KR102630585B1 - 시각적 작업을 위한 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents

시각적 작업을 위한 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 이러한 장치(10)는: 작업이 수행되는 장면의 모델(Ms), 관찰되는 지점의 시퀀스를 포함하는 작업의 모델(Mt), 이동 가능한 머리 및 적어도 하나의 회전 이동 가능한 눈을 포함하는 착용자의 모델(Mw)을 획득하도록 구성된 적어도 하나의 입력부(12); 적어도 하나의 프로세서(14)를 포함하고, 적어도 하나의 프로세서(14)는, 착용자의 모델(Mw)이 해당 지점을 각각 관찰하도록 적어도 하나의 지점에 대한 머리 자세(HP)를 결정하도록, 착용자 모델, 장면 모델 및 작업 모델(Mw, Ms, Mt)을 기초로, 해당 지점에 대한 머리 자세(HP)를 가지고 작업을 수행하는 착용자에 대한 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 결정하도록, 장비가 착용자에게 적합한 범위를 결정하기 위해서 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 제공하도록 구성된다.

Description

시각적 작업을 위한 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치 및 방법
본 발명은, 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
오늘날, 안과용 렌즈 또는 태양 렌즈와 같은 시각적 장비의 성능이 많은 수의 기준, 즉, 예를 들어 양안 시력과 관련된, 시력의 선명도, 왜곡 또는 다른 기준의 이용에 의해서 평가될 수 있다.
시력의 선명도를 평가하는 것은 일반적으로, 대상 지점을 향하는 주어진 응시 방향에 대한, 도수 오류(power error), 잔류 난시 또는 고차 수차(higher order aberration)와 같은 수차의 양을 평가하는 것으로 구성된다.
왜곡을 평가하는 것은 일반적으로, 렌즈의 프리즘 편차(prismatic deviation)와 관련된, 주어진 응시 방향 및 주어진 주변 방향에 대한 공간의 왜곡을 평가하는 것으로 구성된다.
렌즈의 프리즘 편차를 평가하는 것은 그러한 프리즘 편차가 착용자의 자세 또는 응시 방향에 미치는 영향에 관한 몇몇 표시를 제공할 수 있다. 그러나, 그러한 접근방식은 제한된다. 사실상, 그러한 접근 방식은, 착용자가 시각적 작업을 수행할 때, 착용자의 자세 또는 응시 방향에 관한 직접적인 정보를 제공하지 않는다. 착용자의 실제 자세 및 응시 방향은 실질적으로 시력과 전반적인 편안함 사이의 절충으로부터 초래된다.
또한, 시각적 장비의 성능 평가는 일반적으로 실제 사람에 대해서 실행되는 기간이 길고 값비싼 테스트 절차로부터 초래된다. 또한, 그러한 테스트 결과는, 해당 테스트에 관여되었던 착용자와 상당히 다른 착용자를 위해서는 재사용될 수 없다.
따라서, 하나 이상의 주어진 시각적 작업을 실행하는 착용자에 대한 시각적 장비의 성능을 평가하는 더 신속하고 경제적인 방식이 필요하고, 그러한 성능 평가는 미리 결정된 착용자 그룹을 위해서 용이하게 재사용될 수 있을 것이다.
본 발명의 목적은 종래 기술의 전술한 단점을 극복하는 것이다.
이를 위해서, 본 발명은, 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치를 제공하고, 그러한 장치는:
적어도 하나의 입력부로서,
적어도 하나의 시각적 작업이 수행되는 장면의 모델을 획득하도록;
장면의 모델 내에서 관찰되는 지점들의 시퀀스를 포함하는 적어도 하나의 시각적 작업의 모델을 획득하도록;
장면의 모델에 대해서 이동 가능한 머리, 및 머리에 대해서 회전적으로 이동 가능한, 시각적 장비와 협력하는, 적어도 하나의 눈을 포함하는 착용자의 모델을 획득하도록; 구성된 적어도 하나의 입력부;
적어도 하나의 프로세서로서,
착용자의 모델이 지점 중 적어도 하나를 각각 관찰하도록, 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세를 결정하도록;
착용자 모델, 장면 모델 및 시각적 작업 모델을 기초로, 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세를 가지고 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 착용자에 대한 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수를 결정하도록;
시각적 장비가 착용자에게 적합한 범위를 결정하기 위해서 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수를 제공하도록; 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다.
그에 따라, 개시 내용에 따른 장치는 특히 착용자의 가상의 모델을 이용하여, 자동적으로 머리 자세를 결정할 수 있게 하고 잠재적으로 효율적이고 경제적인 방식으로 시각적 장비의 성능을 평가할 수 있게 한다.
이는, 예를 들어 고려되는 시각적 작업(들)를 수행하는 착용자와 연관된 작업-지향형 성능 매개변수에 미치는 영향과 관련하여 2개의 시각적 장비를 비교하는 것에 의해서, 고려되는 시각적 작업(들)를 수행하는 착용자를 위한 가장 적합한 시각적 장비를 결정할 수 있게 한다.
또한, 이는, 처방, 절반-동공 거리(half-pupillary distance), 착용 조건, 관찰되는 장면의 특성 및/또는 시각적 작업의 특성과 같은, 주어진 착용자의 매개변수를 추가로 고려하는 것에 의해서, 주어진 착용자에 대한 렌즈를 개인화할 수 있게 한다.
또한, 개시 내용에 따른 장치에 의해서 이루어지는 성능 평가는 주어진 착용자 개체군에 적용될 수 있고, 그에 따라 다양한 개인들에 대해서 테스트를 반복하여야 하는 부담을 제거한다.
본 발명은 또한, 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 방법을 제공하고, 그러한 방법은:
적어도 하나의 시각적 작업이 수행되는 장면의 모델을 획득하는 단계;
장면의 모델 내에서 관찰되는 지점들의 시퀀스를 포함하는 적어도 하나의 시각적 작업의 모델을 획득하는 단계;
장면의 모델에 대해서 이동 가능한 머리, 및 머리에 대해서 회전적으로 이동 가능한, 시각적 장비와 협력하는, 적어도 하나의 눈을 포함하는 착용자의 모델을 획득하는 단계;
적어도 하나의 프로세서에 의해서, 착용자의 모델이 지점 중 적어도 하나를 각각 관찰하도록, 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세를 결정하는 단계;
적어도 하나의 프로세서에 의해서, 착용자 모델, 장면 모델 및 시각적 작업 모델을 기초로, 적어도 하나의 머리 자세를 가지고 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 착용자에 대한 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수를 결정하는 단계;
시각적 장비가 착용자에게 적합한 범위를 결정하기 위해서 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수를 제공하는 단계를 포함한다.
특정 모드에서, 평가를 위한 그러한 방법은, 그 임의의 실시형태에서, 개시 내용에 따른 평가를 위한 장치에 의해서 실행된다.
