*준회원, 세명대학교 컴퓨터학부
**정회원, 세명대학교 컴퓨터학부
접수일자: 2016년 1월 12일, 수정완료: 2016년 2월 5일 게재확정일자: 2016년 2월 5일
Received: 12 January, 2015 / Revised: 5 February, 2016 / Accepted: 5 February, 2016
**Corresponding Author : [email protected] School of Computer, Semyung University, Korea http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2016.16.1.199
JIIBC 2016-1-27
생체신호를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반의 효율적인 스마트 실내 감성조명 제어 시스템
An Efficient Smart Indoor Emotional Lighting Control System based on Android Platform using Biological Signal
윤수정*, 홍성일*, 인치호**
Su-Jeong Yun, Sung-IL Hong, Chi-Ho Lin
요 약 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 실내 감성 조명 제어 시스템은 생체신호 측정기기와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, 조명기기로 구성하였다. 제어 시스템 은 생체신호를 측정하여 감정어휘를 추출하고, 월 패드에서 블루투스를 이용하여 각 조명 드라이버에 제어신호를 조명 드라이버에 전송하며, 조명 드라이버는 제어신호와 주변의 조도정보를 수집하여 확장보드를 통해 조명기기를 제어하도 록 설계하였다. 이때, 월 패드에서는 실내 감성조명 제어 알고리즘에 의한 수동제어와 생체신호 모드 선택이 가능하고, 원하는 조명을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 제어 프로그램을 구현하였다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템의 실험 결과, 필요로 하는 영역의 조명기기에 대하여 선택적 제어와 색온도 가변에 의한 수동 제어와 생체신호 및 감성어휘에 의한 효율적 가변점등을 할 수 있었다. 따라서 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 실내 공간 업무 행위에 있어 집중력 및 업무능력 향상을 위한 효과적인 제어가 가능하였다. 그리고 기존 감성조명 제어 시스템보다 전 력 소비 및 디머전압, 전격전류를 감소시켰다.
Abstract In this paper, we propose efficient smart indoor emotional lighting control system based on android platform using the biological signal. The proposed smart indoor smart emotional lighting control system were configured as the biological signal measurement device and removable smart wall pad, lighting driver, luminaire. The control system was extracts the emotional language by measured the biological signal, and it was transmitted a control signal to each lighting driver using a bluetooth in the wall pad. The lighting driver were designed to control the lighting device through an expansion board by collected control signal and the illuminance information the surrounding. In this case, the wall pad can be selecting of manual control and the bio signal mode by that indoor emotional lighting control algorithms, and it was implemented the control program that possible to partial control by selecting the wanted light.
Experiment results of the proposed smart indoor emotional lighting control system, it were possible to the optional control about the luminaire of required area, and the manual control by to adjustable of color temperature with that the efficiently adjustable of lighting by to biological signal and emotional language. Therefore, were possible to effective control for improvement of concentration and business capability of indoor space business conduct by controlling the color and brightness that is appropriate for your situation. And, was reduced power consumption and dimmer voltage, lighting-current than the existing-emotional lighting control system.
