KR101588035B1 - 조명 장면을 자동으로 연출하는 조명 제어 시스템 및 방법 - Google Patents

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살바도르 이. 볼레코 리바스
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코닌클리케 필립스 엔.브이.
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Abstract

본 발명은 조명 시스템에 의한 조명 장면의 자동 연출, 특히 그 연출의 제어에 관한 것이다. 본 발명의 기본적인 아이디어는 이질적인 광원 또는 연출된 조명 장면의 동적으로 교란하는 이벤트와 같은 간섭을 자동으로 보상하는 것에 의해 조명 장면의 연출을 개선하는 것이다. 본 발명의 실시예는 조명 시스템에 의해 조명 장면을 자동으로 연출하는 조명 제어 시스템(10)을 제공하고, 상기 조명 제어 시스템(10)은, 간섭의 발생에 대하여 연출된 조명 장면을 모니터하고(14, 20, 22, 24), 모니터된 간섭의 발생이 보상되도록 상기 조명 시스템을 자동으로 재구성하도록(16, 18, 12) 적응된다. 그 결과, 본 발명은 예를 들면 결점이 있는 또는 이질적인 광원들에 의해 야기되는 동적인 교란들 또는 예기치 않은 이벤트들이 의도된 조명 장면의 연출을 왜곡하는 것을 막게 한다.

Description

조명 장면을 자동으로 연출하는 조명 제어 시스템 및 방법{LIGHT CONTROL SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATICALLY RENDERING A LIGHTING SCENE}
본 발명은 조명 시스템에 의한 조명 장면의 자동 연출, 특히 그 연출의 제어에 관한 것이다.
조명 모듈들, 예를 들면 솔리드 스테이트 조명의 기술 발전은 색, (상관된) 색 온도, 가변 빔 폭(variable beam width) 등과 같은 강화된 조명 특징들의 이용으로부터 이익을 얻는, 정교한 조명 분위기 또는 장면의 생성을 허용한다. 이러한 조명 모듈들의 다수의 제어 파라미터들을 효율적으로 제어하기 위하여, 최종 사용자가 조명 모듈들의 설정들을 구성하는 데 도움을 줄 수 있는, 진보된 조명 제어 시스템들이 개발되었다. 이러한 진보된 조명 제어 시스템들은 또한, 예를 들면 구체적인 조명 인프라스트럭처의 조명 모듈들에 대한 제어 값들 또는 파라미터들을 생성하기 위해 자동으로 처리되는, 특정한 조명 분위기 또는 장면의 추상적 기술(abstract description)을 포함하는 XML 파일로부터, 방 안의 특정한 조명 분위기들 또는 장면들을 자동으로 연출할 수 있다. 일반적으로, 조명 분위기들 또는 장면들은 공간 및 시간에서 조화롭게 함께 작용하는 조명 효과들의 집합으로서 정의될 수 있다.
그러나, 예를 들면 관련된 광원들 중 임의의 것의 오작동(malfunction), 조명 제어 시스템에 이질적인, 즉 시스템에 의해 제어되지 않는 광원이 의도된 장면의 연출에 예기치 않게 통합되는 것, 또는 햇빛의 역학과 같은 예기치 않은 이벤트들의 발생은 연출된 장면의 파멸을 초래할 수 있다. 또한, 교란(perturbation)의 효과는 상기 분위기들 또는 장면들을 실현하기 위해 유색 광이 이용될 때마다 한층 더 지각할 수 있게 된다. 원치 않은 및 교란하는 효과들은 여기에서 일반적으로 연출된 조명 분위기 또는 장면에의 간섭으로서 나타내어진다.
US6,118,231은 몇 개의 광원들 또는 몇 개의 광원들의 그룹들에 의해 조명되는 방 안의 밝기(luminosity)를 제어하는 제어 시스템 및 장치를 개시하고 있다. 밝기를 제어하기 위하여, 개별 광원들 또는 광원들의 그룹들의 광 강도들 사이의 비율이 조정되거나 수정될 수 있게 하는, 및 개별 광원들 또는 광원들의 그룹들의 광 강도들 사이의 비율이 일정하게 유지되면서 방 안의 전체 밝기가 조정되거나 수정될 수 있게 하는 시스템이 이용된다. 특히 이를 위해, 제어 장치가 시스템에 통합되고 개별 광원들의 전력 소비를 제어하기 위해 다양한 광원들의 모든 운영 장치들에 연결된다. 시스템은 또한 인공 광원들만이 아니라 방에 들어오는 일광도 제어하도록 구성될 수 있고, 그의 광 강도는 암실화 장치들(room darkening devices)을 통하여 조절될 수 있다.
[발명의 개요]
본 발명의 목적은 조명 장면을 자동으로 연출하는 개선된 조명 제어 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
이 목적은 독립 청구항들에 의해 해결된다. 추가적인 실시예들은 종속 청구항들에 의해 제시된다.
본 발명의 기본적인 아이디어는 이질적인 광원 또는 연출된 조명 장면의 동적으로 교란하는 이벤트와 같은 간섭을 자동으로 보상하는 것에 의해 조명 장면의 연출을 개선하는 것이다. 특히, 만약 연출된 조명 장면의 간섭이 검출되고 이치에 맞다고 생각되면, 그것은 특징화(characterize)되고 그것의 특징화는 그 후 연출된 조명 장면을 재구성하는 데 이용될 수 있다. 그 결과, 본 발명은 예를 들면 결점이 있는 또는 이질적인 광원들에 의해 야기되는 동적인 교란들 또는 예기치 않은 이벤트들이 의도된 조명 장면의 연출을 왜곡하는 것을 막게 한다. 또한, 만약 햇빛이 교란으로서 지각되거나 식별되면, 본 발명은 일광 수확(daylight harvesting)을 함축적으로 가능하게 하여 조명 시스템에 증가된 에너지 효율을 초래한다.
여기에서 사용되는 용어 "간섭"은 의도된 조명 분위기 또는 장면으로부터의 조명 분위기 또는 장면의 일탈이 조명 제어 시스템에 의해 자동으로 연출되게 하는 임의의 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들면, 간섭은 관련된 광원들 중 임의의 것의 오작동, 이질적인, 즉 시스템에 의해 제어되지 않는 광원이 의도된 조명 장면의 연출에 예기치 않게 통합되는 것, 또는 햇빛의 역학에 의해 야기되는, 연출된 조명 장면에의 임의의 원치 않은 및 교란하는 효과일 수 있다.