본 발명은 또한 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 해당 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하고, 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세서가 접근할 수 있는 하나 이상의 명령어의 시퀀스를 포함하고, 하나 이상의 명령어의 시퀀스는, 프로세서에 의해서 실행될 때, 프로세서가:
적어도 하나의 시각적 작업이 수행되는 장면의 모델을 획득하게 하고;
장면의 모델 내에서 관찰되는 지점들의 시퀀스를 포함하는 적어도 하나의 시각적 작업의 모델을 획득하게 하고;
장면의 모델에 대해서 이동 가능한 머리, 및 머리에 대해서 회전적으로 이동 가능한, 시각적 장비와 협력하는, 적어도 하나의 눈을 포함하는 착용자의 모델을 획득하게 하며;
착용자의 모델이 지점 중 적어도 하나를 각각 관찰하도록, 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세를 결정하게 하고;
착용자 모델, 장면 모델 및 시각적 작업 모델을 기초로, 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세를 가지고 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 착용자에 대한 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수를 결정하게 하고;
시각적 장비가 착용자에게 적합한 범위를 결정하기 위해서 작업-지향형 성능 매개변수를 제공하게 한다.
그러한 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 장점은, 장치의 장점과 유사하기 때문에, 이들을 여기에서 반복 설명하지 않는다.
컴퓨터 프로그램 제품은 유리하게 임의의 실행 모드에서 방법을 실행하도록 구성된다.
본원에서 제공되는 설명 및 그 장점의 보다 완전한 이해를 위해서, 이제, 유사한 참조 번호들이 유사한 부분들을 나타내는 첨부 도면 및 상세한 설명과 함께 이루어지는 이하의 간단한 설명을 참조한다.
도 1은 특정 실시형태에 있어서, 본 발명에 따른 장치의 개략도이다.
도 2는 특정 실시형태에 있어서, 본 발명에 따른 장치에 의해서 획득된 장면의 모델의 예의 개략도이다.
도 3은 특정 실시형태에 있어서, 본 발명에 따른 장치에 의해서 획득된 착용자의 모델의 예의 개략도이다.
도 4는 특정 실시형태에 있어서, 본 발명에 따른 방법의 단계들을 보여주는 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 모델링된 장면에서 모델링된 시각적 작업을 수행하는 모델링된 착용자의 예의 개략도이다.
도 6은 본 발명에 따른 장치 또는 방법에 의해서 획득되는 시뮬레이션으로서, 2개의 상이한 렌즈들의 쌍을 착용할 때 도 5에 도시된 시각적 작업을 수행하는 착용자의 머리 자세 활동(head posture effort)의 시뮬레이션을 보여주는 그래프이다.
도 7은 본 발명에 따른 장치 또는 방법에 의해서 획득되는 시뮬레이션으로서, 2개의 상이한 렌즈들의 쌍을 착용할 때 도 5에 도시된 시각적 작업을 수행하는 착용자의 응시 활동의 시뮬레이션을 보여주는 그래프이다.
이하의 설명에서, 도면은 반드시 실제 축척일 필요는 없으며, 특정 특징부가 명확성과 간결함을 위해 또는 정보 목적을 위해 일반화되거나 개략적인 형태로 도시될 수 있다. 또한, 이하에서 다양한 실시형태의 제조 및 사용을 상세히 논의하겠지만, 본원에 설명된 바와 같이 다양한 맥락에서 구현될 수 있는 많은 발명적 개념이 제공된다는 점을 이해해야 한다. 본원에서 논의되는 실시형태들은 대표적인 것일 뿐이며 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. 또한, 통상의 기술자에게는, 프로세스에 관하여 정의된 모든 기술적 특징부가 장치에 대하여 개별적으로 또는 조합하여 전치될 수 있고, 역으로, 장치에 관한 모든 기술적 특징부가 프로세스에 대하여 개별적으로 또는 조합하여 전치될 수 있다는 점이 명백할 것이다.
"포함한다"(그리고 "포함하는" 및 "포함하고 있는"과 같은 '포함하는'의 모든 형태), "가지고 있다"(그리고 "가지는" 및 "가지고 있는"과 같은 '가지고 있다'의 모든 형태), "포괄한다"(그리고 "포괄하는" 및 "포괄하고 있는"과 같은 '포괄한다'의 모든 형태), 및 "함유한다"(그리고 "함유하는" 및 "함유하고 있는"과 같은 '함유한다'의 모든 형태)는 개방형 연결 동사이다. 이들 용어는, 언급된 특징부, 정수, 단계, 또는 구성요소, 또는 이들의 그룹의 존재를 특정하는 데 사용되지만, 하나 이상의 다른 특징부, 정수, 단계, 또는 구성요소, 또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 결과적으로, 하나 이상의 단계 또는 요소를 "포함하는", "가지는", "포괄하는", 또는 "함유하는" 방법 또는 방법에서의 단계는 그러한 하나 이상의 단계 또는 요소를 보유하나, 이러한 하나 이상의 단계 또는 요소만을 보유하는 것으로 제한되지 않는다.
도 1에 도시된 바와 같이, 특정 실시형태에서, 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대한 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치(10)는, 시각적 작업이 수행되는 장면의 모델(Ms), 시각적 작업의 모델(Mt), 및 착용자의 모델(Mw)을 획득하도록 구성된 하나 이상의 입력부(12)를 포함한다.
시각적 장비는 안과용 렌즈 또는 안과용 렌즈의 쌍, 또는 태양 렌즈 또는 태양 렌즈의 쌍, 또는 안과용 태양 렌즈 또는 안과용 태양 렌즈의 쌍일 수 있다. 시각적 장비는 안경 또는 콘택트 렌즈의 형태일 수 있다. 시각적 장비는 안과용 장비의 물리적 단편 또는 가상의 것일 수 있다.
시각적 장비의 특성은 실제 존재하는 장비들 중에서 선택될 수 있거나, 희망에 따라, 가상의 시각적 장비로서 구성될 수 있다.
착용자는, 미리 결정된 사용자의 그룹을 나타내거나 평균적인 사용자로 간주되는, 실제 사람, 또는 가상의 존재일 수 있다.
착용자는, 착용자들이 연령, 성별, 민족, 활동, 굴절 등과 같은 특정 특성에 따라 집단으로 구성된, 다수의 착용자들의 데이터베이스로부터 선택될 수 있다.
"착용자"라는 표현은, 개인 또는 가상의 존재가 성능 평가 대상인 시각적 장비를 착용하고 있다는 것을 의미한다.
장면의 모델(Ms)은 적어도 하나의 기하형태적 매개변수에 의해서 그리고 장면 내의 대상의 위치에 의해서 규정되는 적어도 하나의 대상을 포함할 수 있다. 장면은 3차원적인 환경 내의 3차원적인 대상으로 만들어질 수 있다.
컬러, 질감, 콘트라스트, 광원 등을 포함하는, 장면의 다른 특징이 모델(Ms) 내에 포함될 수 있다.
시각적 작업의 모델(Mt)은 장면의 모델(Ms) 내에서 관찰되는 지점의 시퀀스를 포함할 수 있다. 선택적으로, 각각의 지점이 관찰되는 순간이 시각적 작업의 모델(Mt)에 포함될 수 있다.