Key Words : Emotion Lighting, Biological-signal, Emotional language, EEG, Expansion device
Ⅰ. 서 론
현대사회는 도시화 및 산업구조 변화로 인하여 실내 공간의 생활시간이 증가하고 있기 때문에 조명계획은 각 공간과 이용자의 행위에 따라서 다양한 변화가 요구되고 있다. 특히 사무실의 업무환경은 근로자들의 생산성에 영향을 미치는 중요한 요소로 근로자들을 고려하여 구성 하게 되면 만족도와 생산성이 증대하기 때문에 환경개선 은 쉽게 간과 할 수 없는 사항이다. 다양한 업무환경 개 선방법이 존재하지만 사무실에서 조명에 의해 소모되는 에너지는 전체 에너지의 30%를 차지할 정도로 많은 비 중을 차지하고 있는 것이 현실이다.[1-7]
현재, 사무실의 조명은 아직까지 형광램프가 주를 이 루고 있으나 에너지 절감을 위해 조명 전력 밀도를 최소 화가 가능한 조명제어 시스템을 설치하여 자연광 및 재 실감지를 활용하고, 인공조명의 밝기 및 사용시간을 줄 이는 방법을 사용하고 있다. 조명의 전력 밀도를 감소시 키기 위해 전력소비가 적은 LED 조명을 활용하는 조명 기구 설치가 권장된다. LED광원은 기존 조명과는 달리 에너지 효율이 뛰어나고, 친환경 소재로 이루어져 있으 며, 색상, 색온도, 밝기 등의 제어가 용이하다. 기존의 업 무환경 개선을 위한 조명계획에서 에너지 소모 감소를 위해 멀티 센서를 이용한 조명제어 시스템을 사용하여 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고, 주변 센서 노드와 통신을 통해 관리하며, 안정성을 제공하는 방법을 사용 한다. LED를 이용한 조명제어 방법은 다수의 조명기기 를 제어할 경우, 조명기기별 설정변경과 조명기기의 증 가에 따른 제어시간 및 비용이 증가된다. 그리고 전체 조 명기기의 지속적 점등으로 인해 불필요하게 점등되는 조 명기기에 대하여 전력낭비가 발생하게 된다. 또한, 재실 감지나 자연 채광에 의한 조명제어만으로 실내조도를 제 어하는 경우, 조도의 급격한 변화가 발생되어 재실자의 시각적 피로도가 증가되기 때문에 업무효율이 저하된다.
그러나 멀티 센서를 이용한 조명제어 시스템은 센싱 데 이터 및 수신 데이터를 분석 및 평가하는 제어 명령을 효 과적으로 전달하지 못하는 문제점이 있기 때문에 제어 명령 전달을 위한 지능적 기술 정착을 위해 효율적인 디 바이스 동작 및 구현을 위한 유연한 시스템이 필요하 다.[8-13]
본 논문에서는 문제점 해결을 위하여 생체신호를 이 용한 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 실내 감성조명제
어 시스템을 제안한다. 제안하는 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 효율적 관리를 위해 블루투스 (bluetooth) 모듈을 사용하여 생체신호를 측정하고, 사무실에서 사용 하는 조명을 대상으로 업무행위에 따른 감성의 비교분석 및 적용을 통해 색 온도별 감성어휘를 도출하여 안드로 이드 앱을 통해 시간 및 장소의 제약 없이 조명제어가 가 능하도록 설계한다. 그리고 업무 효율성을 향상 시킬 수 있는 사무실 환경을 고려한 조명 제어를 통해 에너지 절 약을 위한 시스템을 설계한다.
Ⅱ. 스마트 실내 감성조명 제어 시스템
본 논문에서 제안하는 스마트 실내 감성조명 제어 시 스템은 생체신호를 측정하여 감성어휘를 추출하고, 안드 로이드 플랫폼 기반 앱의 쉽고 간편한 조작으로 조명 전 체 및 일부분을 제어하는 시스템이다. 그리고, 이동식 스 마트 월 패드(Removable Smart Wall Pad)는 블루투스 모듈을 통해 시스템과 연결이 되면 제어 메시지를 송수 신한다. 이때, 생체신호를 이용하여 제어하거나 사용자 요구에 따라 제어하도록 설계하였다. 사용자 요구에 의 한 제어는 감성어휘를 직접 선택하여 조명을 제어하는 방법과 탐색 바를 이용한 제어방법, RGBW 값을 직접 입 력하여 제어하는 방법을 이용하였다.
그림 1에서는 본 논문에서 제안된 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 실내 감성조명 제어 시스템 구성을 나타 낸다. 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 생체신호 측 정기기(Biological signal Measurement Unit)와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, 조명기기로 구성하였다.
