[논문]실내 환경의 공간조도 검출을 위한 이미지센서모듈

문성재; 임영석

doi:10.6109/jkiice.2019.23.7.771

실내 환경의 공간조도 검출을 위한 이미지센서모듈
Image Sensor Module for Detecting Space Illuminance in Indoor Environment 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.7, 2019년, pp.771 - 778

문성재 (Micro LED Research Center, Korea Photonics Technology Institute) , 임영석 (Department of Electronics and computer Engineering, Chonnam National University)

초록
AI-Helper

기존 단일 조도센서를 이용한 조도검출 방식은 좁은 FOV (Field of View) 특성 상 측정 위치에 따라 검출 조도의 균일도가 저하된다. 다수개의 조도센서를 통해 평균 조도값을 검출하는 방법은 복잡도 증가 및 계산과정에서 오류가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 넓은 FOV를 가지는 하나의 이미지센서를 기반으로 한 조도검출 방법을 제안하였으며, 제안된 방법은 기존 조도센서가 가지는 시스템 복잡도, 오류 증가 등의 문제점이 해결 가능하다. 실내 환경에서의 성능평가 결과는 색차조도계 (CL-200A)를 이용한 기준값 대비 조도센서가 1개인 경우 평균 12%, 조도센서가 5개인 경우 평균 10.7%, 이미지센서의 경우 평균 6.2% 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 이를 통해 이미지센서를 기반으로 한 제안된 검출방법은 균일성이 향상된 공간조도를 간단하고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The traditional illuminance intensity detection method using a single sensor has a problem that uniformity of illuminance detection is deteriorated depending on the measurement position due to the narrow FOV characteristic. In order to overcome this problem, a method of detecting an average illuminance value through a plurality of illuminance sensors is used, but the complexity and detection error are increased. In this paper, we propose a illuminance intensity detection method based on a single image sensor with wide FOV. The proposed method can solve the problems such as system complexity and error increase of existing illuminance sensor. The test results show that the difference of average value is 12% using a illuminance sensor, 10.7% using five illuminance sensors, and 6.2% using an image sensor compared with the reference value using the color difference illuminometer. It is confirmed that the proposed method can easily and accurately detect the space illuminance with improved uniformity.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Characteristic of Illumination sensor
그림 Fig. 2 Flow Chart of Space Illumination Detection Method
그림 Fig. 3 Operation of Auto Exposure
그림 Fig. 4 Block Diagram of Image Sensor Module
그림 Fig. 5 Operation of ISP
그림 Fig. 6 Generated Space Illumination Detection LUT
그림 Fig. 7 Circuit Diagram of Image Sensor and ISP
그림 Fig. 8 Manufactured Image Sensor Module and System Control
그림 Fig. 10 Implementation of CdS Sensor FW
그림 Fig. 9 Performance Evaluation Structure
표 Table. 1 CL-200A Specifications
그림 Fig. 11 Differences by Measurement Item
표 Table. 2 Corrected Value of Illumination
표 Table. 3 Data by Measurement Item

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 기존 조도 검출방법에 대한 문제점을 해결하기 위해 공간조도를 검출하는 이미지센서모듈을 설계 및 구현하였다. 성능검증은 실내 사무실 환경에서 조도센서와 이미지센서의 측정값을 색차조도계를 이용한 기준값과 비교하여 조도센서 1개의 경우 평균 12%, 조도센서 5개의 경우 평균 10.
본 논문에서는 이미지센서를 이용해 이러한 문제점을 보완한 검출방법과 이미지센서모듈을 설계 및 구현하였다. 개발된 이미지센서모듈과 조도센서를 통해 얻어진 조도를 색차조도계 (CL-200A)를 이용한 기준값과 비교하여 성능을 검증하였다.

