LED 백라이트 배광시뮬레이터를 위한 물리기반의 포톤맵핑기법

 

Physical-based photon mapping technique for LED back-light lighting simulator

 

. 연구의 개요

 

LCD 디스플레이의 화질은 BLU(Backlight unit)의 품질에 따라 크게 좌우된다. BLU의 품질에서 고려해야 할 사항으로 LCD의 표면 Panel의 광휘도와 기준백색재현성(reference white color reproduction)은 매우 중요한 위치를 차지한다. 최근에는 냉음극형광램프(CCFL)에 이은 차세대 LCD 백라이트 광원으로 LED 소자를 이용하는 방식이 개발됨에 따라 BLU 광원의 세대교체가 이루어지고 있다. LED는 기존 CCFL보다 수명이 길고 전력 소모량도 기존 제품의 20% 수준에 지나지 않는다. 또한 RGB 세 개의 LED의 조합으로 고휘도의 기준백색을 재현할 수 있으며, 색상 구현능력도 CCFL에 비해 뛰어나다는 평가를 받고 있다. 그러나 동일한 색의 고휘도 LED라 하더라도 분광에너지 특성과 휘도특성이 조금씩 달라 백라이트에서 균일한 LED 광원 배열을 구현하더라도 최종 Panel의 기준백색재현성과 공간적으로 균일한 휘도의 재현성능이 저하되는 단점이 있다.

  본 연구의 목적은 특정 LED의 배열과 BLU 시트환경에 대해 최종 패널(Panel)의 색도 및 휘도의 분포를 예측할 수 있는 분광특성 기반의 광선추적기법을 이용한 배광시뮬레이터를 개발하는 데 있다. 광선추적기법중의 하나인 포톤맵핑 알고리즘을 사용하여 LED 광원에서 방사되는 광선(light ray)을 추적하여 최종 패널에서의 빛에너지 분포를 영상화하였고, 성능을 향상시키기 위한 알고리즘도 개발하였다. 본 연구에서는 성능평가를 위하여 고가의 해외 소프트웨어를 사용한 실제 백라이트의 랜더링 결과 및 연산시간을 비교하여 제안한 알고리즘을 검증하였다.

. 포톤맵핑(photon mapping) 알고리즘

 

  포톤맵핑은 정방향 광선추적기법 중의 하나로 그림 1에서 보는바와 같이 광원에서 방사되는 빛에너지를 단위광자로 시작하여 3차원 공간을 추적하여 모델상의 모든 면 또는 목적면에 기여하는 광자의 정보를 표면의 기하정보와 함께 저장하는 포톤맵(photon map)을 형성하고, 특성 시각(viewing angle)에 대한 광선추적기법이나 목적면에서의 방사휘도(radiance)를 영상화하는 방법으로 랜더링한다. 영상랜더링을 위한 포톤맵의 형성은 다음의 세 단계 즉, 포톤방사, 포톤추적, 포톤저장의 과정으로 진행된다.

 

그림 1. 포톤맵핑기법의 광선추적과정

 

 

. Photon map의 영상화(visualization)

 

  포톤추적과정을 통해 획득된 포톤맵은 최종적인 영상으로 랜더링하기 위해 사용될 수 있다. 출광면, 즉 목적면의 크기를 그림 9와 같이 생성하고자 하는 영상의 크기로 나누면 단위격자 저장공간의 크기가 결정되고 최종 도달한 포톤의 좌표를 포함하는 격자에 포톤의 세기와 파장, 그리고 진행방향이 함께 누적된다.

 

그림 2. 영상화를 위한 포톤맵의 격자 저장공간

 

  디스플레이 장치에 재현하기 위한 최종적인 픽셀의 색을 계산하기 위하여 각 격자공간에 누적된 포톤들은 분광에너지분포로 형성되고, 식 5를 통해 물체의 고유색을 대표하는 XYZ 삼자극치로 변환된다[5].

. 랜더링 시뮬레이션 및 결과

 

  본 논문에서 제안한 물리기반의 포톤맵핑기법을 이용한 LCD의 배광시뮬레이션 알고리즘을 이용하여 영상을 랜더링하는 실험을 수행하였다. 고가의 상용 소프트웨어와 동일한 환경 하에서의 결과를 비교하여 제안한 알고리즘의 정확도를 검증하였다. 그림 3에서는 표 2에 나타낸 가상의 BLU 모델에 대해서 시뮬레이션 한 결과영상을 보여주고 있고, 그림 3의 지시선에 대한 Lumens, cie x 값, cie y 값 각각의 프로파일을 상용 소프트웨어와 비교하여 표시하였다. 휘도분포와 색좌표에 대해서 제안한 물리기반의 포톤맵핑기법이 상용 소프트웨어와 매우 유사하게 일치하는 것을 볼 수 있다.

 

그림 3. 가상의 BLU 모델에 대한 시뮬레이션 결과 및 지시선에 대한 프로파일

 

그림 4에서는 LED의 방사지향각을 3종류를 보여주고 있는데, 130개의 LED를 사용하여 시뮬레이션한 결과에서 각각 지향각을 다르게 적용한 결과를 보여주고 있다. 실험에서는 LED당 방사포톤의 개수를 10만개씩 발생시켰으며, 전체 시뮬레이션에서 1천3백만 포톤을 생성하였다. 랜더링은 Pen4 2.8GHz 급 컴퓨터를 사용하여 약 18분의 시간이 소요되었다.

 

그림 4. 지향각에 따른 LED 130개에 대한 BLU 백라이트

 

실험으로부터 제안한 알고리즘은 3D 리어램프의 가상의 실사영상 재현과 향후 라이팅 모델의 시제품 개발에 앞선 물리적 기반 시뮬레이션에 적용할 수 있음을 검증하였다.

 

. 결론

 

  방사특성 및 분광에너지분포가 다양한 LED의 배치로 인한 백라이트의 배광분포를 미리 예측할 수 있으므로 시제품에 앞선 시뮬레이션.....본 연구는 3차원 영상의 현실감 있는 재현을 위해 기존의 단순한 RGB 기반의 랜더링 방법이 아닌 광원과 물체의 실제적인 분광분포를 고려한 물리적 기반에서 모델링 하였으므로, 시제품의 개발에 앞선 가상의 모델실험을 위한 실사영상의 재현분야에 응용할 수 있는 모델링 알고리즘이다. 알고리즘의 성능평가를 위해 제안된 분광분포기반의 색 결정법과 RGB기반의 색 결정법을 이용하여 실사영상 재현하였고, 이를 실제로 촬영된 샘플영상과 비교하여 제안된 방법의 우수성을 검증하였다.

참고문헌

 

[1] Andrew Woo, Pierre Poulin, and Alain Fournier, "A Survey of Shadow Algorithms," IEEE Computer Graphics and Applications, Vol. 10, No. 6, Nov. 1990, pp. 13  32.

[2] J. Arvo, "Backward Ray Tracing," Tutorial Notes on the Developments in Ray Tracing SIGGRAPH 86, Aug. 1986.

[3] Alan Watt, 3D Computer Graphics, Addison- Wesley, 2000.

[4] Peter Shirley and Changyaw Wang, "Direct Lighting Calculation by Monte Carlo Integration," Proceedings of the 2nd Eurographics Rendering Workshop, June 1991.

[5] Roy S. Berns, "Methods for characterizing CRT displays," Displays, Vol. 16, No. 4, 1996, pp. 173 182.