제어 시스템은 생체신호(뇌파)를 측정하여 감정어휘를 추출하고, 월 패드에서 블루투스를 이용하여 각 조명 드 라이버에 제어신호를 조명 드라이버에 전송하며, 조명 드라이버는 제어신호와 주변의 조도정보를 수집하여 확 장보드를 통해 조명기기를 제어한다. 생체신호 측정기기 는 본 논문에서 뇌파측정으로 한정한다. 측정된 뇌파는 월 패드의 조명제어 알고리즘에서 사무실 업무환경에 적 합한 감성어휘로 변환하도록 구성하였다. 월 패드는 실 내 감성조명 제어를 위한 컨트롤러로서 블루투스 모듈과 감성조명 제어 알고리즘으로 구성하였다. 조명은 점·소 등 시 생체신호를 사용하거나 감성어휘 선택 또는 RGBW 탐색바를 통해 값 조절, 색상 값을 직접 입력하여
제어하고, 전체 또는 선택 위치의 조명기기를 제어하도 록 설계하였다. 또한, 제어 알고리즘에 의해 조명제어와 생체신호 및 감성어휘를 이용한 다양한 변환을 통해 업 무환경에 적합한 색상과 밝기를 효율적으로 제어하도록 설계하였다. 조명 드라이버는 이동식 스마트 월 패드와 연결을 위해 블루투스 모듈을 사용하였고, 조명제어를 위해 확장보드를 추가하여 RGBW 조명기기와 연결되도 록 설계하였다. 조명기기는 감성언어에 따른 조도 제어 를 위해 RGBW LED 모듈로 구성하였다.
그림 1. 스마트 감성조명 제어 시스템 구성
Fig. 1. Smart emotional lighting control system configuration
그림 2에서는 실내 감성조명 제어 시스템의 제어 알고 리즘을 나타낸다. 본 논문에서는 생체신호 중 뇌전도 (EEG, electro encephalo graphy)를 이용한 점등제어 방 법을 사용하였다. 실내 감성조명 제어 알고리즘은 스케 줄에 의해 시스템 동작을 시작한다. 점등방법은 생체신 호를 이용한 점등방법과 수동 점등방법으로 구분하여 선 택한다. 감성언어는 신경계에서 뇌신경 사이에 신호가 전달될 때 생기는 전기흐름을 측정 및 데이터 분석을 통 해 추출한다. 점등위치를 선택하여 추출된 감성언어에 의해 점등을 시작한다. 수동 점등방법을 선택하면 조명 설치 위치에 따른 기본 설정 값으로 점등한 후, 감성언어 선택 및 사용자의 색상값 입력에 따른 점등제어 방법을 선택한다. 감성언어 선택에 의한 점등제어는 점등할 감 성언어를 선택하고, 설치 조명을 전체 점등제어나 선택 위치의 조명만 점등 제어한다. 색상값 입력에 따른 점등 제어 방법은 점등위치를 선택하고, 탐색바 제어에 의해 점등하거나 색상 값 입력에 의해 원하는 감성조명 색상 으로 점등한다. 마지막으로, 선택한 제어방법에 따라서
RGBW 색온도 값을 출력하고, 스케줄을 확인하여 점등 방법을 다시 선택하거나 시스템 동작을 정지한다.
그림 2. 실내 감성조명 제어 알고리즘
Fig. 2. Indoor Emotional Lighting Control Algorithm
색감이 뇌파에 미치는 영향으로서 현대적 의미에서 빛과 색에 대한 과학적 연구는 1930년대 중반에 본격적 으로 시작 되었다. 영국의 신경학자인 그레이 월터박사 는 점멸하는 빛이 뇌파의 활동에 작용하여 깊은 신체적 이완과 활기 있는 정신 상태에 이를 수 있도록 유도시켜 준다는 사실을 밝혀냈다. 인간의 두뇌는 약 140억 개의 뇌세포로 이루어져 있는데, 이러한 뇌세포는 외부의 감 각으로부터 수용된 정보를 처리하는 과정에 전류를 발산 하며 이를 뇌파라 한다. 복잡한 정보처리과정인 두뇌 활 동에 따라 두뇌가 발산하는 전기적 유형은 다르게 나타 나며 크게 알파파와 베타파, 델타파, 그리고 세타파 등으 로 구분된다. 이중 알파파와 세타파는 저주파로서 기억 력과 창의력 그리고 학습능력 발휘에 관련이 깊은 뇌파 이다.
