전기공학 분야의 하부영역인 조명분야에 종사하는 산업체들이 필요로 하는 기술정보의 소스를 규명하였다. 에너지 절약의 일환으로 전체 전력소모의 약 18%를 점유하는 조명전력분야에 관한 기술정보를 체계화함으로써 절전형 조명기구의 생산에 도움이 될 수 있는 외국의 다양한 조명관련 기관과 그들이 생산하는 기술정보를 체계적으로 조사하여 일선 정보관리 담당자들에게 실질적인 관련정보를 제공하는데 도움이 되도록 하였다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
본 논문은 이동 카메라를 이용하여 터널 내 조명을 자동으로 검출하고, 조명의 고장 여부를 판단하는 연구에 대한 것이다. 실시간으로 조명의 켜짐/꺼짐 상태에 상관없이 조명을 검출할 수 있으며, 꺼진 조명은 조명 고장 의심 영역으로 식별한다. Yolo 와 DeepSORT 를 사용하여 조명 검출과 추적을 진행하였다. 특히, 터널 영상 소실점을 활용하여 조명 위치의 사전 정보로 사용함으로써 조명 검출 정확도를 향상시켰다. 제안한 연구는 터널 내의 조명 관리 및 유지 보수에 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 친환경적이고 에너지 효율이 우수한 LED 조명에 대한 관심이 증가함에 따라 현재 학교 조명으로 사용하고 있는 형광등을 대체하고 있다. 형광등은 점멸빈도가 높으면 수명이 단축되며 상황에 따라 조명 환경을 동적으로 재구성하기에 용이하지 않은 단점을 가진 조명장치이다. 이와 달리 LED는 광원의 다양한 조합을 통해 정밀한 제어가 가능하여 상황에 따라 적합한 조명 환경을 제공함으로써 재실자의 시각적 쾌적성 및 작업 능률 향상 등의 효과를 가져온다. 본 논문에서는 교실 환경을 대상으로 요일 및 시간, 교과목 종류 등의 스케쥴 정보와 교사의 위치 및 행위를 기반으로 각 상황에 적합한 최적의 조명 환경을 제공하여 학습 능률을 향상시키기 위한 상황인지기반의 LED조명제어시스템을 개발한다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 교실 환경 테스트베드를 구축하고 조명 환경 지표를 이용하여 교실 내 조명장치의 색온도, 조도를 제어한다.
최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.
본 논문에서는 AR Founation을 이용하여 조명기기를 생활공간에 배치시키는 소비자 맞춤형 증강현실 시스템을 제안한다. 시스템은 조명기기를 다양한 고객의 요구에 맞추어 바닥, 벽면, 천장에 맞게 배치 시킬 수 있는 솔루션을 제공한다. 우선 조명기기를 3D 스캐너를 이용하여 3차원 모델링을 한다. 그리고 모델링된 개체에 블렌더를 이용하여 받침대 및 부수적인 요소를 추가하여 3차원 조명기기를 완성한다. 완성된 조명기기는 사용자의 요구에 따라 3차원 공간상에 위치 시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이와 같은 시스템은 스마트 기기를 활용하여 간단한 스마트폰 터치를 통해 손쉬운 공간 설계 지원이 가능하다. 구현된 시스템은 모바일 AR 어플리케이션 개발을 통하여 기존의 AR 어플리케이션의 가구 배치 프로그램에 비해 다양한 연출 효과를 줌으로써 사용자에게 생생한 현장감을 주는데 효과적이다.
본 논문에서는 인간의 감성을 멀티모달 환경에 기반하여 인식하여 감성지수에 따라 조명의 색을 조절하는 감성조명 시스템을 구현하였다. 감성조명을 위하여 사용된 LED 조명은 친 환경적이며 고효율 및 긴 수명을 가지고 있다. 특히 LED 조명은 단일 조명구로도 다양한 색 표현이 가능한 장점을 가지고 있다. 인간의 감성을 보다 정확하게 판별하기 위하여 사용자의 얼굴 영상 정보와 및 각성 상태 정보를 동시에 사용하여 멀티모달에 기반된 감성지수를 산출하였다. 실험을 통하여 LED 조명 색감이 사용자의 감성지수에 따라 변화 되므로 기존의 조명들에 비하여 인간 친화적인 조명시스템을 구축함을 보인다.
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.
본 논문에서는 조도센서와 마이크로웨이브센서 기반의 협력제어를 통하여 기존대비 35%P 전력절감이 가능한 에너지 절감형 스마트 LED 조명시스템에 대하여 기술하였다. 제안된 시스템은 센서모듈과 LED조명, 무선전송 모듈이 분리된 형태로 인지기반 조명 제어를 통하여 ESCO 사업에 적합한 에너지 절감형 융합 조명 시스템에 다양하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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