ams의 다채널 구동 성능과 부분적인 인공지능 기능이 결합된 컬러 센서를 통해 조명기구 설계자들은 다양한 제품 개발 기회를 모색할 수 있으며, 시스템을 바로 설치하거나 설치된 제품의 수명 기한이 지났더라도 비용 절감 및 시스템 성능을 개선시키면서 기능을 향상시킬 수 있는 기회를 포착할 수 있다.

대부분의 전자부품과 마찬가지로, 특히 LED는 제조 공정에서 자연스런 성능 편차가 발생한다. LED의 경우, 휘도(luminosity) 및 색상에서 발생하는 이러한 성능 편차는 각 생산 단계에 있는 수많은 개별 “빈(bin)”에 의한 결과이다. 각각의 조명기구마다 컬러와 출력이 다르고, 이에 대한 중요성을 잘 알고 있는 조명제조업체들은 자신들만의 비용 대비 성능에 대한 절충 방식을 설정하고 일관된 조명 품질을 달성할 수 있는 다양한 메커니즘을 사용하고 있다.

고정밀 컬러 센서를 폭넓게 사용할 수 있는 환경으로 발전하면서, 저렴한 비용으로 조명품질(quality of light)을 향상시킬 수 있는 비닝(binning) 기법에 대한 새로운 길이 열리고 있다.

비닝(Binning) 및 색 정확도

지난 십년 동안 초반에 상용화된 백색 LED의 등장과 함께, LED 제조업체들은 LED 기술을 적용할 수 있는 모든 분야에서 조명 사용자들의 요구를 충족시키기 위해, 조명기구 제조업체들이 선택해야 하는 정밀한 상관 색온도(CCT)의 LED 제품의 비닝 전략에 대한 필요성을 인식했다. 사람의 눈은 아주 미묘한 색 차이에도 매우 민감하여, 가시적인 색 차이를 만드는 2~3 정도로 작은 배색표준편차(SDCM)에도 반응한다. 2SDCM 분산 값은 맥아담 이클립스(MacAdam ellipses)에서 보여주는 단계와 본질적으로 동일하다. 즉 CIE 색좌표에서 ±0.0010 u’v’와 같다.

결과적으로, 업계는 LED 및 반도체 제조업의 현실과 인간의 색인지 환경을 모두 만족할 수 있는 비닝 표준을 신속하게 구현하는 방향으로 이동했다. 이와 같은 노력의 결과가 2008 ANCI C78.377A 표준 LED bins였다. 이것은 잘 알려진 흑채 곡선 상의 일반 CCT에서 각각의 초점으로 대략적으로 맥아담 이클립스 7단계를 나타낸다.

이후, 제조업체들은 대부분 ANSI bin을 4분위수(quartiles)로 나누는 자체적인 특정 sub-bin을 정의했으며, 4분위수의 각각을 또 다른 4개 bin으로 나누는 경우도 있다. 각 ANSI bin에 포함된 이 16개의 sub-bin은 일반적으로 1~2의 맥아담 이클립스 정확도를 제공하며, 이것은 대부분의 관찰자 눈에 한 개의 일관된 색을 효율적으로 보여줄 수 있다는 의미이다.

비닝과 비용의 관계

LED 제조가 순조롭게 진행될 때, 이에 따라 생산된 디바이스의 색 변화는 대상점을 중심으로 집중되며(대부분 선택한 CCT와 BBD의 교차점), 주로 바깥으로 향하는 남서-북동 사선 형태로 방출되는 중심점이 더 낮은 산포도(scatter plot)로 나타난다(그림 2). 이와 같은 일반적인 분포는 공정이 완벽할 때 나타날 수 있는 결과지만, 변수가 충분하기 때문에 중심점이 벗어나 집중되는 것을 배제할 수 없다.

표준 비닝은 이와 같은 결과를 부품 구매자들에게 명확하게 보여주는 반면, 단일 bin의 활용력은 쉬울 수도 있고 더 어려울 수도 있어, 변동성이 존재할 수 있다는 것을 제시한다. 제조업체는 재고 유통업체들의 네트워크를 활용해서 공급 변동 상황을 중재할 수 있으나, 궁극적으로 이것은 산포도 형태를 재구성한다기 보다는 단순하게 공급 상태를 완화시키는 것에 불과하다.

일반적으로 LED 제조업체는 제조 출하되는 모든 LED를 판매하거나 기본적으로 모든 bin을 판매하는 것이 목적이라 생각할 수 있다. LED 제조업체가 모든 bin을 모든 고객들에게 판매하는 것을 선호하는 반면, 조명 제조업체들의 다소 상반된 목적은 특정 조명기구 SKU에 적합한 한 가지의 일관된 색을 생산하는 것이다.