그림 3은 뇌파의 측정을 위한 전극 부착 위치와 필터 링을 통해 인공결함을 제거한 매핑정보의 뇌지도 영상을 나타낸다. 국제 전극 배치법인 International 10-20 System에 의해 머리 표면에 단극자 방식으로 측정하였 고, International 10-20 방법에 의해 측정위치를 Fp1(좌 뇌 전전두엽), Fp2(우뇌 전전두엽), F3(좌뇌 전두엽), F4 (우뇌 전두엽) 총 4개의 위치에 측정 전극을 부착하였다.
측정위치는 기본적인 인체의 반응과 스트레스를 살펴 볼
수 있는 영역으로 판단되어 선택하였고, 뇌파 분석방법 은 파워스펙트럼 분석방법을 이용하였다.
그림 3. 전극 부착위치와 뇌지도 영상
Fig. 3. Electrode mounting position and Brain map image
표 1은 측정된 뇌파의 밴드별 상태를 나타낸다. 밴드 별 상태는 실내 감성조명 제어 알고리즘에 적용하고, 색 상과 감성언어의 이미지 매칭 결과를 통해 감성언어 추 출을 위해 사용하였다.
EEG(wave) Frequency State
30 Hz 이상 unrest, excitement, Instant recognition
14-30 Hz tensity, unrest, stress, engross
fast (smr)
8-13 Hz
12-13 Hz
attention concentration, a little tensity, concentration
maintain
mid 10-12
Hz
efficiency improvement, mental unified, gleam, maximum memory and concentration conditions, relieve stress, perception,
troubleshooting
slow 8-9
Hz transience, meditation
4-8
Hz
drowsiness, obsession, shallow sleep, distractions, daydream
0.2-4
Hz
inward consciousness, deep sleep 표 1. 뇌파 밴드별 상태
Table 1. EEG band-specific state
측정된 뇌파는 1-50Hz의 주파수와 약 10-200uV의 진 폭을 가진다. 주파수와 전압의 차이에 의해 정상 수면상 태의 델타파(0.2-4Hz, 20- 200uV), 창의적 상태 및 초학 습능력상태, 긴장 이완상태, 정서적 안정상태의 세타파 (4-8Hz, 20- 100uV), 긴장 이완 및 명상상태의 알파파
(8-13Hz, 20- 60uV), 깨어있거나 말할 때 모든 의식적 상 태의 베타파(13-30Hz, 2-20uV), 흥분상태의 감마파 (30-50Hz, 2-20uV) 등으로 구분하였다.
파워스펙트럼 분석은 수행방법에 따라 상관함수법, 고 속 푸리에 변환(FFT) 및 선형 예측 모델법이 있다. 일반 적으로 상관함수법과 FFT법이 사용되며, 데이터의 길이 를 충분히 길게 얻을 수 없는 경우는 보통 선형예측모델 법을 사용한다. 본 논문에서는 고속 푸리에 변환을 이용 하여 식 (1)을 통해 정의하였다. 시간영역의 뇌파신호를 주파수영역으로 변환하고, 주파수 크기에 따라 신호가 그래프에 배열되어 신호의 주파수 성분들을 분석하였다.
(1)
고속 푸리에 변환에서는 상관함수를 추정하지 않고, 관측 데이터의 푸리에 변환으로부터 직접 파워스펙트럽 이 추정하였다. 측정 데이터 중에서 단지 데이터의
,...., 만을 이용하여 파워스펙트럼을 추정하 기 위해 식(2)을 사용하였다.
∆
∆
∆
(2)
두피의 전극에서 발생하는 주파수 대역별 파워를 절 대 파워(absolute power), 전체 주파수 대역의 절대 파워 를 기준으로 각 주파수 대역의 절대 파워를 비율로 산출 한 값을 상대 파워(relative power)라고 한다. 상대 파워 스펙트럼은 인지기능 및 뇌파의 연관성을 잘 나타내기 때문에 절대 파워 스펙트럼 분석에 비교하여 두개골의 두께 차이, 측정 시 두피의 전기적 상태, 긴장도와 같은 측정 변인을 감소할 수 있고, 수식 (3)을 이용하여 분석하 였다.