주어진 대상 지점을 보기 위해서 이용되어야 하는 최소 시력 또는 최대 시력 상실, 또는 하나의 고정 지점과 다음 지점 사이의 시간 간격과 같은, 부가적인 매개변수가 시각적 작업의 모델(Mt)에 포함될 수 있다.
상기 (물리적 또는 가상의) 착용자 및 (물리적 또는 가상의) 시각적 장비는, 장면의 모델 및 착용자의 모델 내에서 고려되는 몇몇 특성에 의해서 규정된다.
또한, 시각적 피로, 주의(attention), 주변 시력, 융합(fusion) 등과 같은, 부가적인 시각적 작업 매개변수가 시각적 작업의 모델(Mt)에서 고려될 수 있다.
다시 말해서, 시각적 작업의 모델(Mt)은 고정으로도 지칭되는 고정 지점의 목록일 수 있고, 여기에서 각각의 고정은, 선택적으로 고정에 대한 최소 시력 또는 최대 시력 손실을 가지고, 또한 선택적으로 고정의 지속시간 그리고 또한 선택적으로 임의의 다른 시각적 작업 매개변수를 가지고, 미리 결정된 대상의 기준 프레임 내의, 또는 장면 내의 미리 결정된 "주" 기준 프레임 내의, 주어진 장면의 대상에서의 그 위치에 의해서 규정될 수 있다.
시각적 작업의 제1의 비제한적인 예는 다음과 같다. 컴퓨터 스크린이, 70 cm의 거리에서, 착용자의 전방에 배치된다. 스크린을 덮는 그리고 착용자가 컴퓨터 스크린 상의 문자를 읽을 때 눈의 빠른 동작(saccade)의 위치를 나타내는, 지점들의 그리드(grid of points)가 규정된다. 시각적 작업은, 각각의 지점에서 (최소 분리 시각(Minimum Angle of Resolution)의 로그와 관련된) 0.1 logMAR 이하의 시력 손실로, 상단 좌측으로부터 하단 우측까지, 순차적으로, 그리드의 각각의 지점을 관찰하는 것으로 구성된다.
시각적 작업의 제2의 비제한적인 예는 다음과 같을 수 있다. 텔레비전 스크린이, 3 m의 거리에서, 착용자의 전방에 배치된다. 무작위적인 지점의 세트가 스크린 상에서 형성되고, 이는 착용자가 영화를 시청할 때 고정 지점들의 위치를 나타낸다. 시각적 작업은, 0.2 logMAR 이하의 시력 손실을 가지고, 무작위적인 순서로, 순차적으로, 지점의 세트의 각각의 지점을 관찰하는 것으로 구성된다.
도 2는, 랩탑 키보드(20), 랩탑 스크린(22), 스마트폰(24) 및 착용자의 전방에 서 있는 사람(26)을 포함하는, 장면의 모델의 비제한적인 예를 제공한다. 스마트폰(24), 그리고 랩탑 키보드(20) 및 랩탑 스크린(22)을 포함하는 랩탑이 책상(28) 위에 위치된다. 장면 내에서 관찰되는 지점들이 도 2에서 랩탑 키보드(20), 랩탑 스크린(22), 스마트폰(24) 및 사람(26) 상에 형성되고 도시되어 있다. 이러한 예에서, 시각적 작업은 미리 규정된 순서로 장면 내에 형성된 각각의 지점을 순차적으로 관찰하는 것으로 구성된다.
보다 일반적으로, 장면의 모델(Ms)은, 장면 내에서 고려되는 환경의 전반적인 기준 프레임인, 주 기준 프레임을 포함할 수 있다. 장면의 모델(Ms)은 하나 이상의 대상을 더 포함할 수 있고, 각각의 대상은 그 자체의 기준 프레임을 갖는다. 대상의 형상은 대상의 기준 프레임 내에 형성된, 지점, 라인, 직사각형, 구, 평행육면체, 삼각형 메시 및/또는 사각형 메시(quad mesh)와 같은, 기하형태적 형태를 포함할 수 있다. 장면 내의 대상의 위치가 주 기준 프레임에 대해서 규정될 수 있다.
예를 들어, 주 기준 프레임에 대한 대상의 위치가 회전 변환 행렬(R) 및 이동 행렬(translation matrix)(T)의 이용에 의해서 설명될 수 있다. 예를 들어, 회전 변환 행렬(R)은 3x3 행렬이고 이동 행렬(T)은 3x1 벡터이다.
대상의 기준 프레임 내의 주어진 지점의 좌표는 삼중항(triplet)(Po)에 의해서 주어지고, 주 기준 프레임 내의 그러한 지점의 좌표는 삼중항(Pm)에 의해서 주어진다. 주 기준 프레임으로부터 대상의 기준 프레임으로의 변환은, Po = R x Pm + T가 되도록, (R, T)에 의해서 주어진다.
그에 따라, 각각의 대상은 그 기하형태 및 변환(R, T)에 의해서 규정될 수 있다.
착용자는 서로에 대해서 이동할 수 있는 강성 본체 부분들의 세트로서 모델링될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 착용자의 모델(Mw)은 장면의 모델(Ms)에 대해서 이동 가능한 머리(32), 및 머리(32)에 대해서 회전 이동 가능한 적어도 하나의 눈(34)을 포함한다. 적어도 하나의 눈(34)은, 머리(32)의 회전에 구속되지 않고 주어진 지점을 관찰하기 위한 머리(32)를 위한 수단이다. 시각적 장비와 관련된 적어도 하나의 안과용 및/또는 태양 렌즈(36)가 눈과 협력하고, 적어도 하나의 안과용 및/또는 태양 렌즈는 그러한 눈의 전방에 위치된다.
선택적으로, 착용자의 모델(Mw)은 또한 장면의 모델(Ms)에 대해서 이동 가능한 동체 또는 몸통(30)을 포함할 수 있고, 머리(32)는 동체(30)에 대해서 회전 이동 가능하다.
동체(30)는 시각적 작업의 지속시간 동안 장면의 주 기준 프레임 내에서 정적인 것으로 간주될 수 있다.
변형예로서, 착용자의 모델(Mw)은 동체(30)의 미리 결정된 운동을 포함할 수 있다. 예를 들어, 동체(30)의 운동은, 주어진 활동: 걷기, 달리기, 계단 등반 등 중의 동체의 운동과 같은, 미리 기록된 전형적인 동체 운동일 수 있다. 또한, 선택적으로, 동체를 허리에 대해서 이동시키기 위한 착용자의 활동이 착용자의 모델(Mw)에서 고려될 수 있다.
선택적으로, 착용자의 모델(Mw)은, 착용자의 크기 및/또는 착용자가 이동하는 방식 및/또는 착용자의 특정 시각적 결함 유형, 예를 들어 근시 또는 원시 등과 관련된 데이터와 같은, 착용자와 관련된 다른 매개변수를 더 포함할 수 있다.
머리(32)의 운동과 관련하여, 머리 운동의 몇몇 모델이, 예를 들어 J. Neurophysiol. 98, pages 3095-3108, 2007의 "Rotation Axes of the Head During Positioning, Head Shaking, and Locomotion"라는 명칭의 M. Kunin, Y. Osaki, B. Cohen 및 T. Raphan의 논문으로부터 알려져 있다.
