KR20220134219A - 작업면 주광 조도 측정 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 작업면 주광조도 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 기 설정된 조명 공간 상에서 천정면 또는 상부 벽면에 설치되는 적어도 하나 이상의 조명 기구; 상기 조명 기구의 하부에 위치한 작업면의 상부에 배치되고, 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함하는 발광면체; 상기 조명 공간의 상부에 설치되고, 상기 발광면체를 포함한 작업면 이미지를 촬영하여 제공하는 촬영부; 및 상기 촬영부로부터 작업면 이미지를 수신하여, 수신된 작업면 이미지에서 발광면체를 추적하여 상기 발광면체의 휘도값을 계산하고, 상기 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산하는 조명 제어기를 포함하는 시스템일 수 있다.

Description

작업면 주광 조도 측정 시스템 및 그 방법{System for measuring work surface daylight illuminance and method therof}
본 발명은 주광 유입을 이용하여 조명 에너지를 절감하는 조광제어 시스템에 적용될 수 있는 작업면 주광조도 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 일 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
전 세계적으로 에너지 절감에 대한 이슈가 커짐에 따라 제로에너지빌딩 구현을 위한 연구가 많이 진행되고 있고, 건물에서 소비되는 다양한 설비 중에서 조명이 차지하는 에너지 소비는 건물의 특성에 따라 다르지만 약 20~25% 정도로 큰 비중을 차지하고 있다.
최근, 건물 내 조명 에너지 절감을 위한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 건물 내로 주광 유입을 이용하여 조명 에너지를 절감하는 시스템 개발이 진행되고 있다. 우리나라는 제로 에너지 빌딩을 통한 온실 가스 감축 정책을 추진하면서, 2020년부터 공공건물은 제로 에너지 건물로 기능 해야 하고, 2025년 이후에는 개인 건물이 제로 에너지 건물로 기능해야 한다.
실내 조명환경에서 요구되는 기본적인 기준인 목표 조도는 조명 기구에 의하여 유지된다. 이를 위해 조명기구는 적정 간격으로 배치되어 공간 전체에 균등한 조도를 공급할 수 있는 조건을 형성한다. 실내에서 소비되는 조명에너지는 상업용 건물에서 소비되는 전체 에너지 중에서 가장 높은 비율을 구성하고 있는 것으로 알려져 있다.
조광제어 시스템(daylight dimming control system)은 소비되는 조명에너지를 절약하기 위해, 주광(daylight)을 실내에 도입하여 조명기구와 연계하여 사용하는 것이다.
도 1은 일반적인 광센서 조광제어 시스템을 설명하는 도면이고, 도 2는 광센서 조광제어 시스템에 의한 조광 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
도 1을 참조하면, 광센서 조광제어시스템은 건물 부로의 주광 유입을 이용하여 조명 에너지를 절감하는 시스템 중 하나로서, 실내로 유입되는 주광량을 광센서(11)가 인지하여 실내 공간에 설정된 목표 조도에 맞도록 조명기구(10)의 밝기를 조절하여 에너지를 절감하는 시스템이다. 광센서 조광 제어 시스템은 천장 또는 조명기구(10)에 부착된 광센서(11)에 의해 센싱된 주광양을 통해 실내 작업면 조도 분포를 예측할 수 있어야 한다.
도 2를 참조하면, 광센서 조광제어 시스템은 실내로 유입되는 주광량을 광센서가(11)가 검출하고(S1), 검출된 주광량을 통해 실내 작업면의 주광 조도(또는 조도 값)를 예측한 후에 목표 조도와 주광 조도를 비교하여 요구 조도를 계산한다(S2, S3). 광센서 조광제어 시스템은 요구 조도를 위해 디밍 레벨을 계산하고(S4), 계산된 디밍 레벨에 기초하여 목표조도를 구현하기 위해 조명의 밝기를 제어하여 조명기구(10)를 조광한다(S5).
이러한 광센서 조광제어시스템은 공간의 방위 및 형태, 창문의 면적, 위치 및 형태, 유리의 투과율과 반사율 등 다양한 요소에 의한 영향을 고려하더라도 조명에 사용되는 에너지의 약 30~60%를 절감할 수 있다.