제안 방법

Color Correction에서 이미지센서의 특성으로 인해 발생한 색 오류를 보정한다. Color Space Conversion을 통해 색공간을 변환하여 표현한다. 외곽선 강조, AWB, AE를 통해 최적의 영상을 추출한다.
조도센서의 HW는 조도센서와 아두이노 우노, 저항 10kΩ을 연결하여 조도센서에 따라 측정된 값이 10bit 디지털값으로 변환되어 출력하도록 하였으며, 10bit 출력으로 인해 조도를 전부 표현할 수 없기 때문에 보정값을 통해 조도가 검출되도록 하였다. FW는 아두이노에서 제공되는 SW (Software)를 이용하여 시리얼 통신이 가능하도록 하였으며, 구간별 측정된 값과 보정값의 곱으로 조도가 출력되도록 하였다.
사용한 SW는 IAR embedded workbench 8051을 사용하였으며, 코드 내에 AE 동작 시 얻어지는 데이터 Shutter Speed와 Sensor Gain 데이터, 외부와의 통신을 위한 I2C interface 함수를 구현하여 적용하였다. ISP 내 공간조도 검출 알고리즘 적용을 위한 ISP 업체의 기술지원이 필요하나, 원활하지 않아 System Control 부분에 해당 알고리즘을 적용하였다.
검출은 이미지센서의 ISP (Image Signal Processing) 내 AE (Auto Exposure) 동작 시 얻어지는 Shutter Speed와 Sensor Gain의 값을 생성된 LUT과 비교하여 공간조도를 검출한다.
HW는 임베디드 리눅스 기반 뉴로메카사의 BBAir를 구매하였으며, FW 상에 공간조도 검출 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상도 함께 출력되도록 구현하였다.
ISP FW (Firmware)는 데이터 송수신 및 영상 전송을 위한 I/O 등과 AE/AWB/AF 기능 동작 등이 구현되어있다. 사용한 SW는 IAR embedded workbench 8051을 사용하였으며, 코드 내에 AE 동작 시 얻어지는 데이터 Shutter Speed와 Sensor Gain 데이터, 외부와의 통신을 위한 I2C interface 함수를 구현하여 적용하였다. ISP 내 공간조도 검출 알고리즘 적용을 위한 ISP 업체의 기술지원이 필요하나, 원활하지 않아 System Control 부분에 해당 알고리즘을 적용하였다.
Color Space Conversion을 통해 색공간을 변환하여 표현한다. 외곽선 강조, AWB, AE를 통해 최적의 영상을 추출한다.
제안한 공간조도 검출방법은 기존의 조도센서를 통한 조도 검출방식의 문제점을 보완하기 위해 공간조도를 검출한다.
조도센서 1개 (1 point), 조도센서 5개 (5 point), 이미지센서 3가지 형태를 비교하였다. 조도센서 1개의 조도는 그림 9의 #3 지점에서 측정한 값을 나타낸다.
조도센서의 HW는 조도센서와 아두이노 우노, 저항 10kΩ을 연결하여 조도센서에 따라 측정된 값이 10bit 디지털값으로 변환되어 출력하도록 하였으며, 10bit 출력으로 인해 조도를 전부 표현할 수 없기 때문에 보정값을 통해 조도가 검출되도록 하였다. FW는 아두이노에서 제공되는 SW (Software)를 이용하여 시리얼 통신이 가능하도록 하였으며, 구간별 측정된 값과 보정값의 곱으로 조도가 출력되도록 하였다.

대상 데이터

ISP HW (Hardware)는 넥스트칩사의 NVP2430을 선택하였다. ISP는 입력 영상의 품질향상을 위해 여러 가지 신호처리를 거친다.
Image Sensor Module은 소니사의 IMX225 이미지센서와 넥스트칩사의 NVP2430 ISP를 기반으로 제작되었다. IMX225 이미지센서는 CMOS active pixel type이며, 최대 60fps로 약 1.