(3)
인간의 두뇌는 신체의 상태나 심리상태에 따라 각기 다른 뇌파를 발산 하게 된다. 이러한 뇌파를 통해 두뇌의 상태나 각성정도를 파악할 수 있다. 뇌파는 크게 알파파, 세타파, 베타파, 델타파의 4가지로 구분 되는데 흥분이나 긴장처럼 각성 수준이 너무 높을 경우에는 주로 베타파
로 나타난다. 졸리거나 수면시에는 델타파가 주로 나타 난다. 각성수준이 너무 높지 않은 상태에는 나타나는 뇌 파는 알파파나 세타파이다. 따라서 두뇌의 정보 처리량 과 기억력 집중력 등을 최대로 발휘할 수 있는 적정수준 의 각성상태는 알파파나 세타파와 같은 상대적으로 낮은 뇌파가 발산되는 두뇌 상태이다.
종합적인 사고가 필요한 업무에서 그 성과를 높이기 위해서는 무엇보다 업무의 기초인 두뇌 상태가 업무에 적합해야 한다. 잠잘 때처럼 두뇌의 각성 수준이 낮거나 흥분 긴장이 높은 각성 수준에서는 오히려 업무 능률이 떨어진다. 따라서 업무능률을 올리기 위해서는 적정수준 의 각성상태를 조정 하는 것이 무엇보다 중요하다. 적정 수준의 각성상태는 두뇌의 정보 처리량이 늘어나고 집중 력과 기억력이 향상된다. 이러한 근거로 볼 때 조명의 변 화를 이용하여 업무효과를 개개인의 감성에 따라 조절을 하면 학습에도 많은 효과를 볼 수 있다.
그림 4는 색체 분석 도구를 이용하여 형용사 이미지 스케일과 단색 이미지 스케일의 이미지 매칭 결과를 나 타낸다. 총 120색은 110개의 유채색과 10개의 무채색으 로, 110개의 유채색은 10개의 색상과 11개의 색조로 구성 하였다.
그림 4. 이미지 매칭 결과
Fig. 4. Result of image matching
형용사 이미지 스케일, 단색 이미지 스케일은 각각 세 로방향으로 부드러운(soft), 딱딱한(hard), 가로방향으로 동적인(dynamic), 정적인(static)의 동일한 기준 축으로 이루어진 공간 내 고유 위치를 가지고 있어 추상적 이미 지 전환 및 해석이 가능하다. 감성공학 분야의 연구자료
및 자유 연상 등을 통해 1차 감성언어를 수집하였고, 조 명 관련된 언어를 중심으로 2차 감성언어 56개를 선택하 여 최종 감성언어를 선별하였다.형용사 이미지 스케일과 매칭되는 단색 이미지 스케일의 RGB 색상 분포를 이용 하여 8bit 해상도의 RGBW 색상 값으로 식 (4)을 이용하 여 정규화 시켜 표현하였다.
(4)
그림 5와 그림 6은 CIE 1931 xy 색도 좌표계와 RGBW 값 변환을 위한 RGB 큐브를 나타낸다. 조명의 밝기와 색온도가 뇌파 및 심리상태에 미치는 영향을 기 반으로 더욱 효율적인 업무를 할 수 있도록 적합한 색온 도를 정의하였다. 정의된 값을 LED 조명에 적용하기 위 해 색온도 값을 RGB 값으로 변환하고, 색온도 정보로부 터 CIE 1931 xy 색도 좌표계를 통해 적합하게 변환된 RGBW 값을 계산하였다.[14]
그림 5. CIE 1931 xy 색도 좌표계 Fig. 5. CIE xy chromaticity diagram
그림 6. RGB 큐브 Fig. 6. RGB cube
햇빛과 가장 비슷한 흰 빛은 색온도가 가장 높으며 석 양빛과 가까운 붉은색은 색온도가 낮다. 색온도가 높을 수록 뇌의 활동성과 집중력이 커지고, 색온도가 낮으면 감성이 활발해진다. 색온도가 상대적으로 높은 푸른 색 은 시원한 느낌을 줘 두뇌 활동을 자극하지만 이보다 한 단계 낮은 보라 빛 조명은 현대적이면서도 관능적인 느 낌을 줘 예술작품을 전시할 때 제격이다. 이에 비해 색온 도가 낮은 편인 노란 빛은 풍요와 안정을 상징해 마음을 편안하고 안락하게 해주고, 색온도가 가장 낮은 붉은 조 명은 눈에 가장 적은 자극을 줘 미각을 살려준다. 밝기와 색온도를 적절하게 조합하면 몸이 원하는 상태의 조명을 연출할 수 있다. 기분이 우울할 때는 조명과 색온도를 모 두 밝게 하고 몸과 마음이 피곤해 쉬고 싶을 때는 중간 정도의 밝기에 색온도가 낮은 붉은 빛 조명을 쓰도록 한 다. 많은 업무를 처리해야 할 때는 스트레스를 줄이면서 도 일에 집중할 수 있도록 중간 정도의 밝기에 색온도가 높은 흰색 조명을 쓰고, 긴장감이 심할 때는 밝기를 낮추 고 주황색에 가까운 조명을 쓰면 스트레스가 한결 줄어 든다.