그러나, 기존의 광센서 조광제어 시스템은 인공조명의 에너지 소비를 최소화하면서 실내 작업면 조도가 외부 일조량의 변화에 관계없이 항상 설정값을 유지하도록 하는 것이지만, 현재 계절이나 시간에 따라 변하는 태양의 고도와 천공에 의한 다양한 주광 조건에서 광센서의 신호를 정확히 예측하지 못하고 있는 실정이다.
또한, 실제 작업면의 조도가 아닌 작업면에서 반사된 빛을 천장에 부착된 광센서를 통해 계산하고 있어 작업면 조도값의 정확도가 떨어지고, 천장에 부착된 광센서를 통해 작업면 조도값을 정확하게 계산하기 위해서는 사전에 다양한 조도 조건에서 측정된 작업면 조도값을 머신러닝에 기반하여 학습하는 과정이 필요하다.
도 3은 도 1의 광센서에 의한 작업면 조도값을 학습하는 과정을 설명하는 도면이고, 도 4는 도 3의 학습 과정을 통해 도출된 학습 결과를 설명하는 도면이다.
도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 기존의 광센서 조광제어 시스템은 천장면에 설치된 제1 광센서(11a)는 제1 광센서(11a)의 직하 작업면의 조도값을 측정하고, 제2 광센서(11b)는 제2 광센서(11b)의 직하 작업면의 조도값을 측정한다. 이때, 제1 및 제2 광센서(11a, 11b)의 각 작업면 조도값이 오차값을 보정하기 위해 각 작업면에는 제1 및 제2 조도계(12a, 12b)가 각각 위치한다.
따라서, 광센서 조광제어 시스템은 도 4에 도시된 바와 같이, 천정면에 설치된 제1 및 제2 광센서(11a, 11b)에서 센싱된 센싱값에 따른 작업면에 설치된 제1 및 제2 조도계(12a, 12b)에서 측정된 작업면 조도값을 이용하여 학습함으로써 일광조도 예측 기울기를 산출할 수 있다. 그러나, 이러한 학습 과정은 태양광이 입사각도, 일사량, 날씨 등에 따라 작업면 조도 계산시 오차값이 커지게 되므로 대량의 학습 데이터와 장시간 학습이 필요하다는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 조광제어 시스템의 정확도를 높이기 위해 주광 유입에 의한 작업면 조도를 계산하기 위한 작업면 주광 조도 측정 시스템 및 그 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서 본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광조도 측정 시스템은, 기 설정된 조명 공간 상에서 천정면 또는 상부 벽면에 설치되는 적어도 하나 이상의 조명 기구; 상기 조명 기구의 하부에 위치한 작업면의 상부에 배치되고, 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함하는 발광면체; 상기 조명 공간의 상부에 설치되고, 상기 발광면체를 포함한 작업면 이미지를 촬영하여 제공하는 촬영부; 및 상기 촬영부로부터 작업면 이미지를 수신하여, 수신된 작업면 이미지에서 발광면체를 추적하여 상기 발광면체의 휘도값을 계산하고, 상기 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산하는 조명 제어기를 포함하는 것이다.
상기 발광면체는, 상기 확산면이 백색 무광 페인트, 황산바륨(Barium Sulfate, BaSO4) 코팅제 중 어느 하나로 마감되어 완전 확산 특성을 갖는 것이다.
상기 조명 제어기는, 사전에 학습된 학습 데이터셋을 이용하여 상기 작업면 이미지에서 발광면체의 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 기초하여 발광면체를 인식하는 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 것이다.
상기 조명 제어기는, 상기 촬영부에서 노출 시간이 상이한 복수 개의 작업면 이미지를 수신하고, 수신된 복수개의 작업면 이미지를 합성하여 HDR(High Dynamic Range) 합성 이미지를 생성하는 것이다.