본 발명의 실시예는 조명 시스템에 의해 조명 장면을 자동으로 연출하는 조명 제어 시스템을 제공하고, 상기 조명 제어 시스템은,
- 간섭의 발생에 대하여 연출된 조명 장면을 모니터하고,
- 모니터된 간섭의 발생이 보상되도록 상기 조명 시스템을 자동으로 재구성하도록 적응된다.
따라서, 폐루프 제어 전략이 조명 제어 시스템에 구현될 수 있다. 에너지 효율을 증가시키기 위하여 일광으로부터 이익이 얻어지는, 일광 수확을 주로 수행하기 위해서만 적용되는, 폐루프 전략들과 대비하여, 본 발명의 시스템은 간섭의 발생의 경우에 조명 인프라스트럭처의 자율적인 재구성을 허용한다.
간섭의 발생에 대하여 연출된 조명 장면을 모니터하는 것은, 본 발명의 추가적인 실시예에 따르면,
- 연출된 조명 장면을 스캐닝하는 것, 및
- 참조 조명 장면에 관하여 상기 스캐닝된 조명 장면의 현저한 일탈을 검출하는 것을 포함할 수 있다.
연출된 조명 장면을 스캐닝하는 것은 예를 들면 특수한 광 검출기들 또는 센서들, 카메라, 또는 광역 광검출기(wide-area photodetector)에 의해, 상기 장면의 감각 판독(sensorial reading)을 취하는 것에 의해 수행될 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에서,
- 연출된 조명 장면을 스캐닝하는 것은 소정의 시간 기간에 걸쳐서 주어진 측정 지점들에서 샘플들을 취하는 것을 포함할 수 있고,
- 현저한 일탈을 검출하는 것은 상기 샘플들을 처리하는 것을 포함할 수 있다.
예를 들면, 샘플들을 처리하는 것은 프로세서에 의해 실행될 수 있는 전용 알고리즘에 의해 수행될 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 샘플들을 처리하는 것은 샘플들을 참조 값들과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 참조 값들은 참조 조명 장면으로부터, 예를 들면 조명 시스템에 의해 조명 장면이 생성되는 방 안의 특정한 참조 위치들에서 취해진 샘플들로부터 안출될 수 있다. 일반적으로, 참조 값들은 최종 사용자 미세 조정(end-user fine-tuning) 후에 조명 제어 시스템에 의해 자동으로 생성되는 조명 장면으로부터 안출된다. 참조 값들은 조명 제어 시스템의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 그것들은 또한 때때로, 특히 최종 사용자에 의해 조명 장면을 조정한 후에, 업데이트될 수 있다.
샘플들을 참조 값들과 비교하는 것은 본 발명의 실시예들에서 다음의 것들 중 하나를 포함할 수 있다:
- 관심 있는 영역들에 걸쳐서 사용자 조정된 조명 장면 및 연출된 조명 장면의 판독들 사이의 계산된 차이를 평균하고, 그 계산된 차이를 저역 통과 필터링하고, 마지막 관찰된 시간 기간들 동안에 샘플들의 평균에서 현저한 변화가 발생하였는지를 결정하기 위하여 상기 저역 통과된 계산된 차이를 임계값과 비교하는 것; 또는
- 현재의 샘플 이전의 마지막 시간 기간들을 포함하는 시간 윈도우(time window)를 정의하고, 그 정의된 시간 기간 동안에 취해진 샘플들로부터, 예측자(predictor), 예를 들면 선형 예측자를 추정하고, 일반화 우도비 검사(generalised likelihood ratio test)를 실행하고, 관심 있는 특정한 영역에 걸쳐서 모니터된 크기에서 변화가 발생하였는지를 결정하기 위하여 상기 일반화 우도비 검사의 결과를 임계값과 비교하는 것.
샘플들을 참조 값들과 비교하는 것을 위한 제1 해법은 비교적 낮은 계산 비용으로 구현될 수 있다. 제2 해법은 이질적인 광원들의 존재 또는 이용되는 조명 시스템에의 광원들의 제거 또는 오작동을 검출하는 보다 강건한 해법이다.
본 발명의 실시예는 조명 시스템을 자동으로 재구성하는 것은,
- 검출된 현저한 일탈로부터 간섭의 특징화의 프로세스를 트리거하는 것, 및
- 그 특징화에 따라서 특징화된 간섭을 중화(counteract)하기 위해 조명 시스템에 대한 구성 설정들의 계산을 수행하는 것을 포함할 수 있다는 것을 제공한다.
간섭의 특징화는 간섭들이 있는 영역들에서 소망의 조명 장면으로부터의 일탈이 새로운 조명 장면을 연출하는 것을 타당하게 할 만큼 큰지를 검사하는 데 도움이 될 수 있다.
시스템은 본 발명의 추가적인 실시예에서 조명 효과들의 주어진 명세로부터 조명 제어 명령들의 평가를 가능하게 하는 방법들을 수행하도록 적응될 수 있다. 이것은 조명 장면의 연출을 더 개선하게 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 시스템은 제어될 조명 시스템의 하드웨어의 행동을 특징화하는 광도 측정 특성 플롯들(photometric characteristic plots) 또는 그로부터 도출된 수학적 모델들을 더 포함할 수 있다. 따라서, 조명 장면의 연출은 최종 사용자들에 의한 지각에 더 잘 적응될 수 있다.
상기 광도 측정 특성 플롯들 또는 모델들은 본 발명의 실시예에서 참조 지점들(reference points) 또는 작업 표면들(work surfaces)에서의 조명 시스템의 조명 모듈들의 구성 설정들과 그 조명 모듈들의 기대 출력 사이의 관계를 제공한다.
시스템은 본 발명의 실시예에서 최종 사용자가 자동으로 연출된 조명 장면을 최종 사용자 선호에 따라 미세 조정하게 하도록 적응되어 있는 도구들을 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 그 도구들은 조명 제어 시스템에 의해 연출된 조명 장면을 미세 조정하기 위한 전용 제어 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터일 수 있다. 컴퓨터는 예를 들면 유선 또는 무선 접속을 통해 조명 제어 시스템에 접속될 수 있다. 제어 소프트웨어는 연출된 조명 장면을 미세 조정하기 위해 조명 제어 시스템에 송신되는 제어 신호들을 생성하도록 적응될 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 시스템은 평가 방법들을 수행하도록 적응될 수 있고,
- 조명 제어 시스템에 의해 모니터되는, 연출된 조명 장면에서의 크기들의 통계적 변화의 발생의 평가, 및
- 조명 시스템의 재구성의 필요에 관한 결정
을 가능하게 하는 정확도 경계들(accuracy boundaries)을 포함할 수 있다.