그림 7은 뇌파 밴드별 상태 데이터의 표본 감성언어를 대상으로 이미지 매칭 결과를 이용하여 색도 좌표계와 RGB 큐브를 통해 얻어진 이미지 스케일의 3원색 분포에 해당하는 RGBW 색상 값을 나타낸다.
그림 7. 표본 감성언어의 RGBW 값
Fig. 7. RGBW color values of specimen emotional language
그림 8은 감성 조명제어 및 모니터링을 위해 구현된 실내 감성조명 제어 프로그램의 프로토타입을 나타낸다.
안드로이드 플랫폼 기반의 제어 프로그램은 사무실 평면 도를 이용한 화면구성을 통해 편리하게 조명제어를 가능 하도록 사용자 인터페이스를 설계하였다. 조명제어 프로
그램은 생체신호를 이용한 점등과 수동 점등방법을 선택 할 수 있고, 생체신호를 선택하였을 경우, 측정된 뇌파 밴 드 값을 이용하여 추출된 감성언어의 RGBW 값으로 점 등제어 되도록 구현하였다. 그리고 수동제어를 선택하였 을 경우, 선택한 감성언어의 RGBW 값에 의해 조명이 전 체 점등제어 되거나 원하는 위치만 선택하여 점등제어 되도록 구현하였고, 사용자 요구에 의해 점등 위치를 선 택하면 RGBW 탐색바 제어와 수치데이터 입력을 통해 직접 행위변화에 대한 다양한 색상으로 점등제어를 할 수 있도록 구현하였다.또한, 점등제어시 감성조명의 RGBW 색온도 레벨을 디스플레이하게 구현하였다.
그림 8. 실내 감성조명 제어 프로그램
Fig. 8. Indoor emotional lighting control program
Ⅲ. 실험 및 결과
본 논문에서 제안하는 생체신호를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 뇌 전도 측정을 통해 실내 조명을 대상으로 업무행위에 따 른 감성 비교분석 및 적용을 하고, 색 온도별 감성어휘를 도출을 통해 안드로이드 앱을 이용하여 시간 및 장소의 제약 없이 조명제어가 가능하도록 설계하였다. 감성어휘 에 따른 감성조명 제어 시스템의 효율성 검증을 위해 리 룩스를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
그림 9는 리눅스를 이용한 실험 환경의 전체 공간에 대한 조도 분포 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 전체 공간 은 너비 30m, 길이 30m, 높이 2.8m, 작업면의 높이 0.75m 로 구성하였다. 사무실 공간은 너비 20m, 길이 20m, 회의 실은 너비 203m, 길이 10m, 휴게실은 너비 10m, 길이 10m, 작업실은 너비 7m, 길이 17m, 복도는 3m 폭으로 너비와 길이를 구성하였다. 반사율은 천정 70%, 벽50%, 바닥 20%로 하였다. LED 조명은 TOBIAS GRAU의
XT-A DIRECT(소비전력 45W)를 사용하여 사무실, 회 의실 및 작업실의 디밍 제어가 가능한 천장 조명기구로 적용하였고, EATON의 DL11-WS-NWW(소비 전력 15W)를 사용하여 사무실, 회의실, 휴게실, 복도의 다운라 이트로 적용하였다.