상기 조명 제어기는, 상기 발광면체의 휘도값을 픽셀별로 계산하고, 계산된 픽셀별 휘도값 중에서 기설정된 상위 범위 이내의 휘도값을 평균되어 대표 휘도값으로 설정한 후 상기 대표 휘도값을 사용하여 작업면 조도를 계산하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광 조도 측정 방법은, 조광제어 시스템에 적용되어 작업면 주광 조도 측정 방법에 있어서, a) 작업면의 상부에 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함하는 발광면체를 배치하고는 단계; b) 주광 유입에 따라 촬영부를 이용하여 기 설정된 시간 간격으로 상기 발광면체를 포함하는 작업면 이미지를 촬영하여 제공하는 단계; c) 상기 작업면 이미지에서 발광면체를 인식한 후 발광면체의 R G B 값을 픽셀별로 추출하는 단계; 및 d) 추출된 픽셀별 RGB 값을 이용하여 휘도값을 계산하고, 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산하는 단계를 포함하는 것이다.
상기 발광면체는, 상기 확산면이 백색 무광 페인트, 황산바륨(Barium Sulfate, BaSO4) 코팅제 중 어느 하나로 마감되어 완전 확산 특성을 갖는 것이다.
상기 c) 단계는, 사전에 학습된 학습 데이터셋을 이용하여 상기 작업면 이미지에서 발광면체의 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 기초하여 발광면체를 인식하는 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 것이다.
상기 d) 단계는, 상기 발광면체의 픽셀별 휘도값 중에서 기설정된 상위 범위 이내의 휘도값을 평균되어 대표 휘도값으로 설정한 후 상기 대표 휘도값을 사용하여 작업면 조도를 계산하는 것이다.
한편, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 작업면 주광 조도 측정 방법은, 조광제어 시스템에 적용되어 작업면 주광 조도 측정 방법에 있어서, a) 작업면의 상부에 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함하는 발광면체를 배치하고는 단계; b) 주광 유입에 따라 촬영부를 이용하여 기 설정된 시간 간격으로 상기 발광면체를 포함하는 작업면 이미지를 노출 시간을 서로 다르게 하여 촬영하는 단계; c) 상기 촬영부에서 촬영된 노출 시간이 상이한 복수 개의 작업면 이미지를 합성하여 HDR(High Dynamic Range) 합성 이미지를 생성하는 단계; d)) 상기 HDR 합성 이미지에서 발광면체를 인식한 후 발광면체의 RGB 값을 픽셀별로 추출하는 단계; 및 e) 추출된 픽셀별 RGB 값을 이용하여 휘도값을 계산하고, 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산하는 단계를 포함하는 것이다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 본 발명은 전원공급 및 데이터 전송을 위한 별도의 부가 장치 없이 작업면의 상부에 놓인 완전 확산면을 갖는 발광면체를 이용하여 주광 유입에 의한 작업면 조도를 계산할 수 있어, 광센서를 사용하지 않고도 조광제어 시스템의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 크기 작은 조도 센서에 비해 문서나 기타 장애물로부터 가려질 가능성이 낮은 발광면체를 촬영한 이미지를 이용하여 실내 작업면의 조도를 정확히 계산하여 조명기구를 조광할 수 있다.
도 1은 일반적인 광센서 조광제어 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 광센서 조광제어 시스템에 의한 조광 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3은 도 1의 광센서에 의한 작업면 조도값을 학습하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 4는 도 3의 학습 과정을 통해 도출된 학습 결과를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광조도 측정 시스템을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 발광면체의 구성을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 발광면체의 반사 출력 분포를 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 조명 제어기의 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘에 적용되는 CNN의 구성을 설명하는 도면이다.
도 9는 도 8의 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘을 이용한 사물 추적 과정을 설명하는 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광조도 측정 시스템을 이용한 작업면 조도 변환식 산출 과정을 설명하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광조도 측정 방법을 설명하는 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.
또한, 본 발명의 각 실시예에 포함된 각 구성, 과정, 공정 또는 방법 등은 기술적으로 상호간 모순되지 않는 범위 내에서 공유될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광조도 측정 시스템을 설명하는 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 발광면체의 구성을 설명하는 도면이며, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 발광면체의 반사 출력 분포를 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 작업면 주광조도 측정 시스템은, 조명기구(110), 발광면체(120), 촬영부(130) 및 조명 제어기(140)를 포함하지만 이에 한정되지는 않는다.