시스템은 본 발명의 실시예에서 지정된 조명 장면에 적합한 조명 구성 설정들을 평가하기 위해 선행의 항목들(antecedent items)을 이용하도록 적응되어 있는 프로세싱 유닛들을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 시스템은 조명 장면을 자동으로 연출하는 프로세스에 관련되는, 조명 제어 시스템의 모든 센서들, 프로세서들 및 액추에이터들 사이의 정보의 교환을 구현하도록 적응되어 있는 통신 기술들 및 네트워크 인프라스트럭처를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예는 조명 시스템에 의해 조명 장면을 자동으로 연출하는 조명 제어 방법을 제공하고, 그 방법은,
간섭의 발생에 대하여 연출된 조명 장면을 모니터하는 단계, 및
모니터된 간섭의 발생이 보상되도록 조명 시스템을 자동으로 재구성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 컴퓨터에 의해 실행될 때 본 발명에 따른 상기 방법을 수행할 수 있게 되어 있는 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램을 저장하는 레코드 캐리어, 예를 들면, CD-ROM, DVD, 메모리 카드, 디스켓, 또는 전자 액세스를 위한 컴퓨터 프로그램을 저장하기에 적합한 유사한 데이터 캐리어가 제공될 수 있다.
마지막으로, 본 발명의 실시예는 조명 시스템과 통신하기 위한 인터페이스를 포함하고 본 발명에 따른 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터를 제공한다.
본 발명의 이들 및 그 밖의 양태들은 이하에 설명되는 실시예들로부터 명백할 것이고 그 실시예들에 관련하여 설명될 것이다.
본 발명은 예시적인 실시예들에 관련하여 이하에서 더 상세히 설명될 것이다. 그러나, 본 발명은 이러한 예시적인 실시예들에 제한되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 조명 장면을 자동으로 연출하는 방법의 실시예의 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 조명 장면을 자동으로 연출하는 시스템의 실시예의 블록도이다.
이하에서, 기능적으로 유사한 또는 동일한 엘리먼트들은 동일한 참조 번호들을 가질 수 있다.
조명 모듈들에 의해 공급되는, 복잡한 조명 분위기 생성을 위해 요구되는, 함축적 중복(implicit redundancy)은 조명 제어 시스템에 의해 온라인 재구성 전략들을 통하여 조명 시스템의 강화된 성능 및 증가된 신뢰성(dependability)을 제공하기 위해 이용될 수 있다.
이하의 설명은 이것이 피드백 제어 전략에 의해 어떻게 달성될 수 있는지를 개시하고, 여기서 연출된 장면은 조명 장면 또는 분위기의 임의의 가능한 교란을 관찰하기 위해 능동적으로 모니터되고 분석된다. 만약 임의의 교란 또는 간섭이 검출되고 이치에 맞게 교란하고/괴롭히고 있다고 생각되면, 시스템은 그것을 특징화하고, 조명 시스템에 대한 구성 설정들의 계산에 관련된 알고리즘들을 실행하는 동안에 이 지식을 이용한다.
그 결과, 동적인 교란들 또는 예기치 않은 이벤트들(결점이 있는 또는 제어 시스템들에 이질적인 광원들)이 의도된 조명 장면의 연출을 왜곡하는 것을 막는 것이 가능하고 한편 햇빛이 교란으로서 작용할 때, 일광 수확이 함축적으로 가능하게 되어 조명 제어 시스템에 증가된 에너지 효율을 초래한다.
여기에서 설명된 본 발명의 실시예들은 다음의 것들 중 하나 이상을 주요 엘리먼트들로서 통합할 수 있다:
- 조명 효과들의 주어진 명세로부터 조명 제어 명령들의 평가를 가능하게 하는 방법들.
- 설치된 조명 하드웨어의 행동을 특징화하는 광도 측정 특성 플롯들 또는 그로부터의 모델들. 그것들은 참조 지점들 또는 작업 표면들에서의 조명 모듈들의 구성 설정들과 조명 모듈들의 (기대) 출력 사이의 관계를 제공한다.
- 최종 사용자가 처음에 자동으로 연출된 것을 최종 사용자 선호에 따라 미세 조정하게 하는 적합한 도구들.
- 조명 시스템의 실행 시간 동안에 참조 측정 지점들(작업 표면들)에서 조명 관련 크기들의 판독들을 수집하는 적합한 광센서들.
- 연출된 조명 장면에서의 모니터된 크기들의 통계적 변화의 발생의 평가 및 조명 시스템의 재구성의 필요에 관한 결정을 가능하게 하는 방법들, 및 명확한 정확도 경계들.
- 지정된 조명 장면에 적합한 조명 구성 설정들을 평가하기 위해 선행의 항목들을 이용하는 프로세싱 유닛들.
- 모든 관련된 센서들, 프로세서들 및 액추에이터들 사이의 정보의 교환을 구현하는 통신 기술들 및 네트워크 인프라스트럭처.
도 1은 본 발명에 따른 조명 장면을 자동으로 연출하는 방법의 실시예의 순서도이다. 이 방법은 다음의 필수적인 단계들을 포함한다:
단계 S10: 조명 시스템을 구성하는 조명 제어 시스템에 의해 자동으로 연출된 조명 장면을 스캐닝하는 단계.
단계 S12: 참조 조명 장면에 관하여 스캐닝된 조명 장면의 현저한 일탈을 검출하는 단계.
단계 S14: 검출된 현저한 일탈로부터 간섭의 특징화의 프로세스를 트리거하는 단계.
단계 S16: 그 특징화에 따라서 특징화된 간섭을 중화(counteract)하기 위해 조명 시스템에 대한 구성 설정들의 계산을 수행하는 단계.
상기 단계들 각각은, 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 스캐닝된 연출된 조명 장면의 추가적인 분석 또는 처리를 수행하는 몇 개의 하위 단계들을 포함할 수 있다.
단계 S10은 감각 판독들을 통하여 연출된 조명 분위기를 능동적으로 스캐닝하는 단계를 포함할 수 있다. 감각 입력은 임의의 이질적인, 결점이 있는 또는 제거된 광원(인공 또는 자연)의 자취를 찾기 위해 처리될 수 있다. 그런 취지로 사용자 미조정된(user-tweaked) 조명 장면의 최초 측정이 참조로서 간주될 수 있다.