조명 제조업체를 위한 가장 간단한 방법은 해당 CCT/BBD 교차점에 가장 근접한 sub-bin으로부터 한 개의 조명 SKU용 LED를 모두 주문하는 것이 될 것이다. 안타깝게도 이론과 현실은 다르며, 이와 같은 방식을 선택한 조명 제조업체들은 두 가지 문제에 직면하게 된다. 첫 번째는 LED 제조 시 변동성이 발생할 때, 잠재적인 공급 부족 상황이 발생하는 것이다. 두 번째, ‘single-bin’에 대한 수요는 LED 생산업체가 모든 bin을 판매하고자 하는 희망사항과 완전히 다르기 때문에 부품 비용에 대한 상당한 프리미엄이 발생하게 된다.

이 같은 상황은 제조업체가 완전한 도넛(donut)을 반드시 생산해야 되지만, 현실은 도넛 홀(donut hole)만 필요한 것과 같다고 할 수 있다. 도넛 홀만 판매하는 시장이 있다면, 홀이 없는 도넛에 대한 ‘초과 생산량’에 대한 비용은 홀을 구매하는 수요자들이 부담해야 할 것이다. 모든 구매자가 협력해서 전반적인 ANSI bin에 대해 정확한 ‘홀’을 구매한다면, 상황은 다르게 바뀔 것이다. 그러나 최종 제품 활용 분야는 자연적으로 일반적인 색온도 전체 범위에서 BBC/CCT 자리가 중심이 된다.

LED 제조업체들은 낮은 가격과 광범위하게 제품을 이용해야 할 필요성을 인지하고 있으며, 비용 효율적인 방식으로 목표 색 값을 정확하게 맞추는 과제를 위한 솔루션을 제공하는 중요한 제공자였다. 한 가지 방식은 여러 개의 개별적인 다이를 하나의 통합된 LED 패키지에 결합시키는 것이었다. 이와 같은 방식으로, LED 제조업체들은 목표 색 값과 다른 2개 이상의 sub-bin에서 개별적인 다이를 선택한다.

통합된 LED가 개별 다이에 구동 전류량을 다르게 배정할 수 있는 성능이 있다면, 그 때 bin 선택은 실제 비대칭적이 될 수 있다. 일부 다이는 더 부드럽게 구동되어 더 멀리 나가고, 다른 다이는 상대적으로 더욱 강하게(더 밝게) 구동되어 목표 값에 더 가깝게 될 수 있다. 대칭 또는 제어에 의한 비대칭에 의한 결과는 CCT/BBD 교차점에서 멀리 떨어진 sub-bin이 자기 자리를 찾는다는 것이며, 조명 제조업체들은 일반적으로 이와 같은 형태의 통합된 LED가 더욱 일정하게 공급된다는 것을 알게 될 것이다. LED 제조업체의 통합 시도는 하나의 중앙 bin에 대한 프리미엄 보다 일반적으로 더 적다고 해도 어느 정도의 프리미엄을 요구하게 된다.

이러한 멀티 빈(multi-bin) 개념은 일부 LED 배치 형태를 활용하는 조명기구로 확장할 수 있으며, 대부분의 조명기구 제조업체들은 현재 목표 색 값을 중심으로 하는 수많은 색과 명암 bin에서 LED를 구매할 때 이와 유사한 전략을 사용한다. 조명기구의 모든 LED가 동일하게 구동된다면, (그림 3) 생산 엔지니어들은 어떤 종류의 bin을 혼합할 때 특정 생산 제품 시 필요한 대칭을 얻을 수 있는 지 결정하기 위해 수학적 평균을 활용할 것이다.

이 방법은 도넛의 ‘홀’만 구매하는 것 보다는 반드시 ‘도넛 가장자리’까지 구매할 때 가격적인 혜택을 누릴 수 있지만, 재고 관리 및 생산 기획 비용을 상당히 증가시킬 뿐만 아니라 현재 생산 요구사항을 충족하기 위해 더 많은 ‘대칭적인’ bin 목록을 확보해야 하는 추가적인 비용을 발생시킨다.

조명기구 설계에서 독립적인 드라이브 채널을 포함할 경우, 제조공장은 다양한 bin ‘string’에 적합한 구동 전류로 변동되도록 프로그램할 수 있기 때문에, 더 뛰어난 유연성을 누릴 수 있다. 이 경우는 CCT와 루멘 출력을 기반으로 하며, 조명기구로 선택되는 다른 bin string(각각 자신의 채널 당 한 개씩)과 관련이 있다.

그림 4에서, LED A와 B는 C와 D보다 목표 값에 더 가깝다. 가장 기본적인 단계에서, LED C는 A로부터 색 값을 멀리 ‘끌어당기기’ 위해 사용되며, 이와 유사하게 D는 B를 멀리 끌어내기 위해 사용된다. 정확한 비닝 정보와 직선 광도, Δu’v’ 계산을 고려할 때, 디자인 또는 생산 엔지니어들은 출력을 원하는 색 값으로 ‘조정하기’ 위해 각 채널에 필요한 상대 구동 전류를 산출할 수 있다. 채널이 적을수록, 결합할 수 있는 bin 옵션 수가 적어진다는 것을 고려할 때, 해결 방법은 2개 이상의 채널을 포함할 수 있다.