조명 기구(110)는 기 설정된 조명 공간 상에서 천정면 또는 상부 벽면, 즉 작업면의 상부에 적어도 하나 이상 설치된다.
발광면체(120)는 조명 기구(110)의 하부에 위치한 작업면의 상부에 배치되고, 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함한다. 조명기구 1(111)의 하부에 위치한 작업면에 제1 발광면체(121)가 배치되고, 조명기구 2(112)의 하부에 위치한 작업면에 제2 발광면체(122)가 배치될 수 있다.
발광면체(120)는 확산면(120a)을 바라보는 방향에 관계없이 모든 방향으로의 휘도가 동일한 발광면으로서, 무광 백색의 페인트, 황산바륨(Barium Sulfate, BaSO4) 코팅 등으로 마감되어 완전 확산 특성을 갖는다.
이러한 발광면체는 도 6에 도시된 바와 같이, 한 변의 길이가 100㎜인 정육면체(또는 큐브) 형태로 형성될 수 있으나, 직육면체, 오각면체, 십이면체 등의 다면체로 형성될 수 있다.
도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 거울 반사경(specular reflector)에서 반사된 반사광(Reflected ray)의 각도(θr)는 입사광(Incident ray)의 각도(θi)와 동일하므로 거울 반사경의 경우 입사각을 알면 광선의 반사경을 예측할 수 있다. 그러나, 완전 확산면(Lambertian surface, 램버시안 표면, 랑베르 표면)을 갖는 발광면체(120)는 반사강도는 넓은 범위의 각에 걸쳐 분포하며 입사광선의 입사각에 독립적으로 나타난다.
따라서, 완전 확산면을 갖는 발광면체(120)는 관찰자 또는 촬영부(130)가 바라보는 각도와 관계없이 동일한 겉보기 밝기, 즉 표면의 휘도가 동일할 때 그 표면이 램버시안 반사율을 갖는다.
촬영부(130)는 조명 공간의 상부에 설치되고, 발광면체(120)를 포함한 작업면 이미지를 제공하는 것으로서, CCTV, CCD 카메라가 될 수 있으며 기 설정된 시간(예를 들어, 5분) 간격으로 촬영 동작을 수행한다.
조명 제어기(140)는 촬영부(130)로부터 작업면 이미지를 수신하여, 수신된 작업면 이미지에서 발광면체(120)를 추적하여 발광면체(120)의 휘도값을 계산하고, 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산한다.
이러한 조명 제어기(140)는 휴대성 및 이동성이 보장된 무선 통신 장치일 수 있으며, 예를 들어 스마트폰, 태블릿 PC 또는 노트북 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치일 수 있다. 또한, 조명 제어기(200)는 네트워크를 통해 다른 단말 또는 서버 등에 접속할 수 있는 PC 등의 유선 통신 장치일 수도 있다.
이때, 조명 공간이 기 설정된 개수의 조명그룹으로 구분되어 있는 경우, 조명 제어기(140)는 조명 그룹별로 구비되고, 조명 그룹별 조명 제어기(140)와 연계하여 데이터 수집 및 전송 처리를 통해 각 조명 그룹의 목표 조도 설정 및 조명 밝기 조절을 포함한 조명 운영을 담당하는 중앙 제어 장치(미도시)를 더 포함할 수 있다.
조명 제어기(140)는 촬영부(130)로부터 수신된 작업면 이미지를 HDR 합성하고, 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘을 통해 발광면체(120)의 R, G, B값을 픽셀별로 추출한다. 이때, 조명 제어기(140)는 실내 조명 환경을 고려하여 촬영부(130)의 노출 시간을 1/2, 1/15, 1/125, 1/1000으로 설정하여 4개의 작업면 이미지를 촬영하도록 하고, 이렇게 촬영된 4개의 작업면 이미지를 합성하여 HDR 합성 이미지를 생성한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 조명 제어기의 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘에 적용되는 CNN의 구성을 설명하는 도면이고, 도 9는 도 8의 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘을 이용한 사물 추적 과정을 설명하는 예시도이다.
