• Title/Summary/Keyword: 조명시스템

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A Study on Stair Case Wave PWM Inverter System by Microprocessor (마이크로프로세서에 의한 계단파 PWM 인버어터 시스템에 관한 연구)

  • 이종수;김영길;이철우
    • The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.2 no.4
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    • pp.70-74
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    • 1988
  • 계단파 5전위 PWM 출력전압은 CTI회로를 구성하는 스위칭 소자의 구동신호에 의하여 이루어진다. 이 CTI회로를 구동시키기 위한 구동신호는 Natural Sampling 방식의 변조신호를 10-6 범위인 변환 오차로 디지틀 변환하고, 이 신호의 데이터에 의한 마이크로프로세서 운전 시스템을 구성하였다. 이 방식에 의하면, CTI회로의 V/F제어를 위한 1[Hz]~60[Hz]의 시스템에 소요되는 메모리의 용량은 어드레스 카운터방식에 비하여 0.8%이었다.

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Emotion-based music visualization using LED lighting control system (LED조명 시스템을 이용한 음악 감성 시각화에 대한 연구)

  • Nguyen, Van Loi;Kim, Donglim;Lim, Younghwan
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.17 no.3
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    • pp.45-52
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    • 2017
  • This paper proposes a new strategy of emotion-based music visualization. Emotional LED lighting control system is suggested to help audiences enhance the musical experience. In the system, emotion in music is recognized by a proposed algorithm using a dimensional approach. The algorithm used a method of music emotion variation detection to overcome some weaknesses of Thayer's model in detecting emotion in a one-second music segment. In addition, IRI color model is combined with Thayer's model to determine LED light colors corresponding to 36 different music emotions. They are represented on LED lighting control system through colors and animations. The accuracy of music emotion visualization achieved to over 60%.

Power Control System for Maintain a LED Junction Temperature (LED 접합온도 유지를 위한 전력 제어 시스템)

  • Park, Chong-Yeun;Jung, Kwang-Hyun;Yoo, Jin-Wan;Choi, Won-Ho
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.934_935
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    • 2009
  • LED는 기존조명에 비해 친환경적이고, 긴 수명을 갖기 때문에 현재에 이르러 광고조명이나 백라이트 유닛 그리고 실내 외 조명으로 각광받기 시작했다. LED를 조명으로 사용 함에 있어서 LED의 PN 접합부에서 발생하는 접합온도 상승을 고려해야한다. 접합온도 상승은 LED의 광 출력과 수명의 감소, 광색의 변화를 초래하기 때문에 광 출력 및 광색을 유지시키고, 수명을 예측하기 위해서는 LED의 접합온도를 일정하게 유지시키는 LED 전용의 전력제어 시스템이 필요하다. 본 논문은 LED 접합온도 측정 시스템과 구동전원을 설계 및 제작하였으며, 측정된 온도를 구동전원에 궤환시켜 접합온도를 일정하게 유지시키는 시스템을 제안하였다.

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A Study on the Telemetry and Remote Monitoring & Control of Lighting Using LonWorks System (LonWorks 시스템을 이용한 원격검침 및 조명감시.제어에 관한 연구)

  • 홍원표;김종대
    • Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.14 no.4
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    • pp.48-56
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    • 2000
  • This paper proposes the new concept & design method and implementation of LonWorks network system for telemetry & remote monitoring and control in BAS. In order to apply this open system, the essential components of Lonworks is analyzed and a new concepts of its design method is proposed. In our experiment, Lonworks network system for telemetry & remote monitoring and control of lighting are designed and fabricated. As a result, it is verified that LonWorks is open, interoperable, reliable network system from the experimental results, especially, node development, network configuration & design, secure communication and MMI.

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A Face Recognition System Robust to Variations in Lighting (조명변화에 강인한 얼굴인식 시스템)

  • 이은주;김진철;박성미;이배호
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.261-264
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    • 2003
  • 얼굴인식은 동일 사람의 얼굴이라도 조명변화나 얼굴 표정변화에 따라 매우 다른 영상들로 나타나기 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 조명변화에도 강인하고 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Hidden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 제안된 방법은 조명변화에 대해서 조명변화 함수인 $\delta$(delta) 함수를 0, 40, 60, 80으로 변화해 가면서 이미지 보정을 실험하였으며, 계산의 복잡성을 줄이고 얼굴영상에 대한 높은 인식률을 얻기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT 계수를 관측벡터로 사용하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 정량적 평가방법은 FAR(False Accpt Rate)와 FRR(False Reject Rate)를 측정하여 비교하였으며, 기존의 얼굴인식 방법인 PCA, 1차원 HMM과 비교분석하였다. 실험결과 2D-HMM의 경우 FAR(False Accept Rate)가 5.08%로 ID-HMM 5.18%, PCA 10.16%보다 높은 성능을 보였으며, FRR(False Reject Rate)의 경우에도 0.01%로 10.16%인 PCA보다 좋은 성능을 보였다. 이로서 조명변화에 대해서는 PCA보다 2D-HMM 얼굴인식 방법이 우수함을 알 수 있었다.

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Illuminant Estimation Method of a Color Image using rgb Chromaticity (rgb 색도를 이용한 칼라 영상의 조명 정보 평가 방법)

  • 윤창락;조맹섭
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.419-421
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    • 2000
  • 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.

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Mobile Iris Recognition System Based on the Near Infrared Light Illuminator of Long Wavelength and Band Pass Filter and Performance Evaluations (장파장 근적외선 조명 및 밴드 패스 필터 기반 이동형 홍채 인식 시스템 및 성능 평가)

  • Cho, So-Ra;Nam, Gi-Pyo;Jeong, Dae-Sik;Shin, Kwang-Yong;Park, Kang-Ryoung;Shin, Jae-Ho
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.14 no.9
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    • pp.1125-1137
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    • 2011
  • Recently, there have been previous research about the iris recognition in mobile device to increase portability, whose accuracy is affected by the quality of iris image. Iris image is affected by illumination environment during the image acquisition. The existing system has high accuracy in indoor environment. However the accuracy is degraded in outdoor environment, because the gray levels of iris patterns in image are changed, and ghost and eyelash shading regions are produced by the sunlight of various wavelengths into iris region. To overcome these problems, we propose new mobile iris camera system which uses the near-infrared (NIR) light illuminator of 850 nm and band pass filter (BPF) of 850 nm. To measure the performance of the proposed system, we compared it to the existing one with the iris images captured in indoor and outdoor sunlight environments in terms of the equal error rates (EER) based on false acceptance rate (FAR) and false rejection rate (FRR). The experimental result showed that the proposed system had the lower EERs than those of previous system by 0.96% (with frontal light in indoors), 4.94% (with frontal light in outdoor), 9.24% (with side light in outdoor), and 7% (with back light in outdoor), respectively.