동체의 기준 프레임은 다음과 같이 규정될 수 있다. 동체 기준 프레임의 원점이 좌측 어깨 지점과 우측 어깨 지점 사이의 중간 지점에 위치된다. 동체 기준 프레임의 X-축은 어깨 지점들을 통과하고, 수평 방향에 상응하는 방향으로 착용자의 우측을 향해서 지향된다. Z-축은 수평 방향으로 착용자의 등을 향해서 지향되고, 2개의 어깨 지점들을 연결하는 라인에 수직이다. Y-축은 수직 방향에 상응하는 방향으로 위쪽으로 지향되고, X-축 및 Z-축에 직각이다.
머리의 기준 프레임은 다음과 같이 규정될 수 있다. 머리 기준 프레임의 원점이 2개의 이점들(tragions) 사이의 중간 지점에 위치된다. 머리 기준 프레임의 X-축은 2개의 이점들을 통과하고, 수평 방향에 상응하는 방향으로 착용자의 우측을 향해서 지향된다. 머리 기준 프레임의 Z-축은 수평 방향으로 착용자의 등을 향해서 지향되고, 2개의 이점들을 연결하는 라인에 수직이다. Y-축은 수직 방향에 상응하는 방향으로 위쪽으로 지향되고, X-축 및 Z-축에 직각이다.
예를 들어, 머리 운동은, 머리 피치, 요 및 롤에 각각 상응하는, 3개의 각도(쎄타, 파이 및 로(rho))에 의해서 설명될 수 있다. 예를 들어, 동체의 기준 프레임으로부터 머리의 기준 프레임으로의 변환 행렬은 k x 쎄타와 동일한 각도의 X-축을 중심으로 하는 회전, 동체 대 머리 거리와 동일한 거리의, X-축에 직각인, Y-축을 중심으로 하는 병진운동, 로와 동일한 각도의, X-축 및 Y-축에 직각인, Z-축을 중심으로 하는 회전, (1-k) x 쎄타와 동일한 각도의 X-축을 중심으로 하는 회전, 및 파이와 동일한 각도의 Y-축을 중심으로 하는 회전의 조합일 수 있고, 여기에서 k = 0.22이다.
눈 운동은 예를 들어 눈 응시 방향에 상응하는 2개의 각도: 하강 및 방위각에 의해서 설명될 수 있다. 선택적으로, 눈의 비틀림(torsion)이 또한 고려될 수 있다. 예를 들어, 눈 운동은 리스팅 법칙(Listing's law)에 따라 설명될 수 있다.
렌즈 또는 렌즈들은 그 기하형태, 즉 형상, 재료 또는 굴절률, 그리고 착용자의 눈(들) 및/또는 머리에 대한 위치에 의해서 규정될 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 장치(10)는 또한 적어도 하나의 프로세서(14)를 포함한다.
본 발명에 따라, 프로세서(14)는, 착용자의 모델(Mw)이 고정 지점 중 적어도 하나를 각각 관찰하도록, 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세(HP)를 결정하도록 구성된다.
작업 모델(Mt)에 속하는 주어진 고정 지점(Pi)에 대해서, 머리 자세가 다음과 같이 결정될 수 있다:
1) 직립 위치에서 착용자 모델(Mw)의 머리를 셋팅한다.
2) 머리 기준 프레임 내에서 고정 지점(Pi)의 위치(xi, yi, zi)를 계산한다.
3) 데카르트 좌표(xi, yi, zi)로부터, 고정 지점의 고도 및 방위각(쎄타_i, 파이_i)을 계산한다.
4) 동체에 대한 머리 회전이, 이득 값(k_수직, k_수평)에 따라, 고정 지점의 고도 및 방위각의 일부로서 획득될 수 있고:
쎄타 = k_수직 x 쎄타_i
파이 = k_수평 x 파이_i
로 = 0이다.
예를 들어, k_수직 = k_수평 = 0.3을 취할 수 있다.
머리 자세를 결정하기 위한 전술한 대략적인 방법은, 후술되는 더 정밀한 방법에 대한 대안이다.
선택적으로, 프로세서(14)는, 착용자의 모델(Mw)이 고정 지점 중 적어도 하나를 각각 관찰하도록, 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세(HP)에 더하여 적어도 하나의 응시 방향을 결정하도록 더 구성될 수 있다.
머리 위치가 알려지면, 응시가 렌즈를 통한 굴절 후에 고정 지점과 교차되도록, 눈의 응시 방향을 결정할 수 있다.
본 발명에 따라, 프로세서(14)는, 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 결정된 머리 자세(HP)를 가지고 시각적 작업을 수행하는 착용자에 대한 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 결정하도록 더 구성된다. 그러한 성능 매개변수 결정은 착용자 모델(Mw), 장면 모델(Ms) 및 시각적 작업 모델(Mt)을 기초로 이루어진다.
비제한적인 예로서, 작업-지향형 성능 매개변수(PP)는 머리 자세 활동, 눈 응시 활동, 작업-지향형 시력, 작업-지향형 왜곡 중 임의의 것일 수 있다. 작업-지향형 왜곡은 특히 스테레오 왜곡, 광학적 흐름, 확대 및/또는 양안 전도(vergence)와 관련될 수 있다.
따라서, 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 결정하는 것은 시각적 작업을 수행하는 착용자의 응시 활동 및/또는 착용자의 자세 활동을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명에 따라, 프로세서(14)는 또한, 시각적 장비가 착용자에게 적합한 범위를 결정하기 위해서 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 제공하도록 구성된다.
안경 쌍을 통해서 주어진 대상 지점을 관찰하는 착용자의 경우에, 고정된 동체 위치에서, 상이한 머리 위치들에 상응하는 무한한 수의 가능성이 일반적으로 존재한다. 각각의 머리 위치에서, 착용자는 주어진 대상 지점을 관찰하기 위해서 눈의 응시 방향을 조정할 것이다.
프로세서(14)는, 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대해서, 다수의 가능한 머리 자세에 상응하는 적어도 하나의 정시 생리적 활동(punctual physiological effort)을 결정하도록, 그리고 결정된 적어도 하나의 정시 생리적 활동의 함수로서 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대해서 적어도 하나의 머리 자세를 결정하도록 구성될 수 있다.
정시 생리적 활동은 예를 들어, 해당 머리 자세를 가지기 위해서 착용자의 모델(Mw)에 의해서 이루어지는 생리적인 활동인, 머리 자세 활동을 포함할 수 있다.
머리 자세 활동 함수가 머리의 위치를 유지하기 위해서 착용자에 의해서 이루어지는 활동을 계산할 수 있다. 이는 다양한 머리 위치들 사이의 상대적인 활동을 나타내는 단위가 없는 함수이다. 전형적으로, 자세 활동은 0도의 머리 낮추기, 머리 방위각 및 머리 비틀림 각도에서 최소이다. 전형적으로, 머리 자세 활동은, 머리 각도가 그 최대치일 때, 최대이다. 전형적으로, 머리 자세 활동 값은 0 내지 1의 범위이다. 정시 생리적 활동은 예를 들어, 머리 자세 활동 대신 또는 머리 자세 활동에 더하여, 해당 응시 방향을 가지기 위해서 착용자의 모델(Mw)에 의해서 이루어지는 생리적 활동인, 적어도 하나의 눈의 응시 활동을 포함할 수 있다.