도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이, 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘은 CNN을 적용할 수 있지만, CNN 외에도 RNN, YOLO(You Only Look Once), Single Shot Detector(SSD) 등의 다양한 알고리즘을 사용할 수 있다.
CNN은 입력계층, 출력 계층, 입력계층과 출력계층 사이의 여러 개의 은닉 계층으로 구성되고, 각 계층은 해당 데이터만이 갖는 특징을 학습하기 위해 데이터를 변경하는 계산을 수행하는데, 가장 사용되는 계층으로는 컨벌루션, 활성화/ReLU(Rectified Linear Unit), 풀링 등이 있다.
컨벌루션은 각 작업면 이미지에서 특정 특징을 활성화하는 컨벌루션 필터 집합에 입력 데이터를 통과시킨다. ReLU는 음수 값을 0에 매핑하고 양수 값을 유지하여 더 빠르고 효과적인 학습을 가능하게 하는데, 활성화된 특징만 다음 계층으로 전달되기 때문에 이 과정을 활성화라 부르기도 한다. 풀링은 비선형 다운샘플링을 수행하고 네트워크에서 학습해야 하는 매개 변수 수를 줄여서 출력을 간소화한다.
이러한 CNN은 사전에 학습된 학습 데이터셋을 이용하여 작업면 이미지에서 발광면체(120)의 패턴 특성을 분석하여 서로 다른 패턴들 구분하기 위한 특징 벡터를 추출하고, 새롭게 주어지는 작업면 이미지가 어떤 패턴에 해당하는지 분류하고 인식하게 된다. 즉, 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘은 주광 조도의 변화에 따라 발광면체(120)의 다양한 형태, 즉 큐브 형태, 정이십면체 등의 여러 다각면체에 대해 학습에 필요한 여러 개의 샘플 이미지를 학습시킨 학습 데이터셋을 활용하여, 사물 추적 기술을 이용하여 대상이 되는 발광면체(120)의 주변을 박스 모양의 테두리로 캡처하여 발광면체(120)를 인식할 수 있다. 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘은 주간에 창문을 통해 실내로 유입되는 태양광의 영향에 의한 조도값과, 야간에 실내로 태양광이 유입되지 않으므로 조명기구(110)에 의한 조도값을 주광 조도의 변화에 대한 학습데이터로 사용할 수 있다.
조명 제어기(140)는 추출된 픽셀별 R, G, B 값을 하기 수학식 1을 이용하여 휘도값(Y)을 계산하고, 계산된 휘도값 중에서 상위 10% 값을 평균하여 대표 휘도값으로 설정한다.
[수학식 1]
Y=0.299R+0.587G+0.114B
조명 제어기(140)는 대표 휘도값을 사전 도출한 작업면 조도 변환식을 사용하여 작업면 조도를 계산할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광조도 측정 시스템을 이용한 작업면 조도 변환식 산출 과정을 설명하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 작업면에 발광면체(120)와 조도계(150)를 배치하고, 야간에 인공조명 밝기 단계를 단계별로 변화시켜 조도계(150)를 통한 실제 작업면 조도 측정값과 작업면 이미지를 통해 계산된 발광면체(120)의 대표 휘도값을 비교한다. 이때, 조도계(150)는 조명기구(110)의 바로 아래(바닥으로부터 75cm 상부에 위치)에 배치하고, 실제 작업면 조도 계산시에 조도계(150)를 사용하지 않는다.
야간에 인공조명 밝기 단계에 따른 보정식을 도출하여, 작업면 주광조도 측정 시스템이 광센서 조광제어 시스템에 적용시 인공 조명에 의한 조도 영향과 주광에 의한 조도 영향을 구분할 때 사용할 수 있도록 한다.
또한, 주간에 인공조명을 모두 소등한 상태에서 주광 유입에 따라 조도계(150)에서 측정된 실제 작업면 조도 측정값과 작업면 이미지를 통해 계산된 발광면체(120)의 대표 휘도값을 비교하여 발광면체별 작업면 조도 변환식을 도출한다. 이때, 주광 유입을 고려하여 최소 10회 이상 측정한 값들을 비교하여 작업면 조도 변환식을 도출한다.