그림 9. 조도분포의 시뮬레이션 결과
Fig. 9. Simulation results of illuminance distribution
표 2는 스마트 감성조명 제어 시스템의 시뮬레이션 결과를 나타낸다. KS 권장 평균조도[15]를 기준으로 사무 실의 광속은 400 lm, 회의실은 200 lm, 휴게실은 100 lm, 작업실은 200 lm으로 설정하였다. 공간별 조명의 사용 개수는 최소 6개에서 최대 39개로 나타났으며, 소비전력 은 240W에서 1,635W까지 측정되었다. 본 논문에서 제안 한 알고리즘의적용 전에는 공간에 대한 조도가 최소 120 lx에서 최대 401 lx까지 측정되었고, 적용 후에는 최소 122 lx에서 322 lx까지 측정되었다.
표 2. 실험결과
Table 2. Experiment result
그림 10은 기존 시스템과 제안된 시스템의 비교 결과 를 나타낸다. 색도좌표에 의한 색온도의 표현 범위와 적 용한 색도도는 차이가 없었다. 기존 시스템은 LED 회로 를 2개 또는 4개를 사용하였지만 제안된 시스템은 2 의 회로를 사용하여 LED 조명을 제어하였다. 그리고 그림 7에서 나타낸 감성어휘를 기준으로 가변점등을 하였기 때문에 조명 기기당 전력소비를 최대 9.45% 감소 시켰고, 전격전류는 최대 56.25%를 절감할 수 있었다. 그리고 디 머전압은 최대 66.6%를 감소시켰다.
그림 10. 기존 시스템과 제안된 시스템 비교
Fig. 10. Existing systems compared with proposed system
Ⅳ. 결 론
본 논문에서는 실내 공간의 업무효율을 높이기 위해 생체신호를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 실 내 감성조명 제어 시스템을 제안하였다.
제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 생체신 호 측정기기와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, RGBW LED 조명기기로 구성하였다. 그리고 뇌파측정 결과를 사용하여 자동제어 되거나 원하는 조명을 선택적 하여 수동제어가 가능하도록 설계하였다. 제안된 점등제 어 시스템의 검증결과, 뇌파측정을 통해 감성어휘 추출 결과를 적용한 점등제어 및 사용자가 필요로 하는 공간 의 조명기기에 대하여 감성조명 제어와 색온도 가변에 의한 제어가 가능하였고, 효율적으로 전력 소비를 감소 시켰다. 또한 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 사 무실 업무행위에 대한 집중력과 업무능력 향상에 효과적 인 결과를 얻었다.
향후, 스마트 감성조명은 인테리어의 질적인 차별화를 선도하며 감성 공학적 디자인 실현을 주도할 뿐 아니라 감성자극과 연계된 새로운 비즈니스의 실현화 가능성도 기대한다. 또한, 사무공간에서 다수의 행위에 따라 다양 한 스트레스가 유발되기 때문에 공간과 사용자의 업무행 위에 따라 감성을 고려한 조명 설계가 이루어져야 한다.
References
[1] Takahashi, S, “Effects of color lighting on emotional-expression judgment and personal impression”, Fuzzy sets and Systems, v31,
pp.14-15, 2007.
[2] J. Choo and B. H. Yoo “Study on Application of Emotional Lighting based on the theory of physiological function by light” KSBDA, Vol.12, No.3, 2011.
[3] J. H. Baek, “LED lighting guideline according to Space and user type in indoor”, Design Studio Lighn, 2011.
[4] C. K. In, S. I. Hong, J. U. Jang, and C. H. LIN. “A New LED Light Device Lighting Control Algorithm for Optimal Energy Savin”, JIIBC. v.12 no.6, pp.17-23, 2012.