응시 활동 함수가, 적어도 하나의 눈에 대해서, 응시 방향의 함수로서 위치를 유지하기 위해서 착용자에 의해서 이루어지는 활동을 계산할 수 있다. 이는 다양한 머리 위치들 사이의 상대적인 활동을 나타내는 단위가 없는 함수이다. 전형적으로, 응시 활동은 약 15도의 응시 하강 각도 및 0도의 응시 머리 방위각에서 최소이다. 전형적으로, 응시 활동은, 응시 각도가 그 최대치일 때, 최대이다. 전형적으로, 응시 활동 값은 0 내지 1의 범위이다.
시각적 작업을 수행하는 착용자에 대해서 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 결정하는 것은 예를 들어 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대해서 적어도 하나의 머리 자세의 각각을 가지고 시각적 작업을 수행하는 착용자에 대해서 적어도 하나의 정시 성능 매개변수를 결정하는 것, 그리고 예를 들어 정시 성능 매개변수의 평균 값 또는 누적된 값을 결정하는 것에 의해서 적어도 하나의 정시 성능 매개변수로부터 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
프로세서(14)는, 다수의 가능한 머리 자세에 상응하는, 시력 타겟에 대한 시력의 정시 편차의 함수로서 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대해서 적어도 하나의 머리 자세(HP)를 결정하도록 구성될 수 있다.
또한, 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 결정하는 것은 (전술한 바와 같이, 특히 입체 왜곡, 광학적 흐름, 확대 및/또는 양안 전도)와 관련될 수 있는) 작업-지향형 시력 및 작업-지향형 왜곡 중 적어도 하나를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
시력 모델은, 주어진 대상 지점 및 착용자 머리 자세에 대해서, 착용자가 지점을 보는데 이용하는 시력을 계산할 수 있다. 이러한 모델은 착용자의 응시 방향을 따른 렌즈의 수차를 고려할 수 있다. 이는 또한, 착용자의 수용 값(accommodation value) 또는 착용자의 최대 시력을 고려할 수 있다. 문헌 WO 2017/064065 A1에서 설명된 것과 같은 시력 모델이 이용될 수 있다.
이어서, 전체적인 작업-지향형 시력이 각각의 고정 지점과 연관된 시력을 기초로 결정될 수 있다.
작업-지향형 시력의 이용이, 시력 타겟에 대한 정시 편차가 시각적 작업의 고정 지점에 대한 머리 자세를 결정하는데 있어서 이용되는 것과 반드시 관련되지는 않는다는 것에 주목하여야 한다. 역으로, 시력 타겟에 대한 정시 편차의 이용은, 작업-지향형 시력이 반드시 시각적 장비의 성능의 평가에서 고려된다는 것과 관련되지 않는다.
머리 자세 활동 함수, 응시 활동 함수 및 시력 모델의 각각이 평균 모델, 주어진 착용자에 대해서 이루어진 측정을 기초로 구축된 모델, 또는 예를 들어 성별, 연령, 민족, 활동도, 굴절 등과 같은 공통되는 특정 특성을 가지는 착용자의 세그먼트 또는 집단에 대한 모델 중 임의의 것일 수 있다.
개인에 대한 머리 자세 활동의 측정이 정신 물리학적 측정을 통해서 산정될 수 있다. 예를 들어, 착용자는, 주어진 머리 각도를 유지하면서, 인지된 활동을 표현할 수 있다. 상이한 머리 각도들에 대해서 이러한 측정을 반복하는 것에 의해서, 머리 자세 활동 함수가 결정될 수 있다. 대안적으로, 개인의 머리 운동 범위가 측정될 수 있다. 이어서, 머리 자세 활동이, 휴식 자세에서 0과 동일하고 최대 머리 각도에서 1에 도달하는 이차 함수로서 모델링될 수 있다.
유사하게, 개인의 응시 활동이 정신 물리학적 측정을 통해서 산정될 수 있다. 예를 들어, 착용자는, 주어진 응시 각도를 유지하면서, 인지된 활동을 표현할 수 있다. 상이한 응시 각도들에 대해서 이러한 측정을 반복하는 것에 의해서, 응시 활동 함수가 결정될 수 있다. 대안적으로, 개인의 눈 운동 범위가 측정될 수 있다. 이어서, 응시 활동이, 휴식 응시 방향에서 0과 동일하고 최대 응시 방향에서 1에 도달하는 이차 함수로서 모델링될 수 있다.
개인에 대한 시력 상실 모델이, 도수 및 난시 오류, 그리고 이들의 조합에 응답하여, 개인의 시력을 평가하는 것에 의해서 산정될 수 있다. 예를 들어, Fauquier, C. 등의 "Influence of combined power error and astigmatism on visual acuity." Vision Science and Its Applications, OSA Technical Digest Series. Washington, DC: Optical Society of America (1995): 5 151-4를 참조한다.
비제한적인 예로서, 하나의 눈의 응시 활동이 이하와 같이 규정될 수 있다: 알파는 도(degree) 단위의 눈의 응시 하강 각도이고, 베타는 도 단위의 눈의 응시 방위각이고, 응시활동(GazeEffort)은 임의의 단위의 눈의 응시 활동이다. 0의 값은 최소 활동을 나타낸다. 1의 값은 최대 활동을 나타낸다. 이러한 모델은 74개의 주제에 대한 내부 연구를 통해서 획득되었다.
a = 알파/100
b = 베타/100
응시활동(알파, 베타) = 4.7398 - 46.0510a + 170.4699b2 + 146.0116a2 + 9.9626a3 + 77.7729b2a - 0.7459b4 + 85.2274a4 - 21.3346b2a2
비제한적인 예로서, 머리 자세 활동은 다음과 같이 규정될 수 있다. 머리 피치, 요 및 롤에 각각 상응하는, 전술한 머리 회전 각도(쎄타, 파이 및 로)를 참조하면, 쎄타는 도 단위의 X-축을 중심으로 하는 머리의 회전 각도이고, 파이는 도 단위의 Y-축을 중심으로 하는 머리의 회전 각도이며, 로는 도 단위의 Z-축을 중심으로 하는 회전 각도이며, 모든 회전은 동체에 대해서 규정되며, 머리자세활동(HeadPostureEffort)은 임의의 단위의 머리 자세 활동이다. 0의 값은 최소 활동을 나타낸다. 1의 값은 최대 활동을 나타낸다. 식 내의 80, 80 및 45의 숫자는, 도 단위의, x, y, 및 z 축을 중심으로 하는 최대 머리 회전 각도를 각각 나타낸다. 머리 각도에 따른 머리 자세 활동의 이차 변화가 가정된다.
머리자세활동(쎄타, 파이, 로) = ex + ey + ez이고, 여기에서:
ex = (쎄타/80)2
ey = (파이/80)2
ez = (로/45)2이다.