단계 S12에서의 참조 장면에 관한 현저한 일탈의 검출은 단계 S14에서의 간섭의 특징화의 프로세스 및 그에 따라서 단계 S16에서 그것을 중화하기 위한 적합한 구성 설정들의 새로운 계산을 트리거한다.
단계 S12 내지 S16의 추가적인 이해를 위해, 특정한 방에서 연출되는, 조명 분위기가 고려된다. 이 분위기는 그 방의 관심 있는 상이한 영역들에서, 조명 분포들, 및 다른 조명 효과들을 연출하기 위해, 설치된 조명 하드웨어, 즉, 조명 시스템에 의해 요구되는 구성 설정들을 자동으로 계산하는, 조명 제어 시스템의 동작의 결과로 생긴다고 가정한다.
의도된 조명 분포들을 나타내기 위해 상기 시스템에 주어지는 입력은 (Debevec P.E. 및 Malik J., Proceedings ACM SIGGRAPH, 31:369-378, August 1997의 간행물 "Recovering high dynamic range radiance maps from photographs"에서 설명된 바와 같이) (일광이 관련될 수 있기 때문에 바람직하게는 하이 다이내믹 레인지의) 비트맵, 색 온도, 휘도(luminance) 또는 조도(illuminance) 맵 등에 있을 수 있다. 지금부터, 명세로부터 시스템에 의해 자동으로 연출된 분위기는 제로 장면(zero scene)이라고 불린다. 사진들 또는 판독들의 형태의 광도 측정 검출기들의 결과는 조명 분위기 내의 관심 있는 상이한 영역들에서 측정들을 수행하기 위해 이용된다. 그 후, 그 측정들은 예를 들면 최초 조명 장면 또는 제로 장면 구성으로서 데이터 뱅크에 저장된다. 그 후, 최종 사용자는 그 자신의 선호에 따라서 제로 장면을 미조정하도록 허용된다. 그런 취지로 그는 적합한 미세 조정 도구들을 이용할 수 있다. 일단 제로 장면이 사용자의 취향에 따라 조정되면, 그 결과로 생기는 연출된 장면은 미조정된 장면(tweaked scene)이라고 명명된다. 그 후 그는 그 미조정에 따르는지에 대하여 질문을 받을 수 있고 동의 후에, 제로 장면에 대하여 수행된 동일한 측정들이 미조정된 장면에 대하여 반복되고 그들의 값들은 전술한 데이터 뱅크에 기록된다(그 2개의 측정 세트들 사이의 차이들은, 어느 정도까지는, 최종 사용자의 미조정 조작들에 의해 야기된 변화들을 나타내어야 한다). 이 프로세스는, 통상적으로 최종 사용자가 특정한 조명 장면의 연출을 시작하고 그의 선호를 만족시키기 위해 제로 장면을 조정할 때 일어나기 때문에, 최초 시스템 셋업으로 간주될 수 있다.
그 후 정기적인 시간 간격으로, 제로 및 미조정된 장면들에 대하여 수행된 것들과 유사한 측정들 및 데이터 기록들이 단계 S10 동안에 실현된다. 그 후 샘플링 순간들에서의 얻어진 결과들은 스캐닝된 미조정된 조명 장면의 현저한 일탈을 검출하기 위하여 미조정된 장면에 대하여 달성된 것들과 비교된다(따라서 미조정된 장면은 참조 장면으로 간주된다).
이하에서는, 관리를 통한 검출 및 미조정된 장면과의 비교가 설명되는데, 그것은 단계들 S10 및 S12 중 하나에서 수행될 수 있기 때문이다.
제어되는 조명 기구들의 설정들을 자동으로 계산하기 위해 조명 관리 시스템에 의해 이용되는 데이터의 포맷은 샘플링 시간에서의 판독들에 의해 묘사된 현재의 상태와 미조정된 장면의 현재의 상태 사이의 비교를 수행하기 위해 추종되는 절차를 결정한다. 그 비교의 목적은 미조정된 장면으로부터의 현저한 일탈이 관찰되었는지를 알아내는 것이다. 만약 그러한 경우라면, 관찰된 새로운 경계 조건들을 고려한, 조명 장면의 새로운 연출이 타당할 수 있다.
이제, 참조 측정 지점들로서 간주되는, 방의 주어진 위치들에 배치된 어쩌면 이질적인 광도 측정 검출기들의 집합이 고려된다.
Figure 112010035994230-pct00001
은 미조정된 (조명) 장면 내의 k번째 측정 지점에서의 센서 판독이다. j는 1에서 Nr까지의 범위에 있는 양의 정수이고, 여기서 Nr은 조명 장면에서 모니터된 관심 있는 영역들의 수이다. k는 1에서 Nj까지의 범위에 있는 양의 정수이고, 여기서 Nj는 조명 장면에서 관심 있는 j번째 영역에 위치하고 모니터되는 측정 지점들의 수이다. 유사하게,
Figure 112010035994230-pct00002
는 연출된 조명 장면 내의 i번째 샘플링 시간에서 행해진 동일한 측정 지점에서의 센서 판독을 나타낸다.
간섭하는 광원들의 존재를 검출하기 위하여 참조 값들과의 비교를 수행하기 위해 다수의 대안들이 가능하다. 이하에서는 그들 중 소수가 제시된다. 제1의 옵션은 미조정된 장면과 연출된 조명 장면의 판독들 사이의 계산된 차이(차감)를 관심 있는 영역들에 걸쳐서 평균하는 것에 의해 실현된다.
Figure 112010035994230-pct00003
그 후, 그 결과로 생기는 (영역마다의) 차이들은 마지막 Nw 판독들의 가중 평균을 이용하여 저역 통과 필터링되고(이것은 관찰 기간들의 수가 Nw를 초과하는 것을 암시한다는 것에 주목한다), 여기서 같은 또는 더 높은 가중 계수들(w)이 더 최근의 판독들에 할당될 수 있다.