데이터처리

본 논문에서는 이미지센서를 이용해 이러한 문제점을 보완한 검출방법과 이미지센서모듈을 설계 및 구현하였다. 개발된 이미지센서모듈과 조도센서를 통해 얻어진 조도를 색차조도계 (CL-200A)를 이용한 기준값과 비교하여 성능을 검증하였다.
제안한 공간조도 검출방법의 성능을 판단하기 위해 실내 환경에서 조도센서와 이미지센서를 통해 측정된 데이터를 색차조도계 (CL-200A)를 이용한 기준값과 비교하여 발생하는 차이를 확인하였다.

이론/모형

System Control은 Image Sensor Module에서 전송된 Shutter Speed와 Sensor Gain의 값에 따른 Lux값이 LUT로 구현되어 있으며, 검출된 공간조도에 따라 시스템을 제어할 수 있도록 되어 있다. HW는 임베디드 리눅스 기반 뉴로메카사의 BBAir를 구매하였으며, FW 상에 공간조도 검출 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상도 함께 출력되도록 구현하였다.

성능/효과

본 논문에서는 기존 조도 검출방법에 대한 문제점을 해결하기 위해 공간조도를 검출하는 이미지센서모듈을 설계 및 구현하였다. 성능검증은 실내 사무실 환경에서 조도센서와 이미지센서의 측정값을 색차조도계를 이용한 기준값과 비교하여 조도센서 1개의 경우 평균 12%, 조도센서 5개의 경우 평균 10.7%, 이미지센서의 경우 평균 6.2%의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 이에따라 기존 방법보다 우수한 성능을 가지며, FW 형태로 쉽게 구현이 가능해 적은 비용으로도 공간조도를 검출할 수 있고, 추가로 영상획득도 가능해 활용도가 높을 것으로 보인다.
성능분석 결과 조도센서 1개는 평균 12%, 조도센서 5 개는 평균 10.7%, 이미지센서는 평균 6.2%의 차이가 있는 것을 확인하였다.
그림 11은 측정 항목별 차이에 대한 그림으로 x축은 색차조도계를 통해 측정된 기준값이며, y축은 측정된 데이터와 기준이 되는 데이터와의 차이값(%)을 나타낸 것이다. 조도센서 1개를 이용한 방식은 조도에 따른 차이의 변화가 큰 것을 확인할 수 있으며, 조도센서 5개는 1개에 비해 개선됨을 알 수 있으나, 이미지센서에 비해서는 변화가 크다.

후속연구

2%의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 이에따라 기존 방법보다 우수한 성능을 가지며, FW 형태로 쉽게 구현이 가능해 적은 비용으로도 공간조도를 검출할 수 있고, 추가로 영상획득도 가능해 활용도가 높을 것으로 보인다. 이로 인해 보다 정밀한 시스템 제어가 가능할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공간조도는 어떻게 검출되는가?	검출은 이미지센서의 ISP (Image Signal Processing) 내 AE (Auto Exposure) 동작 시 얻어지는 Shutter Speed와 Sensor Gain의 값을 생성된 LUT과 비교하여 공간조도를 검출한다.
	공간조도를 검출하는 이미지센서모듈의 문제점은 무엇인가?	이로 인해 보다 정밀한 시스템 제어가 가능할 것으로 보인다. 하지만 설치 환경 (광 환경)에 따라 공간조도 검출의 LUT의 정확도가 떨어지는 문제가 있어 다양한 환경에서의 데이터 축적을 통해 환경에 따른 표준화된 LUT을 도출할 필요성이 있다.
	조도 계산법이란?	조도 계산법은 광원으로부터 방사된 광속이 작업면에 도달하여 얻어지는 조도를 표준적인 계수들을 이용하여 작업면 전체조도의 평균치로 구하는 간략한 방법으로 현재까지 실용적으로 사용되어 오고 있으나 정확한 조도분포를 알아내기가 원리적으로 불가능하다. 광속법에 의하면 전반조명을 실시한 실내에서 작업면의 평균 조도는

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증