자연계의 많은 생물들은 의사소통이나 분위기 표현, 위장 등을 하기위해 자신의 색을 바꾸는 것으로 알려져 있으며, 현재 많은 연구자들이 이러한 자연 현상으로부터 영감을 받아 생체모방 구조와 메커니즘을 이용한 바이오센서를 개발하고 있다. 하지만 기존의 컬러센서는 수용체 개발에 있어 복잡한 디자인, 어려운 합성 방법 및 낮은 감도와 저선택성 등의 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서 우리는 바이러스(M13-박테리오파지)를 기반으로 한 신개념 고감도 고선택성 컬러센서를 개발하고자 한다. 우리가 개발하고자 하는 컬러센서는 자가 조립방법으로 만들어진 나노 구조체로 형성되어 있으며, 다양한 종류의 화학물질이나 오염물질을 감지할 수 있다. 이 컬러센서는 아주 낮은 농도의 휘발성 유기화합물(volatile organic compounds)을 감지해 색변화를 보였으며, 다양한 독성 물질이나 방향족을 가진 화학 물질을 감지할 수 있었다. 따라서 우리가 개발한 컬러 센서는 국가의 안보나 국민의 건강을 증진시키기에 아주 유용할 것으로 보인다.
백색 광원과 컬러 센서를 이용하여 바이오 센서의 발색 정도를 측정하는 측정기를 개발하였다. 컬러 센서의 적색, 녹색 및 청색영역의 빛의 세기를 비율로 나타냄으로서, 조사 광의 세기가 변하는 경우에도 안정적인 분광 정보를 얻을 수가 있었고, 바이오 센서의 화학적 처리 과정에서 발생하는 수막 등의 영향에 의한 오차를 감소시킬 수 있다. 바이오 센서의 발색 변화율이 작은 경우 컬러 센서의 각 영역에 대한 증폭률을 조정하는 것만으로 시스템의 민감도를 향상 시킬 수 있었다.
컬러 센서는 인체를 포함한 물체의 사진을 촬영하여 모니터로 재현해 줄 대 사용하는 광학 센서이다. 컬러 센서는 물체에서 나오는 적색, 녹색, 청색의 빛을 각각 정량화하여 디지털 숫자로 표현하며, 그 값들을 비교하거나 혹은 그 비율을 비교하여 물체의 상태를 판단할 수 있다. 본 연구에서는 모니터에서 발현되는 표준 색상을 컬러 센서로 측정하여 서로간의 적색, 녹색, 청색 성분의 크기 즉 RGB 값들을 비교하였다. 컬러 센서 TCS 34725로 측정하였을 때 컴퓨터에서 발생시키는 빛이 적색, 녹색, 청색 빛 중 한 개 혹은 두 개의 빛 만으로 구성되어 있는 경우에도 컬러 센서는 세 가지 성분을 모두 검출하였다. 또한 같은 RGB 값을 가지는 두 가지 모니터의 색상도 컬러 센서로 측정하면 서로 다른 RGB 값이 측정되었다. 이 결과들은 모니터에 색상을 발현하는 데 이용되는 컬러 필터들의 불완전함과 컬러 센서에 사용되는 포토다이오드 들이 광 특성이 불완전하기 때문이라고 할 수 있다. 물체를 촬영하여 그 색상으로 그 물체의 상태를 판단할 때는 동일한 기종의 카메라 혹은 스마트 폰을 이용해야 할 것이다
대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.
본 연구에서는 저가형 컬러센서를 이용하여 원거리 인식이 가능한 소형 RGB 센서를 개발하였다. 이 센서의 수광부에는 원거리 인식을 위해 카메라 렌즈를 사용하였으며, 고출력 백색 LED와 반사경이 장착된 렌즈를 조명부에 사용하여 조명의 강도를 높였다. RGB 색상 인식 알고리즘은 학습과정과 실시간 인식과정으로 구성되어 있다. 학습과정에서는 기준색으로 도색된 시편을 이용하여 RGB 색상에 대한 정규화된 기준 데이터를 취득하고, 인식과정에서는 마할라노비스 거리를 이용하여 3색을 분류한다. 개발한 RGB 색상 인식 센서를 부품 분류 시제품에 적용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 기존의 조명장치에 비하여 광변환 효율이 높고 조도제어가 용이한 백색LED 와 컬러LED를 조합한 LED 조명장치와 컬러센서를 결합하여 자연광에 가까운 조명환경 구현하는 방법을 제안한다, 제안된 LED와 컬러센서 입력장치를 조합한 장치를 이용하여 인간을 위한 최적의 작업환경을 구축할 수 있으며 광변환 또한 높은 조명장치로 효과적인 조도제어 및 여건에 맞는 환경에 최적화된 색온도 구현이 가능하다.
본 논문에서는 실내 환경에서 색온도 검출이 가능한 이미지센서 모듈을 구현하였다. 이미지센서로 획득한 영상정보 내 색온도 정보는 색차조도계와 정합하여 LUT(Look Up Table)로 제작하였으며, 수광된 RGB값에 따른 색온도 정보가 자동 산출이 가능하도록 알고리즘을 개발하여 MCU(Micro Control Unit)에 반영하였다. 실내에서 이미지센서로 색온도를 측정한 결과 기준값 대비 5.91% 이하의 정확한 결과를 얻을 수 있었으며, 컬러센서를 이용한 색온도 측정 결과 대비 23.5% 이상의 균일도가 우수함을 확인하였다.
최근 센서 네트워크 기술의 발달과 카메라 기술의 발달로 이 두 기술을 접목한 비쥬얼 센서 기술을 이용하여 사람이 접근하기 어려운 지역을 효과적으로 관찰 또는 감시하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 비쥬얼 센서를 이용한 응용은 실외 지역을 카메라 센서를 이용하여 촬영하기 때문에 날씨나 시간에 따라 영상의 대비가 좋지 않은 영상이 얻어질 수 있다. 본 논문에서는 동일한 지역을 지속적으로 촬영하는 비쥬얼 센서의 특성을 이용하여 조도 대비 컬러 특성을 모델링하고 이 특성을 이용하여 대비가 개선된 영상을 실시간으로 만들 수 있는 방법을 제시한다. 제시하는 모델은 영상에서 관심영역을 설정하고 관심영역에 대해서 조도 대비 컬러 특성을 측정하여 이를 감마함수 형태로 모델링한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 저대비 영상의 컬러 성분들을 보정하여 영상의 대비를 개선하는 것을 보여준다.
많은 이미징 장치들이 특정 컬러의 광학 신호만을 통과시키는 컬러 필터 어레이를 포함한 단일 이미지 센서를 사용한다. 이러한 이미지 센서로부터 얻어진 이미지들은 각 픽셀에 하나의 컬러 값만을 갖기 때문에, 완전한 영상으로 복원해야 한다. 본 논문에서는 단일 이미지 센서를 탑재한 이미징 장치를 위한 새로운 컬러 보간법을 제안하였다. 제안한 방법은 이미지의 에지 영역에서 우수한 보간 결과를 얻기 위해 에지 선별 기능을 개선하였고, 점진적 영역에서의 보간을 위해 채널간의 새로운 관계를 제시하였다. 보간 성능 비교를 위해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수한 보간 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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