Figure 112010035994230-pct00004
마지막으로 이상적인 조건 하에서, 즉 간섭자가 없는 경우에, 계산된 인덱스들은 제로에 가까울 것으로 기대되기 때문에, 그것들은 마지막 관찰된 Nw 시간 기간들 동안에 광도 측정 판독들의 평균의 현저한 변화가 일어났는지를 결정하기 위해 임계값들
Figure 112010035994230-pct00005
와 비교될 수 있고(판독들에서의 잡음의 기대 변화가 높을수록, 선택된 임계값들은 더 높아진다), 그에 따라 의도된 조명 장면, 즉 사용자에 의해 미조정된 것으로부터의 일탈을 보상하기 위하여 장면의 새로운 연출이 분별 있는 선택이 된다.
이질적인 광원들의 존재, 또는 다르게는 소망의 장면을 연출하기 위해 이용되는 광원들의 제거 또는 오작동을 검출하는 제2의 보다 강건한 옵션은 현재의 샘플링 순간 이전의 마지막 Nw 시간 기간들을 포함하는 (슬라이딩) 시간 윈도우를 정의하는 것에 있을 수 있고, 그것의 판독들로부터 선택 예측자가 추정될 수 있다(비록 다른 선형(예를 들면, 상태-공간) 또는 비선형 모델들이 대신에 이용될 수 있지만). 따라서, 선형 예측자에 대하여 다음의 식이 성립한다고 가정된다.
Figure 112010035994230-pct00006
그러나 그 후, 상기 시간 윈도우로부터의 모든 과거 판독들로부터, 아마 예를 들면 RLS(recursive least square) 방법을 취하는 적응적 방식으로, 이전의 것과 동일한 구조를 공유하는 다른 선형 예측자가 계산된다.
Figure 112010035994230-pct00007
만약 그 판독들에 대하여 벡터 표기가 채용된다면, 이전의 식들은 다음과 같이 보다 간결하고 편리하게 표현될 수 있다.
Figure 112010035994230-pct00008
여기서 벡터
Figure 112010035994230-pct00009
는 시간 윈도우 안에 있는 실제 측정들을 유지하고; 열 벡터들
Figure 112010035994230-pct00010
Figure 112010035994230-pct00011
은 양쪽 선형 예측자들을 정의하는 Np 파라미터들을 유지하고, 한편
Figure 112010035994230-pct00012
Figure 112010035994230-pct00013
은 양쪽 예측자들에 따른 Nw 마지막 예측 오차들을 유지한다.
만약 선형 예측자들의 계수들이 최소 자승법(least squares approach)에 의하여 추정되었고 예측 오차들
Figure 112010035994230-pct00014
가 상관되지 않고 제로 평균을 갖는 가우스 분포를 따른다고 가정하면, 예측 오차 벡터
Figure 112010035994230-pct00015
는 그의 평균이
Figure 112010035994230-pct00016
에서의 널 벡터(null vector)이고 그의 공분산 행렬이
Figure 112010035994230-pct00017
인 다변수 가우스 분포(multivariate Gaussian distribution)를 따른다.
그 후 값
Figure 112010035994230-pct00018
이 다음과 같이 계산될 수 있도록 일반화 우도비 검사가 실행될 수 있다.
Figure 112010035994230-pct00019
여기서
Figure 112010035994230-pct00020
Figure 112010035994230-pct00021
의 최대 우도 추정자(maximum likelihood estimator)로부터 유래한다. 그런 취지로 시간 윈도우 밖의 값들롭부터 그것을 추정하기 위해 다음의 식들이 이용될 수 있다.
Figure 112010035994230-pct00022
만약
Figure 112010035994230-pct00023
의 값이 특정한 임계값을 초과한다면, 관심 있는 j번째 영역에 걸쳐서 모니터된 크기에서 변화가 검출되었다고 가정된다. 임계값이 어떻게 선택될 수 있는지에 대한 추가적인 상세에 대해서는, Basseville M. 및 Nikiforov I.V., Prentice Hall, 1st edition, April 1993의 "Detection of abrupt changes. Theory and Applications. Information and System Sciences.", 및 Gustafsson F., John Wiley and Sons, 1st edition, January 2000의 "Adaptive filtering and change detection"과 같은 참고 문헌들이 조사될 수 있다.
다르게는, 만약 모니터를 위해 사용된 광도 측정 검출기가 관심 있는 영역들의 정지 이미지들을 획득하는 종래의 카메라 또는 광역 광도계(wide-area photometer)라면, 비교는 다음과 같이 행해질 수 있다. 또한 삼자극 값들(tristimulus values)을 출력으로서 생성하거나 또는 그의 출력이 삼자극 값들로 변환될 수 있는 임의의 다른 광도 측정 센서(예를 들면, 비색계(colorimeter), 분광 광도계(spectrophotometer) 등).
Figure 112010035994230-pct00024
은 미조정된 (조명) 장면 내의 관심 있는 j번째 영역의 이미지로부터 얻어진 (삼색 색 공간에서 표현된) Nj 화소 값들을 유지하는 Nj×3 어레이이다. j는 1에서 Nr까지의 범위에 있는 양의 정수이고, 여기서 Nr은 조명 장면에서 모니터된 관심 있는 영역들의 수이다.
Figure 112010035994230-pct00025
는 연출된 조명 장면 내의 관심 있는 j번째 영역의 i번째 샘플링 시간에서의 측정의 결과로 생기는 (
Figure 112010035994230-pct00026
과 동일한 색 공간에서 표현된) Nj 화소 값들을 유지하는 Nj×3 어레이이다. 양쪽 이미지들은 동일한 영역들에 대응하는 이미지들의 콘텐트들이 동일한 좌표 프레임들 내에 정렬되도록 이미지 정합 스테이지(image registration stage)를 겪었다고 가정된다.
비교는
Figure 112010035994230-pct00027
Figure 112010035994230-pct00028
이미지들 사이의 (화소 단위의) 색차(color difference)를 계산하는 것에 의해 수행된다. 그런 취지로 적합한 색차 식이 적용된다. 2개의 가능한 선택들은 소위
Figure 112010035994230-pct00029
또는
Figure 112010035994230-pct00030
이다(이것은 지각된 이미지 품질에 큰 영향을 미치는 인간의 시각계의 공간적으로 복잡한 자극들, 색채 적응 및 다른 특징들의 고려를 가능하게 하는, S-CIELAB, CVDM 또는 MOM 모델들의 적용에 의해 더 확장될 수 있다. 이에 대해서는, 예를 들면, Johnson G.M. 및 Fairchild M.D., Proceeding of the Color Imaging Conference 2000, 1:24-30, 2000을 참조한다).