이어서, 주어진 머리 자세를 가지고 주어진 대상 지점을 관찰하는 착용자의 모델(Mw)과 연관된 비용 함수는, 이하와 같이, 가능하게는 시력과 조합된, 머리 자세 활동 및/또는 응시 활동을 기초로 규정될 수 있다.
1) 머리 회전 각도(쎄타, 파이, 로)에 의해서 규정되는 주어진 머리 자세에 대해서, 렌즈를 통한 주어진 대상 지점의 고정에 대한 좌측 눈의 응시 방향(응시방향좌측눈(쎄타, 파이, 로) 및/또는 우측 눈의 응시 방향(응시방향우측눈(쎄타, 파이, 로)이, 렌즈에 의한 편차를 고려하여, 예를 들어 광선 추적에 의해서 계산될 수 있다:
알파_좌측, 베타_좌측 = 응시방향좌측눈(쎄타, 파이, 로)
알파_우측, 베타_우측 = 응시방향우측눈(쎄타, 파이, 로)
여기에서 알파_좌측은 좌측 눈의 응시 하강 각도이고, 베타_좌측은 좌측 눈의 응시 방위각이고, 알파_우측은 우측 눈의 응시 하강 각도이고, 베타_우측은 우측 눈의 응시 방위각이다.
2) 좌측 및 우측 눈의 응시 방향으로부터, 좌측 눈에 대한 응시 활동(응시_활동_좌측) 및 우측 눈에 대한 응시 활동(응시_활동_우측)이 평가될 수 있다.
응시_활동_좌측 = 응시활동(알파_좌측, 베타_좌측)
응시_활동_우측 = 응시활동(알파_우측, 베타_우측)
3) 머리 회전 각도(쎄타, 파이, 로)로부터, 머리 자세 활동(머리_자세_활동)이 평가될 수 있다:
머리_자세_활동 = 머리자세활동(쎄타, 파이, 로)
4) 선택적으로, 대상 지점이 타겟 시력 값과 연관되는 경우에, 지점을 보는 시력(시력_값)이 평가될 수 있다:
시력_값 = 시력모델(알파_좌측, 베타_좌측, 알파_우측, 베타_우측)
5) 지점을 보는 시력(시력_값)이 타겟 시력(시력_타겟)보다 낮은 경우에, 시력 페널티(시력_패널티)가 계산될 수 있다:
시력_페널티 = 최대(시력_타겟 - 시력_값, 0)
여기에서 최대(시력_타겟 - 시력_값, 0)는 0과, 시력 타겟 값과 실제 시력 값 사이의 차이 사이의 가장 큰 값이다.
이어서, 머리 회전 각도(쎄타, 파이, 로)에 따라 달라지는 머리 자세와 관련된 비용 함수(비용(자세))가 다음과 같이 규정될 수 있다:
비용(자세) = 비용(쎄타, 파이, 로) = 응시_활동_좌측 + 응시_활동_우측 + 머리_자세_활동 + 시력_페널티
선택적으로, 부가적인 항이 자세 비용 함수에서 고려될 수 있다.
6) 최적화 방법의 이용에 의해서, 비용 함수(비용(자세))를 최소화하는, (쎄타, 파이, 로)에 의해서 주어진, 머리 자세로서 규정되는 최적의 머리 자세가 이어서 획득될 수 있다. 예를 들어, 최적의 머리 자세는 구배 하강 방법(gradient descent method)을 이용하여 획득될 수 있다.
7) 최적의 머리 자세를 위한 머리 자세 활동이 이어서 계산될 수 있다.
8) 전술한 단계 1 내지 단계 7이 시각적 작업 내의 각각의 고정 지점에 대해서 반복될 수 있다.
전술한 프로세스를 이용하여, 주어진 시각적 장비에 대한, 시각적 작업의 각각의 고정 지점에서의 머리 자세 활동이 결정될 수 있다.
전체 시각적 작업에 대해서, 관련된 평균 머리 자세 활동, 최대 및 최소 머리 자세 활동 및/또는 누적된 머리 자세 활동이 결정될 수 있다.
유사하게, 주어진 시각적 장비에서 주어진 시각적 작업의 각각의 고정 지점에서 요구되는 응시 활동뿐만 아니라, 전체 시각적 작업, 평균 응시 활동, 최대 및 최소 응시 활동 및/또는 누적된 응시 활동이 결정될 수 있다.
시각적 작업을 수행할 때 착용자의 시력이 또한 결정될 수 있다.
전술한 프로세스는, 시각적 장비가 자세 활동 또는 응시 활동 또는 시력에 미치는 영향과 관련하여, 2개의 시각적 장비들을 비교하기 위해서 이용될 수 있다.
예를 들어, 주어진 시각적 작업을 수행하기 위해서 장비 A가 장비 B보다 전반적으로 적은 자세 및 응시 활동을 요구하는 경우에, 장비 A는 장비 B보다 더 양호한 성능을 가지는 것으로 그리고 고려되는 착용자에게 보다 적합한 것으로 간주될 것이다.
착용자의 모델(Mw)을 규정하는 매개변수가 평균 매개변수일 수 있다.
변형예로서, 이들은 세그먼트화된 매개변수, 즉 미리 결정된 착용자의 카테고리 또는 집단의 매개변수일 수 있다. 전술한 바와 같이, 그러한 카테고리의 비제한적인 예는 성별(남자 또는 여자), 연령(어린이, 또는 청소년, 또는 성인, 또는 노인), 민족, 활동도, 굴절률 등이다.
다른 변형예로서, 착용자의 모델(Mw)을 규정하는 매개변수가 개인화될 수 있고, 즉 이들은 개별적인 착용자의 매개변수일 수 있다.
세그먼트화되거나 개인화될 수 있는 매개변수는: 응시 방향의 함수로서의 응시 활동 모델 및/또는 머리 자세의 함수로서의 머리 자세 활동 모델 및/또는 렌즈 수차의 함수로서의 시력 모델 및/또는 적어도 하나의 눈에 대한 처방 및/또는 머리 내의 적어도 하나의 눈의 위치 및/또는 적어도 하나의 눈의 운동 범위 및/또는 머리의 운동 범위를 포함한다.
도 4의 흐름도는 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하기 위한 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대한 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 본 발명에 따른 방법의 단계를 도시한다.
제1 단계(40)는, 본 발명에 따른 장치와 관련하여 전술한 바와 같이, 장면의 모델(Ms), 시각적 작업(들)의 모델(Mt) 및 착용자의 모델(Mw)을 획득하는 단계를 포함한다.
후속 단계(42)는, 예를 들어 장치(10)와 관련하여 전술한 바와 같이, 예를 들어 프로세서(14)와 같은 적어도 하나의 프로세서에 의해서, 착용자의 모델(Mw)이 고정 지점 중 적어도 하나를 각각 관찰하도록, 고정 지점의 적어도 하나의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세(HP)를 결정하는 단계를 포함한다.