[5] Tahidul Islam, I. S. Koo “Autonomous Indoor Lighting Device Control System Based on Wireless Sensor Network”, JIIBC, VOL. 11 No. 4, pp.31-38, 2011.
[6] S. H. Shin, S. H. Ji, G. M. Jeong, Y. D. Lee and S.
H. Bae, “Automated Brightness Control Using Distance Measuring Sensor for Reducing the Power Consumption of Emotional Lighting”, JIIBC, VOL. 11 No. 6, pp.247-253, 2011.
[7] D. H. Jung, S. J. Lim and S. K. Oh, “Design of RGBW LED System Based on Intelligent Algorithm”, Journal of KIIEE, Vol. 62, No. 5, pp696-704, 2012
[8] D. S. Kim, B. O. Kim and S. O. Kim, “Emotional lighting systems for applying LED fluorescent performance analysis”, Journal of KIIEE, pp146-148, May 2012
[9] H. S. Hwang, “Extracting Consumer Emotional Experience Requirements for LED Lighting Design Using Generative Tools”, HCI, 2011 [10] ANSES (2010). “Effets sanitaires des systèmes d’
'éclairage utilisant des diodes électrolumine- scentes (LED)”. Comité d’'Experts Spécialisés (CES): Agents physiques, nouvelles technologies et grands aménagements.
[11] Min Jin Lee, “A Study on the Comparison of the Emotional Experiment from Fluorescent Lamp and LED Lighting", JIEIE, Vol. 26, No. 8, pp8-17, 2012.
[12] B. J. Huang, M. S. Wu, P. C. Hsu, J. W. Chen, K.Y.
Chen, "Development of high-performance solar LED lighting system", GCREEDER 2009, vol.51, no.8, pp.1669-1675, 2010.
[13] E. M. Yeo, D. C. Lee, Ki-doo Kim, YoungilPark,
“A color visible light communication based on emotional lighting”, KICS, Vol 36 No 7, pp635-639, 2011.
[14] S. D. Jee, S. H. Lee, K. J. Choi, J. K. Park and C.
H. Kim, “Sensibility Evaluation on the Correlated Color Temperature in White LED Lighting”, Journal of KIIEE, Vol 22, No 4, pp.1-12, 2008.
[15] KILT, “The KS recommendations average illuminance”, http://www.kilt.re.kr/
[16] Mr. Tahidul Islam, and I. S. Koo, “The Construction and Performance Test of Complex Networks based on Ubiquitous”, JIIBC, Vol. 11, No. 4, pp31-38, 2011.
[17] J. J. Im, M. K. Li and C. S. Hwang, “Wrist Wearable Device for the Measurement and Analysis of Physiological Signals”, JIIBC, Vol. 12, No. 6, pp65-73, 2012.
[18] J. S. O, J, J, Kang, M. J. Lim and K. Y. Lee,
“Design and Implementation of an Emotion Recognition System using Physiological Signal”, JIIBC, Vol. 10, No. 1, pp57-62, 2010
저자 소개
윤 수 정 (준회원)
∙2004년 : 한라대학교 공학사
∙2006년 : 한라대학교 공학석사
∙2014년 ～ 현재 : 세명대학교 대학원 박사과정
<주관심분야 : SOC CAD, ASIC 설계, CAD 알고리즘, SOC 설계, RTOS 및 내장형 시스템, 펌웨어, 생체신호>
※ 이 논문은 2015학년도 세명대학교 교내학술연구비 지원에 의해 수행된 연구임 This paper was supported by the Semyung University Research Grant of 2015
홍 성 일(준회원)
∙2014년 제14권 제6호 참조
인 치 호(정회원)
∙2014년 제14권 제6호 참조
![표 2는 스마트 감성조명 제어 시스템의 시뮬레이션 결과를 나타낸다. KS 권장 평균조도 [15] 를 기준으로 사무 실의 광속은 400 lm, 회의실은 200 lm, 휴게실은 100 lm, 작업실은 200 lm으로 설정하였다](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dokinfo/5408904.421643/7.799.87.387.247.390/감성조명-시스템의-시뮬레이션-나타낸다-평균조도-기준으로-회의실은-설정하였다.webp)