실내 공간에 6개의 조명 기구가 배치된 상태에서 조명기구 1의 바로 아래 위치한 제1 조도계는 하기 수학식 2를 이용하여 최종 작업면 조도(ET1)를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00001
수학식 2에서, ED1는 조명기구 1 바로 아래 위치의 일광 조도이고, EIJ는 조명기구i에서 조명기구j의 바로 아래 위치에서의 작업면 조도를 나타낸다. 이와 같이, 최종 작업면 조도는 일광 조도, 가장 가까운 조명기구의 조도 및 멀리 있는 조명기구의 조도의 합이고, 모든 측정 지점의 최종 작업면 조도(ETj)는 표준화된 방정식인 수학식 3를 이용하여 계산할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00002
수학식 3에서 n은 조명기구의 개수를 나타낸다.
목표 작업면 조도가 500lx로 설정된 경우에　ED1이 200lx이면 작업면 조도1 (ER1)에서 필요한 작업면 조도는　수학식 4를 사용하여 계산할 수 있다.　조명기구j(ERj)　바로 아래 위치에서 필요한 조도는　수학식 5에 따라 수학식 4를 사용하여 정의할 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00003
[수학식 5]
Figure pat00004
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 작업면 주광조도 측정 방법을 설명하는 순서도이다.
도 11을 참조하면, 작업면 주광조도 측정 방법은, 작업면의 상부에 발광면체(120)를 배치하고(S11), 주광 유입시 촬영부(130)를 이용하여 기 설정된 시간 간격으로 발광면체(120)를 포함하는 작업면 이미지를 촬영하여 조명 제어기(140)로 제공한다(S12, S13). 이때, 작업면의 상부에 놓여진 발광면체(120)는 크기가 작은 조도계 또는 조도 센서와 달리 문서나 기타 장애물들로 인해 가려질 가능성이 매우 낮고, 전원 공급이나 데이터 전송을 위한 부가 장치가 필요로 하는 조도계와 달리 별도의 부가 장치가 필요없게 된다.
조명 제어기(140)는 작업면 이미지에서 발광면체(120)를 인식한 후 발광면체의 R, G, B 값을 픽셀별로 추출하고, 추출된 R, G, B 값을 이용해 휘도값을 계산한다(S14, S15). 이때, 조명 제어기(140)는 촬영부(130)의 노출 시간을 서로 다르게 하여 촬영된 복수의 작업면 이미지를 합성하여 HDR 합성 이미지를 생성하고, HDR 합성 이미지를 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘에 적용하여 발광면체(120)를 인식하도록 할 수 있다.
조명 제어기(140)는 계산된 휘도값 중 상위 10%의 휘도값들을 평균되어 대표 휘도값으로 설정하고, 대표 휘도값을 사전에 도출한 작업면 조도 변환식을 사용하여 작업면 조도를 계산할 수 있다(S16).
한편, 도 11의 단계 S11 내지 S16은 본 발명의 구현예에 따라서 추가적인 단계들로 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계간의 순서가 변경될 수도 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하며, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함하며, 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110 : 조명기구
120 : 발광면체
130 : 촬영부
140 : 조명 제어기
150 : 조도계

Claims (10)

  1. 기 설정된 조명 공간 상에서 천정면 또는 상부 벽면에 설치되는 적어도 하나 이상의 조명 기구;
    상기 조명 기구의 하부에 위치한 작업면의 상부에 배치되고, 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함하는 발광면체;
    상기 조명 공간의 상부에 설치되고, 상기 발광면체를 포함한 작업면 이미지를 촬영하여 제공하는 촬영부; 및
    상기 촬영부로부터 작업면 이미지를 수신하여, 수신된 작업면 이미지에서 발광면체를 추적하여 상기 발광면체의 휘도값을 계산하고, 상기 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산하는 조명 제어기를 포함하는 것인, 작업면 주광조도 측정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 발광면체는,
    상기 확산면이 백색 무광 페인트, 황산바륨(Barium Sulfate, BaSO4) 코팅제 중 어느 하나로 마감되어 완전 확산 특성을 갖는 것인, 작업면 주광조도 측정 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 조명 제어기는,
    사전에 학습된 학습 데이터셋을 이용하여 상기 작업면 이미지에서 발광면체의 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 기초하여 발광면체를 인식하는 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 것인, 작업면 주광조도 측정 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 조명 제어기는,
    상기 촬영부에서 노출 시간이 상이한 복수 개의 작업면 이미지를 수신하고, 수신된 복수개의 작업면 이미지를 합성하여 HDR(High Dynamic Range) 합성 이미지를 생성하는 것인, 작업면 주광 조도 측정 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 조명 제어기는,
    상기 발광면체의 휘도값을 픽셀별로 계산하고, 계산된 픽셀별 휘도값 중에서 기설정된 상위 범위 이내의 휘도값을 평균되어 대표 휘도값으로 설정한 후 상기 대표 휘도값을 사용하여 작업면 조도를 계산하는 것인, 작업면 주광 조도 측정 시스템.