후속 단계(44)는, 예를 들어 장치(10)와 관련하여 전술한 바와 같이, 예를 들어 프로세서(14)와 같은 적어도 하나의 프로세서에 의해서, 단계(40)에서 획득된 착용자 모델(Mw), 장면 모델(Ms) 및 시각적 작업 모델(Mt)을 기초로, 적어도 하나의 고정 지점의 각각에 대한 적어도 하나의 머리 자세(HP)를 가지고 시각적 작업(들)를 수행하는 착용자에 대한 적어도 하나의 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 결정하는 단계를 포함한다.
이어서, 단계(46)는, 예를 들어 장치(10)와 관련하여 전술한 바와 같이, 시각적 장비가 착용자에게 적합한 범위를 결정하기 위해서, 작업-지향형 성능 매개변수(PP)를 제공하는 단계를 포함한다.
특정 실시형태에서, 본 발명에 따른 방법이 컴퓨터-구현된다. 즉, 컴퓨터 프로그램 제품이, 프로세서가 접근할 수 있는 하나 이상의 명령어의 시퀀스를 포함하고, 하나 이상의 명령어의 시퀀스는, 프로세서에 의해서 실행될 때, 프로세서가, 전술한 바와 같이 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대한 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 방법의 단계를 실행하게 한다.
장면의 모델(Ms), 시각적 작업의 모델(Mt) 및 착용자의 모델(Mw)이 예를 들어 클라우드에서 원격적으로, 또는 컴퓨터 내에서 근거리에서 구축될 수 있다.
명령어의 시퀀스(들)는, 미리 결정된 클라우드 내의 위치를 포함하는, 하나의 또는 몇 개의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체/매체들에 저장될 수 있다.
개시 내용에 따른 장치 또는 방법을 이용하여 2개의 상이한 안과용 렌즈의 쌍들의 성능을 비교하는 예가 이하에서 설명된다.
도 5에 도시된 바와 같이, 모델링된 시각적 작업은, 원거리 시력 지점(50) 및 중간거리 시력 지점(52) 그리고 이어서 근거리 시력 지점(54) 사이의 시각적 전이의 작업이다.
원거리 시력 지점(50)을 관찰하는 작업이, 착용자의 머리로부터 원거리 시력 지점(50)까지의 실선의 직선에 의해서 도 5에서 구체화되어 있다.
장면 내에는 대상이 존재하지 않는다. 모든 고정 지점이 이하와 같이 주 기준 프레임 내에서 규정된다. 모든 거리는 밀리미터이다.
원거리 시력 지점(50)은 위치(x = 0, y = 1820, z = -5000)에 배치된다. 중간거리 시력 지점(52)은 위치(x = 0, y = 1630, z = -590)에 배치된다. 근거리 시력 지점은 위치(x = 0, y = 1620, z = -416)에 배치된다.
각각의 지점에서, 최대 시력 손실은 0.1 logMAR이다. 고정 지속시간은 0.5초이다.
착용자의 모델(Mw)과 관련하여, 이하의 매개변수가 고려된다.
착용자 처방은 좌측 및 우측 눈에 대해서 구면 = +2, 원주 = 0, 축 = 0, 부가(addition) = 2이다.
절반-동공 거리는 좌측 및 우측 눈에 대해서 32.5 mm이다.
착용자의 동체는 주 기준 프레임 내에서 위치(x = 0, y = 1600, z = 0)에 배치된다.
착용자의 머리는 동체 기준 프레임 내에서 위치(x = 0, y = 200, z = 0)에 배치된다.
좌측 눈의 회전 중심은 머리 기준 프레임 내에서 위치(x = -32.5, y = 20, z = -70)에 배치된다.
우측 눈의 회전 중심은 머리 기준 프레임 내에서 위치(x = 32.5, y = 20, z = -70)에 배치된다.
착용자는 누진 렌즈의 쌍을 구비한다. 배치 매개변수는: 눈의 회전 중심 대 렌즈 거리 = 25.5 mm, 범초점용 기울임(pantoscopic tilt) = -8도 및 안면각(wrap angle) = 0도이다.
렌즈의 제1 쌍은 누진 길이가 17 mm인 렌즈를 갖는다.
렌즈의 제2 쌍은 누진 길이가 14 mm인 렌즈를 갖는다.
도 6에 도시된 2개의 곡선은, 제1 쌍의 렌즈를 착용하고(실선) 제2 쌍의 렌즈를 착용하고(쇄선) 도 5의 시각적 작업을 수행할 때, 착용자의 모델(Mw)에 의해서 만들어진, 시간(초)의 함수로서 계산된 머리 자세 활동(임의의 단위)을 도시한다.
도 7에 도시된 2개의 곡선은, 제1 쌍의 렌즈를 착용하고(실선) 제2 쌍의 렌즈를 착용하고(쇄선) 도 5의 시각적 작업을 수행할 때, 착용자의 모델(Mw)에 의해서 만들어진, 시간(초)의 함수로서 계산된 응시 활동(임의의 단위)을 도시한다.
양 렌즈의 쌍이, t = 0의 순간에, 원거리 시력 지점(50)의 관찰을 위해서 동일한 머리 자세 및 응시 활동을 요구한다는 것이 확인될 수 있다.
제2 렌즈의 쌍은 중간거리 시력 지점(52) 및 근거리 시력 지점(54)의 관찰을 위해서 제1 렌즈의 쌍보다 큰 머리 자세 및 응시 활동을 요구한다. 이는, 누진 길이가 제1 렌즈의 쌍에서보다 제2 렌즈의 쌍에서 더 짧기 때문이다. 그에 따라, 요구되는 머리 하강 및 응시 하강 각도는 제1 렌즈의 쌍에 대해서보다 제2 렌즈의 쌍에서 더 작다.
결론적으로, 이러한 예에서, 제1 렌즈의 쌍은 제2 렌즈의 쌍보다 고려되는 착용자에게 더 적합하다.
주어진 렌즈 설계의 성능에 관한 그러한 시뮬레이션은 예를 들어 렌즈 설계자에게, 다양한 렌즈 설계의 성능들의 비교에 있어서, 또는 주어진 착용자를 위한 렌즈의 개인화에 있어서 유용할 수 있다.
대표적인 방법 및 장치가 본원에서 구체적으로 설명되었지만, 당업자는, 첨부된 청구범위에 의해서 설명되고 정의된 범위를 벗어나지 않고, 다양한 대체 및 수정이 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다.