만약 조명 장면 내의 관심 있는 j번째 영역만이 고려된다면, 비교의 결과로, 이후
Figure 112010035994230-pct00031
로서 불리는 Nj×1 어레이가 생긴다. 이 어레이로부터, 평균 색차의 평균 값이 계산된다. 이 (스칼라) 평균 값은
Figure 112010035994230-pct00032
로서 표시되고 그 차이를 요약하는 데 이용될 수 있다.
Figure 112010035994230-pct00033
지금부터 스칼라 계산된 색차
Figure 112010035994230-pct00034
는 임의의 변화의 발생을 조사하기 위하여
Figure 112010035994230-pct00035
가 앞에 제시된 것과 동일한 방식으로 이용될 수 있다. 관심 있는 영역들에 걸쳐서의 색차들의 평균 값들의 선택은 이미지 정합 프로세스에서의 정확도의 부족에 관하여 변화 검출의 강건성을 증가시킨다.
이하에서는, 단계 S14에서 일어날 수 있는, 검출된 변화들의 특징화 및 이용이 설명된다.
일단 새로운 연출이 타당할 수 있는 관심 있는 하나 이상의 영역들이 식별되면, 상기 영역들에서 미조정된 장면에 관한 일탈이 조명 장면의 새로운 연출을 타당하게 할 만큼 큰지가 검사되어야 한다. 이것은 상이한 센서들의 판독들을 통하여, 즉 측정된 값들의 정의된 시간 윈도우에 걸쳐서의 평균이 여전히 한계 내에 있다는 것을 검증하는 것을 통하여 쉽게 조사될 수 있다. 만약 그러한 경우가 아니라면 새로운 연출 스테이지에서 고려하기 위하여 간섭자 또는 이벤트가 특징화될 필요가 있다.
이제, 특정한 작업 표면들 상의 관심 있는 영역들에 걸쳐서의 의도된 조명 분포(들)를 기술하기 위해 시스템에의 입력으로서 이미지들(또는 광도 측정 값들을 유지하는 수치 어레이들)을 이용하는, 조명 제어 시스템이 고려된다.
그러한 조명 관리 시스템에 대하여 검출된 이질적인 광원들 또는 간섭자들은 바람직하게는 제약들 또는 경계 조건들로서 해법의 계산에 통합되어야 한다. 그것을 실현하기 위해서는, 타깃을 지정하기 위해 이용된 것과 호환되는 포맷이 이용될 필요가 있다. 바꾸어 말하면, 만약 타깃 조명 분포를 기술하기 위해 이미지들이 이용되었다면, 교란을 식별하는 데도 이미지가 이용되어야 한다.
그러한 조명 제어 시스템에 대하여, 광원들의 능력들은 (적합한 색 공간으로 표현된) 이미지들, 또는 광도 측정들의 어레이들로서 저장되었다. 그 후, 색 과학이 교시하는 것에 따라서, 중첩 원리가 성립하고 따라서 만약 특정한 위치에서 개별 광원들에 의해 생성된 효과들의 공간적으로 일치하는(이것이 카메라 유형 검출기들을 이용하여 획득된 이미지들을 처리하기 위해 이미지 정합이 이용되어야 하는 이유이다) 측정들이 입수 가능하다면, 그것들은 모든 수반된 소스들의 조인트 효과가 단순히 그들의 값들을 가산하는 것에 의해 어떻게 보일지를 예측하기 위해 이용될 수 있다.
따라서, 만약 식별된 교란의 공간적으로 일치하는 측정들이 입수 가능하다면, 그것들도 시스템이 그것을 보상하는 적합한 제어 값들을 계산할 때 고려하기 위하여 추가될 수 있다. 따라서, 만약 교란이 관심 있는 j0번째 영역에 위치하였고 i0가 마지막 샘플링 기간을 나타낸다면, 그것은 직접적으로 그것의 마지막 측정(들)과 미조정된 장면 내의 대응하는 것(들) 사이의 차이로서 특징화될 수 있다. 즉 카메라 유형 검출기들에 대하여,
Figure 112010035994230-pct00036
여기서 행렬들
Figure 112010035994230-pct00037
은 색 좌표 산출들의 직접 차감이 색에 관하여 교란을 특징화하기 위해 유효하도록 예를 들면 CIE XYZ, LMS 또는 RIMM RGB와 같은 선형 비색 색 공간에서 표현되는 것으로 추정된다(분광 광도계 또는 다중 스펙트럼 카메라로부터의 스펙트럼 판독들도 유사하게 처리될 수 있다는 것에 주목한다. 그 이유는 그것들의 측정들도 부가적(additive)이기 때문이다).
한편, 유사하게, 만약 비-카메라 유형 검출기들이 관심 있는 j0번째 영역에서 임의의 간섭을 검출하였고 i0가 마지막 샘플링 기간을 나타낸다면, 미조정된 장면에 관한 차이들의 집합은 그것을 특징화하는 데 이용될 수 있다(통상적으로 조명 엔지니어링에 관련된 대부분의 조명 관련 및 광도 측정 크기들(예를 들면 조도 및 휘도)에 대한 경우인, 특정된 크기에 대하여 중첩 원리가 성립하는 한은).
Figure 112010035994230-pct00038
다르게는, 간섭자를 특징화하기 위해 단지 마지막 측정을 이용하는 대신에, 일부 경우에는 이동 평균이 다음 회귀식들을 적용하는 것에 의해 훨씬 더 나은 작업을 할 수 있다.
Figure 112010035994230-pct00039
여기서
Figure 112010035994230-pct00040
는 보다 최근의 측정들에 더 많은(또는 더 적은) 가중치를 주는 망각 계수(forgetting factor)로서 기능한다.
일단 간섭자들이 발견되고 그들의 간섭이 수학적으로 특징화되면, 그것들은 특히 단계 S16에서 추상적 기술로부터 조명 분위기 또는 장면을 자동으로 연출하는 방법에 통합될 수 있다. 전술한 바와 같이, 설치된 조명의 제어 값들 및 구성 설정들을 자동으로 계산하기 위해 이용되는 알고리즘들은 간섭자들을 추가하는 것에 의해 간섭자들의 효과를 고려할 수 있고 의도된 조명 분포가 실현될 수 있다. 그러나, 임의의 계산에 앞서, 가능할 때마다, 교란이 검출된 관심 있는 임의의 표면 또는 영역을 조명하는 임의의 조명 기구(또는 램프)의 기능의 조사를 수행하는 것이 타당할 것이다. 그 이유는 검출된 교란들은 오작동하는 조명 하드웨어에 의해 생성될 수도 있기 때문이다. 따라서, 만약 임의의 조명이 이용 불가능하다면, 알고리즘들은 조명 환경을 연출하기 위해 임의의 결점이 있는 컴포넌트들을 이용하지 않고 따라서 계산 중에 그것을 고려하기 위하여 이 상황을 알고 있어야 한다.
