 감마 보정 상태에서의 휘도 보상 방법, 광원의 종류에 따른 색상 및 색농도 보상 방법 및 기준색 설정을 위한 특정색 조정 방법을 제안하였다. 제안한 방법에 근거하여 광원의 반사성분의 영향과 CPT의 감마변환 및 최적의 색 설정을 위한 기준 장면 조정시 발생될 수 있는 색 오차를 감소시키는 색 보상 시스템 구현 방법을 제안하였다.
상황에 따라 조명의 밝기나 종류 등에 영향으로 CMOS 이미지 카메라 센서로부터 입력 받은 영상의 색상은 원색과 차이가 있다. 이러한 왜곡된 색상을 Red, Green, Blue와 휘도를 이용하여 원래의 색으로 표현하는 과정이 White Balance이다. 사람은 색이 눈으로 입사되는 물리적인 자극 외에 대뇌의 작용으로 광원이 바뀌어도 같은 색으로 인지하는 특징이 있다. 따라서 이러한 과정이 없을 시에는 우리의 눈으로 보는 것과 영상장치를 통해서 모니터에 표시되는 영상의 색상과 차이가 생긴다. 본 논문에서는 RGB와 휘도를 이용하는 방법과 논문에서 제안한 히스토그램을 이용하는 방법에 대해 소프트웨어를 사용하여 각각의 상황에 따라 알고리즘을 적용하여 WB를 수행한 결과에 대하여 PSNR을 구하여 비교 분석한 후 최적화된 알고리즘을 이용하여 하드웨어 설계 언어인 VHDL을 사용하여 구현하고, ModelSim6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
어두운 장면에 대해 획득된 영상의 대비 향상을 위해 일반적으로 사용하는 히스토그램 평활화나 감마 커브 보정 기법들은 영상의 전반적인 대비 향상에는 효과적이나 부분적인 영역에 대한 영상 화질 저하를 유발한다. 이러한 점을 해결하기 위해 최근 주변의 평균 밝기 값을 이용하여 대비를 향상시키는 다중 Retinex 알고리즘이 제안되었다. 그러나 칼라 영상에서 채널별 지역적 평균 밝기 값을 추정할 때, 영상 내에 단색의 채도가 높은 물체가 존재 할 경우 물체의 색도가 영향을 미쳐 색이 왜곡되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 Refiner 알고리즘에서 사용되는 채널별 주변의 평균 밝기 값을 보정하기 위해 영상의 주색도 값을 추정한다. 영상의 평균 색도는 광원의 색도 정보를 포함하고 있기 때문에 이를 제거하기 위하여 영상의 밝은 영역에서 광원의 색도 값을 추정하고 이를 평균 색도 값에 나누어주어 영상의 주색도 값을 추정한다. 또한 다중 Retinex 알고리즘의 결점인 낮은 채도를 CIELAB 표준 색 공간에서 색상을 유지하면서 보정하였다.
본 논문은 LED 조명을 이용한 실내 환경에서 사용자가 운동 및 휴식을 취할 때 퍼지 추론을 통하여 상황에 최적화된 LED 감성조명 알고리즘을 구현한다. 기존의 단순 색온도 제어보다 퍼지이론을 사용하여 복잡한 조건하에서 색상과 색온도를 사용자 환경에 맞게 LED 광원을 컨트롤 한다. 사용자의 행동에 따라 감성언어의 색상과 온도에 따른 색상의 배합을 통한 퍼지 추론 기반의 LED 감성조명 시스템을 설계한다. 그 결과 색상과 색온도가 사용자의 감성에 좋은 영향을 주어서 휴식 및 운동에 효과적인 감성조명을 나타낼 수 있을 것이다.
광원은 그래픽 모델의 색상과 밝기에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 사실적인 합성 결과를 얻기 위해서는 실세계에 존재하는 모든 광원의 정보를 정교하게 저장하고 적절히 활용할 수 있어야 한다. 실세계 광원정보를 HDR 환경 맵으로 표현하여 높은 정확도로 저장하는 것이 가능하지만, 고정된 조명 환경에서 촬영된 한 장의 HDR 환경 맵만으로는 동적 가상 조명 위치에 대한 새로운 환경 맵을 생성하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 미리 정의된 위치와 방향에서 촬영된 대표 HDR 환경 맵들을 이용하여 임의로 선택된 위치에 대응하는 가상 광원의 정보를 동적으로 생성하는 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 입력된 대표 HDR 영상들로부터 분석된 광원의 밝기와 분포 등의 정보를 기반으로 영상 보간을 통해 가상 조명에 대한 HDR 환경맵을 자동 계산한다. 보간 결과로 얻어진 정보를 영상기반 라이팅 기법에 활용함으로써 가상 광원의 효과가 그래픽 모델의 렌더링 결과에 사실적으로 반영될 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 광원의 색온도와 연색성의 차이에 의한 밝음의 느낌과 조도와의 관계를 밝히기 위하여 이종 램프간, 또한 동종 램프 간의 비교 실험을 시각 대상물로 흑백 인쇄문자지와 색상지를 사용하여 수행하였다. 현재 널리 사용되고 있는 백열전구, 형광램프, 고압 나트륨램프, 메탈핼라이드램프, 무전극 방전램프를 대상으로 실험을 수행하여, 램프 간 실험 결과의 통계처리 결과, 백열전구와 무전극 방전램프, 주광색 형광램프와 무전극 방전램프, 고압 나트륨램프와 무전극 방전램프, 메탈핼라이드램프와 무전극 방전램프는 유의수준 5[%] 이내에서 결과에 분명한 차이가 있음이 밝혀졌다.
본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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