  6. 조광제어 시스템에 적용되어 작업면 주광 조도 측정 방법에 있어서,
    a) 작업면의 상부에 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함하는 발광면체를 배치하고는 단계;
    b) 주광 유입에 따라 촬영부를 이용하여 기 설정된 시간 간격으로 상기 발광면체를 포함하는 작업면 이미지를 촬영하여 제공하는 단계;
    c) 상기 작업면 이미지에서 발광면체를 인식한 후 발광면체의 R G B 값을 픽셀별로 추출하는 단계; 및
    d) 추출된 픽셀별 RGB 값을 이용하여 휘도값을 계산하고, 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산하는 단계를 포함하는 것인, 작업면 주광 조도 측정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 발광면체는,
    상기 확산면이 백색 무광 페인트, 황산바륨(Barium Sulfate, BaSO4) 코팅제 중 어느 하나로 마감되어 완전 확산 특성을 갖는 것인, 작업면 주광조도 측정 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 c) 단계는,
    사전에 학습된 학습 데이터셋을 이용하여 상기 작업면 이미지에서 발광면체의 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 기초하여 발광면체를 인식하는 인공 지능 기반의 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 것인, 작업면 주광조도 측정 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 d) 단계는,
    상기 발광면체의 픽셀별 휘도값 중에서 기설정된 상위 범위 이내의 휘도값을 평균되어 대표 휘도값으로 설정한 후 상기 대표 휘도값을 사용하여 작업면 조도를 계산하는 것인, 작업면 주광 조도 측정 방법.
  10. 조광제어 시스템에 적용되어 작업면 주광 조도 측정 방법에 있어서,
    a) 작업면의 상부에 주광 유입 방향과 무관하게 주광에 대해 균일하게 확산되는 적어도 하나 이상의 확산면을 포함하는 발광면체를 배치하고는 단계;
    b) 주광 유입에 따라 촬영부를 이용하여 기 설정된 시간 간격으로 상기 발광면체를 포함하는 작업면 이미지를 노출 시간을 서로 다르게 하여 촬영하는 단계;
    c) 상기 촬영부에서 촬영된 노출 시간이 상이한 복수 개의 작업면 이미지를 합성하여 HDR(High Dynamic Range) 합성 이미지를 생성하는 단계;
    d)) 상기 HDR 합성 이미지에서 발광면체를 인식한 후 발광면체의 RGB 값을 픽셀별로 추출하는 단계; 및
    e) 추출된 픽셀별 RGB 값을 이용하여 휘도값을 계산하고, 계산된 휘도값을 이용하여 작업면 조도를 계산하는 단계를 포함하는 것인, 작업면 주광 조도 측정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2007219715A (ja) * 2006-02-15 2007-08-30 Dainippon Printing Co Ltd 物体の反射特性データの作成方法および作成装置
JP2015087200A (ja) * 2013-10-30 2015-05-07 シャープ株式会社 照度検出器および照度検出器を備えたタスク照明装置
KR20190094133A (ko) * 2019-04-16 2019-08-12 엘지전자 주식회사 객체를 인식하는 인공 지능 장치 및 그 방법

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