도 2는 조명 시스템에 의해 조명 장면을 자동으로 연출하는 조명 제어 시스템(10)의 블록도이다. 조명 제어 시스템(10)은 (도시되지 않은) 조명 시스템의 조명 모듈들에 대한 구성 설정들(12)을 생성한다.
조명 제어 시스템은 특히 연출된 조명 장면에서의 간섭에 대하여, 조명 시스템에 의해 연출된 조명 장면을 스캐닝하는 모니터링 유닛(14)을 포함한다. 모니터링 유닛(14)은 방 안에 상이한 위치들에 위치하고 이들 상이한 위치들에서 조명 파라미터들을 측정하도록 적응된 센서들(20, 22, 및 24)로부터 신호들을 수신한다. 센서들은 예를 들면 카메라 또는 광검출기일 수 있다. 모니터링 유닛(14)은 특히 도 1에 도시된 방법의 단계 S10을 수행하도록 적응되어 있다. 따라서, 모니터링 유닛(14)은 소프트웨어 구현 단계 S10을 실행하는 프로세싱 유닛에 의해 구현될 수 있다.
스캐닝의 결과는 모니터링 유닛(14)으로부터, 스캐닝된 간섭의 발생을 특징화하도록 적응된 특징화 유닛(16)에 전송된다. 특징화 유닛(16)은 특징화된 간섭의 발생을 참조 값들과 비교하고 조명 장면의 적응이 요구되는지 여부를 결정하도록 더 적응되어 있다. 만약 적응이 요구된다면, 특징화 유닛(16)은 재구성 유닛(18)에 트리거 신호를 송신하는 것에 의해 연출된 조명 장면의 재구성을 트리거하도록 적응된다. 특히, 특징화 유닛(16)은 도 1에 도시된 방법의 단계들 S12 및 S14를 수행하도록 적응될 수 있다. 그것은 또한 소프트웨어 구현 단계들 S12 및 S14를 실행하는 프로세싱 유닛에 의해 구현될 수도 있다.
재구성 유닛(18)은 간섭의 발생의 특징화의 결과에 기초하여 조명 장면을 연출하는 새로운 프로세스를 시작하고 새로이 연출된 조명 장면을 새로운 조명 장면을 생성하기 위해 조명 시스템에 새로이 계산된 구성 설정들(12)로서 적용하도록 적응된다. 특히, 재구성 유닛(18)은 도 1에 도시된 방법의 단계들 S16 및 S18을 수행하도록 적응될 수 있다. 따라서, 그것은 소프트웨어 구현 단계들 S16 및 S18을 실행하는 프로세싱 유닛에 의해 구현될 수 있다.
컴퓨터(26)가 조명 제어 시스템(10)과 접속되고, 예를 들면 조명 시스템을 갖는 방의 레이아웃 및 조명 시스템의 가능한 조명 효과들을 나타낼 수 있는, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖는 전용 소프트웨어를 통해, 최종 사용자가 연출된 조명 장면을 미세 조정할 수 있게 한다. 또한, 데이터베이스(28)가 제공되고 조명 제어 시스템(10)과 접속될 수 있다. 데이터베이스(28)는 조명 시스템의 파라미터들, 특히, 제로 장면 설정 또는 미조정된 장면 설정과 같은, 조명 시스템에 대한 구성 설정들을 저장할 수 있다. 또한, 최종 사용자가 컴퓨터(26)의 GUI를 통해 미세 조정 조명 장면의 설정을 데이터베이스(28)에 저장할 수 있다. 또한, 스캐닝된 조명 장면의 데이터 기록들이, 예를 들면 정기적인 시간 간격으로 조명 제어 시스템(10)에 의해 자동으로, 특히 조명 장면의 변화들을 검출하기 위해 특징화 유닛(16)에 의해 수행될 통계적 조사와 같은 추가적인 처리를 위해, 데이터베이스(28)에 저장될 수 있다.
여기에서 설명된 발명은 복잡한 조명 분위기를 연출하기 위해 실내 조명 인프라스트럭처의 자동 구성, 모니터링 및 제어에 적용될 수 있다. 특히, 여기에서 설명된 발명은 자동 조명 제어 시스템이 실행 시간 동안에 조명 장면의 연출을 모니터하여 상이한 작업 표면들에서의 그것의 엘리먼트들의 정확한 재현을 조사하고 제공하는 것을 가능하게 한다. 연출된 조명 장면의 관리는 조명 제어 시스템이, 아마 광원들의 오작동에 의해 또는 제어할 수 없는 광원들(예를 들면, 이런 식으로 일광 수확을 허용하고 따라서 보다 높은 에너지 효율 또는 인공 광원들을 생성하는, 햇빛)이 장면의 통합되는 것에 의해 야기되는 원치 않은 또는 예기치 않은 일탈들을 보상할 수 있는 정책들을 트리거하게 한다. 본 발명은 개루프 방식으로 동작하는 임의의 자동 조명 제어 시스템의 위에서 실행되어, 그것에 진보된 자기 치유 특징들을 제공할 수 있다.
따라서, 본 발명은 매우 복잡하고 다용도의 시설들을 위한 진보된, 미래에도 경쟁력을 갖춘 조명 관리 시스템의 일부로서 평가될 수 있다. 또한, 여기에서 개시된 해법은 추상적 기술로부터 조명 분위기 또는 장면을 자동으로 연출하는 방법 또는 시스템에의 이상적인 보충일 수 있다.
본 발명의 기능의 적어도 일부는 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 수행될 수 있다. 소프트웨어로 구현하는 경우에, 본 발명을 구현하는 단일 또는 다수의 알고리즘들을 처리하기 위해 단일 또는 다수의 표준 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러들이 이용될 수 있다.
단어 "포함하는(comprise)"은 다른 엘리먼트들 또는 단계들을 배제하지 않고, 단수("a" 또는 "an")는 복수를 배제하지 않는다는 것에 주목해야 한다. 또한, 청구항들에서의 임의의 참조 부호들은 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 해석되지 않아야 한다.