Claims (15)

  1. 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치로서:
    적어도 하나의 입력부로서, 상기 입력부는,
    상기 적어도 하나의 시각적 작업을 수행할 복수의 고정 지점들이 포함된 장면의 모델;
    상기 장면의 모델 내에서 착용자가 미리 규정된 순서에 따라 상기 복수의 고정 지점들 중에서 관찰하는 지점들의 시퀀스를 포함하는 상기 적어도 하나의 시각적 작업의 모델; 및
    상기 장면의 모델에 대해서 이동 가능한 머리, 및 상기 머리에 대해서 회전적으로 이동 가능한, 시각적 장비와 협력하는, 적어도 하나의 눈을 포함하는 상기 착용자의 모델;을 획득하도록 구성된 적어도 하나의 입력부;
    적어도 하나의 프로세서로서, 상기 프로세서는
    상기 착용자의 모델을 기초로, 상기 착용자가 상기 시퀀스의 지점들을 각각 관찰하면서 취하게 되는 복수의 머리 자세를 결정하고;
    상기 착용자 모델, 상기 장면 모델 및 상기 시각적 작업 모델을 기초로, 상기 착용자가 상기 시퀀스의 지점들을 각각 관찰하기 위해 상기 복수의 머리 자세를 취하는데 들인 수고를 나타내는 작업-지향형 성능 매개변수들을 결정하고;
    상기 시각적 장비가 상기 착용자에게 적합한 정도를 결정하기 위해서 상기 작업-지향형 성능 매개변수들을 제공하도록; 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는, 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 추가적으로,
    상기 시퀀스의 지점들 각각에 대해서 상기 복수의 머리 자세 각각을 가지고 상기 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 상기 착용자에 대한 정시 성능 매개변수들을 결정하고;
    상기 정시 성능 매개변수들로부터 상기 작업-지향형 성능 매개변수들을 획득하도록 구성되는, 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 착용자의 모델에 기초하여 상기 착용자가 상기 시퀀스의 지점들 각각을 관찰하면서 취하게 되는, 적어도 하나의 상기 머리 자세에 더하여, 적어도 하나의 응시 방향을 결정하도록 구성되는, 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 작업-지향형 성능 매개변수를 결정하는 것은 응시 활동을 결정하는 것을 포함하는, 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 작업-지향형 성능 매개변수를 결정하는 것은 머리 자세 활동을 결정하는 것을 포함하는, 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 장면의 모델은 적어도 하나의 대상을 포함하고, 상기 적어도 하나의 대상은 적어도 하나의 기하형태적 매개변수에 의해서 그리고 상기 장면 내의 상기 적어도 하나의 대상의 위치에 의해서 규정되는, 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 착용자의 모델은 상기 장면의 모델에 대해서 이동 가능한 동체를 더 포함하고, 상기 머리는 상기 동체에 대해서 회전적으로 이동 가능한, 장치.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 시퀀스의 지점들 각각에 대해서, 다수의 가능한 머리 자세에 상응하는 정시 생리적 활동을 결정하도록, 그리고 상기 결정된 정시 생리적 활동의 함수로서 상기 시퀀스의 지점들 각각에 대해서 상기 머리 자세들을 결정하도록 구성되는, 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 정시 생리적 활동이 머리 자세 활동을 포함하는, 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 정시 생리적 활동이 적어도 하나의 눈의 응시 활동을 포함하는, 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 다수의 가능한 머리 자세에 상응하는 시력 타겟에 대한 시력의 정시 편차의 함수로서 상기 시퀀스의 지점들 각각에 대해서 상기 머리 자세들을 결정하도록 구성되는, 장치.
  12. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 착용자의 모델은, 응시 방향의 함수로서의 응시 활동 모델; 머리 자세의 함수로서의 머리 자세 활동 모델; 렌즈 수차의 함수로서의 시력 모델; 상기 적어도 하나의 눈에 대한 처방; 상기 머리 내의 적어도 하나의 눈의 위치; 상기 적어도 하나의 눈의 운동 범위; 상기 머리의 운동 범위를 포함하는 그룹과 관련된 적어도 하나의 개인화된 매개변수를 포함하는, 장치.
  13. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 작업-지향형 성능 매개변수를 결정하는 것은 작업-지향형 시력 및 작업-지향형 왜곡 중 적어도 하나를 결정하는 것을 포함하는, 장치.
  14. 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한 장치에 의하여 수행되는 방법으로서, 상기 장치는 적어도 하나의 입력부 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    적어도 하나의 입력부에 의해서, 상기 적어도 하나의 시각적 작업을 수행할 복수의 고정 지점들이 포함된 장면의 모델을 획득하는 단계;
    적어도 하나의 입력부에 의해서, 상기 장면의 모델 내에서 착용자가 미리 규정된 순서에 따라 상기 복수의 고정 지점들 중에서 관찰하는 지점들의 시퀀스를 포함하는 상기 적어도 하나의 시각적 작업의 모델을 획득하는 단계;
    적어도 하나의 입력부에 의해서, 상기 장면의 모델에 대해서 이동 가능한 머리, 및 상기 머리에 대해서 회전적으로 이동 가능한, 시각적 장비와 협력하는, 적어도 하나의 눈을 포함하는 상기 착용자의 모델을 획득하는 단계;
    적어도 하나의 프로세서에 의해서, 상기 착용자의 모델을 기초로, 상기 시퀀스의 지점들 각각을 관찰하면서 취하게 되는 복수의 머리 자세를 결정하는 단계;
    적어도 하나의 프로세서에 의해서, 상기 착용자 모델, 상기 장면 모델 및 상기 시각적 작업 모델을 기초로, 상기 착용자가 상기 시퀀스의 지점들 각각을 관찰하기 위해 상기 복수의 머리 자세를 취하는데 들인 수고를 나타내는 작업-지향형 성능 매개변수들을 결정하는 단계;
    적어도 하나의 프로세서에 의해서, 상기 시각적 장비가 상기 착용자에게 적합한 정도를 결정하기 위해서 상기 작업-지향형 성능 매개변수들을 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  15. 적어도 하나의 시각적 작업을 수행하는 시각적 장비의 적어도 1명의 착용자에 대해서 시각적 장비의 성능을 평가하기 위한, 컴퓨터-판독 가능한 비일시적 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 프로세서가 접근할 수 있는 하나 이상의 명령어의 시퀀스를 포함하고, 상기 하나 이상의 명령어의 시퀀스는, 상기 프로세서에 의해서 실행될 때, 상기 프로세서가,
    상기 적어도 하나의 시각적 작업을 수행할 복수의 고정 지점들이 포함된 장면의 모델을 획득하게 하고;
    상기 장면의 모델 내에서 착용자가 미리 규정된 순서에 따라 상기 복수의 고정 지점들 중에서 관찰하는 지점들의 시퀀스를 포함하는 상기 적어도 하나의 시각적 작업의 모델을 획득하게 하고;
    상기 장면의 모델에 대해서 이동 가능한 머리, 및 상기 머리에 대해서 회전적으로 이동 가능한, 시각적 장비와 협력하는, 적어도 하나의 눈을 포함하는 상기 착용자의 모델을 획득하게 하고;
    상기 착용자의 모델을 기초로, 상기 착용자가 상기 시퀀스의 지점들 각각을 관찰하면서 취하게 되는, 복수의 머리 자세를 결정하게 하고;
    상기 착용자 모델, 상기 장면 모델 및 상기 시각적 작업 모델을 기초로, 상기 착용자가 상기 시퀀스의 지점들을 각각 관찰하기 위해 상기 복수의 머리 자세를 취하는데 들인 수고를 나타내는 작업-지향형 성능 매개변수들을 결정하게 하고;
    상기 시각적 장비가 상기 착용자에게 적합한 정도를 결정하기 위해서 상기 작업-지향형 성능 매개변수들을 제공하게 하는, 컴퓨터 프로그램.
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