본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한딥러닝 구조 개발

Development of Deep Learning Structure to Secure Visibility of Outdoor LED Display Board According to Weather Change

0

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

초록

본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.

Abstract

In this paper, we propose a study on the development of deep learning structure to secure visibility of outdoor LEDdisplay board according to weather change. The proposed technique secures the visibility of the outdoor LED displayboard by automatically adjusting the LED luminance according to the weather change using deep learning using animaging device. In order to automatically adjust the LED luminance according to weather changes, a deep learning modelthat can classify the weather is created by learning it using a convolutional network after first going through apreprocessing process for the flattened background part image data. The applied deep learning network reduces thedifference between the input value and the output value using the Residual learning function, inducing learning whiletaking the characteristics of the initial input value. Next, by using a controller that recognizes the weather and adjuststhe luminance of the outdoor LED display board according to the weather change, the luminance is changed so that theluminance increases when the surrounding environment becomes bright, so that it can be seen clearly. In addition, whenthe surrounding environment becomes dark, the visibility is reduced due to scattering of light, so the brightness of theelectronic display board is lowered so that it can be seen clearly. By applying the method proposed in this paper, theresult of the certified measurement test of the luminance measurement according to the weather change of the LED signboard confirmed that the visibility of the outdoor LED sign board was secured according to the weather change

참고문헌 (5)

  1. Gonzalez, R. C., "Digital Image Processing" (2017), Pearson
  2. Y. Lecun, "Gradient-based learning applied to document recognition", Proceedings of the IEEE, 86(11), pp.2278~2324 (1998), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)[DOI]
  3. He, K., "Deep Residual Learning for Image Recognition", Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.770~778 (2016)
  4. Rumelhart, D. E., "Learning representations by back-propagating errors", Nature, 323(6088), pp.533~536 (1986)
  5. Goodfellow, I., "Deep Learning" (2016), MIT Press

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (22건)