Claims (17)

  1. 조명 시스템에 의해 조명 장면을 자동으로 연출하는(rendering) 조명 제어 시스템(10)으로서, 상기 조명 제어 시스템(10)은,
    간섭의 발생에 대하여 상기 연출된 조명 장면을 모니터하고(14, 20, 22, 24),
    모니터된 간섭의 발생이 보상되게 상기 조명 시스템을 자동으로 재구성하도록(16, 18, 12)
    되어 있으며,
    상기 간섭의 발생에 대하여 상기 연출된 조명 장면을 모니터하는 것은,
    소정의 시간 기간에 걸쳐 주어진 측정 지점들에서 샘플들을 취하는 것을 포함하는, 상기 연출된 조명 장면을 스캐닝하는 것(14; S10), 및
    상기 샘플들을 참조 값들과 비교하는 것을 포함하는, 상기 샘플들의 처리에 의해, 참조 조명 장면에 관하여 상기 스캐닝된 조명 장면의 현저한 일탈(deviation)을 검출하는 것(16; S12)
    을 포함하고, 상기 샘플들을 참조 값들과 비교하는 것은,
    관심 있는 영역들에 걸쳐 사용자 조정된 조명 장면 및 상기 연출된 조명 장면의 판독들 사이의 계산된 차이를 평균하고, 상기 계산된 차이를 저역 통과 필터링하고, 상기 저역 통과 필터링되는 계산된 차이를 임계값과 비교하여, 마지막 관찰된 시간 기간들 동안에 샘플들의 평균에서 현저한 변화가 발생하였는지를 결정하는 것; 또는
    현재의 샘플 이전의 마지막 시간 기간들을 포함하는 시간 윈도우(time window)를 정의하고, 상기 정의된 시간 윈도우 동안에 취해진 상기 샘플들로부터 예측자(predictor)를 추정하고, 일반화 우도비 검사(generalised likelihood ratio test)를 실행하고, 상기 일반화 우도비 검사의 결과를 임계값과 비교하여, 관심 있는 특정한 영역에 걸쳐 모니터된 크기(magnitude)에서 변화가 발생하였는지를 결정하는 것
    중 하나를 포함하는 조명 제어 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 조명 시스템을 자동으로 재구성하는 것은,
    상기 검출된 현저한 일탈로부터 간섭의 특징화(characterisation)의 프로세스를 트리거하는 것(16; S14), 및
    상기 특징화에 따라 특징화된 간섭을 중화(counteract)하기 위해 상기 조명 시스템에 대한 구성 설정들의 계산을 수행하는 것(18; S16)
    을 포함하는 조명 제어 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 조명 효과들의 주어진 명세로부터 조명 제어 명령들의 평가를 가능하게 하는 방법들을 수행하도록 또한 되어 있는 조명 제어 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 제어될 상기 조명 시스템의 하드웨어의 거동을 특징화하는, 광도 측정 특성 플롯들(photometric characteristic plots) 또는 그로부터 도출된 수학적 모델들을 더 포함하는 조명 제어 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 광도 측정 특성 플롯들 또는 모델들은, 참조 지점들(reference points) 또는 작업 표면들(work surfaces)에서의 상기 조명 시스템의 조명 모듈들의 예상 출력과 상기 조명 모듈들의 구성 설정들 사이의 관계를 제공하는 조명 제어 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 최종 사용자가 상기 자동으로 연출된 조명 장면을 상기 최종 사용자의 선호에 따라 미세 조정할 수 있게 하도록 되어 있는 도구들(26)을 더 포함하는 조명 제어 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 평가 방법들을 수행하도록 또한 되어 있으며, 상기 조명 제어 시스템에 의해 모니터되는, 상기 연출된 조명 장면에서의 크기들의 통계적 변화의 발생의 평가, 및 상기 조명 시스템의 재구성의 필요에 관한 결정을 가능하게 하는 정확도 경계들(accuracy boundaries)을 포함하는 조명 제어 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 지정된 조명 장면에 피팅되는(fit) 조명 구성 설정들을 평가하기 위해 선행의 항목들(antecedent items)을 이용하도록 되어 있는 프로세싱 유닛들(14, 16, 18)을 더 포함하는 조명 제어 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 조명 장면을 자동으로 연출하는 프로세스에 관련되는, 상기 조명 제어 시스템의 모든 센서들, 프로세서들 및 액추에이터들 사이의 정보의 교환을 구현하도록 되어 있는 통신 기술들 및 네트워크 인프라스트럭처를 더 포함하는 조명 제어 시스템.
  10. 조명 시스템에 의해 조명 장면을 자동으로 연출하는 조명 제어 방법으로서,
    소정의 시간 기간에 걸쳐 주어진 측정 지점들에서 샘플들을 취하는 것을 포함하는 상기 연출된 조명 장면을 스캐닝하는 단계(S10), 및
    상기 샘플들을 참조 값들과 비교하는 것을 포함하는, 상기 샘플들의 처리에 의해, 참조 조명 장면에 관하여 상기 스캐닝된 조명 장면의 현저한 일탈(deviation)을 검출하는 단계(S12)
    를 포함하고, 상기 비교하는 것은,
    관심 있는 영역들에 걸쳐 사용자 조정된 조명 장면 및 상기 연출된 조명 장면의 판독들 사이의 계산된 차이를 평균하고, 상기 계산된 차이를 저역 통과 필터링하고, 상기 저역 통과 필터링되는 계산된 차이를 임계값과 비교하여, 마지막 관찰된 시간 기간들 동안에 샘플들의 평균에서 현저한 변화가 발생하였는지를 결정하는 것; 또는
    현재의 샘플 이전의 마지막 시간 기간들을 포함하는 시간 윈도우(time window)를 정의하고, 상기 정의된 시간 윈도우 동안에 취해진 상기 샘플들로부터 예측자(predictor)를 추정하고, 일반화 우도비 검사(generalised likelihood ratio test)를 실행하고, 상기 일반화 우도비 검사의 결과를 임계값과 비교하여, 관심 있는 특정한 영역에 걸쳐 모니터된 크기(magnitude)에서 변화가 발생하였는지를 결정하는 것
    중 하나를 포함하는 조명 제어 방법.
  11. 컴퓨터에 의해 실행될 때 제10항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
  12. 조명 시스템과 통신하기 위한 인터페이스를 포함하고 제10항에 따른 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
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  17. 삭제
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