그림 5는 채널수가 2부터 4까지 변경될 때, 사용 가능한 도달 가능 목표 CCT 구역을 표시한다.

프로그램이 가능한 옵션은 제조업체가 sub-bin을 광범위하고 다양하게 선택할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 그러나 이 과정은 ‘도넛’을 더 많이 구매함으로써 얻게 되는 비용 혜택이 부분적으로 상쇄될 수 있는 더 많은 bin 트랙킹과 생산과정의 복잡성 문제가 추가되면서 일부에게만 “홀”이 배정될 수 있다. 프로그램을 하거나 통계적으로 결정되든지 간에, 두 경우 모두 필요한 것은 bin을 신중하게 추적하면서, 생산을 위해 어떤 부분을 선택할 것인가를 결정할 때 재고 목록(inventory)의 사용성을 기반으로 판단하고, 성공적인 결합 결과를 만들 수 있는 사전결정된 범위에 따라 bin pairing을 수학적으로 결정해야 한다는 것이다.

센서 추가, 옵션 증가로 자재 및 생산 비용 감소

정확하고 적합한 컬러 센서 기술이 등장함에 따라, 네 번째 옵션은 제조업체들이 매우 광범위한 bin을 선택하고, 부품 재고 목록을 최적화하여, 생산 관리를 단순화할 수 있는 방안을 제시하고 있다. 이 방식에 따라, 타깃 CCT로부터 떨어진 임의 거리에서 다양한 색 값을 가진 LED는 목표 색 값과 관련된 관계에 따라 정의만 하면 되고, LED를 구성하는 개별 sub-bin을 고려할 필요가 없다.

LED는 순간 작동/정지 장치이기 때문에, 대부분 작동 시 최종 사용된 밸런스를 작동 시 시작점으로 유지하겠지만, 최초 색 조절도 순식간에 수행될 수 있다. 이것은 동적인 폐쇄 회로 솔루션이기 때문에, 목표 CCT와 출력 또한 제품 총 수명뿐만 아니라 전체적인 운영 조건에서도 지속적으로 유지될 것이며, 이에 따라 사용자 만족도를 현저히 향상시킬 것이다. 이와 같은 방법은 조명기구가 일정 시간 후 손상되거나 고장 나는 경우에도, 이전에 설치된 장치와 최근 설치된 장치의 정확한 색 일치성을 보장할 수 있다.

최초 디자인을 고려할 때, 시스템 기술자들은 조명기구의 총 루멘 출력 목표와 관련해 각 채널별 광도 범위를 고려해 sub-bin 경계 조건을 평가해야 한다. 예를 들면, 조명기구가 총 루멘 출력 목표를 달성하기 위해 정격 전류의 90%로 작동하는 각 채널에 의존하는 경우, 각 채널이 결합된 CCT를 해당 사분면으로 이동시키기 위해 필요한 headroom은 10%만 남게 될 것이다.

이것은 전반적인 wide-bin 전력을 제한할 수 있으며, 각 사분면에 있는 bin 배합 시 더 많은 대칭이 필요하다는 것을 암시한다. 디자인에 적합한 headroom을 확보하는 것은 핵심 고려사항이 될 것이며, 사용이 가능하고 적합한 가격으로 다양한 사분면에 지정될 수 있는 bin 배합에 의해 결정될 것이다.

특정 sub-bin을 구매해야 하며, 신중하게 추적해서 생산에 맞게 함께 짝을 구성하여, 사전결정된 전류 설정으로 구동하는 bin 기반의 다른 CCT 밸런싱 전략과 달리, 다이내믹 센서 구동식 구현방식을 통해 제조업체들은 더 낮은 가격 또는 심지어 완성되지 않은 대량의 bin 셋트를 사용할 수 있다. 색 목표와 관련된 CCT 사분면(quadrant)이 알려져 있고, 각 채널에 구성된 headroom과 관련해서 충분히 제약받는 상황이라면, 전체적인 다이내믹 방식은 자격을 갖춘 다른 공급자들로부터 가능한 믹싱 빈에 대한 문호를 개방할 수 있다.

비닝과 관련해서 전체적으로 제약을 받지 않는다면, sub-bin의 모든 바운더리 조건은 지속적인 생산 및 소재 계획의 일부라기보다는 최초의 설계 단계에서 수립할 수 있다. 이와 같은 소재 선택에 대한 설정 후 자동 수행(set-it and forget-if) 방법의 이점은 명백하며, “비용 상승”을 방지하는데 매우 도움이 되기 때문에, 좀 더 정적인 믹싱 기법에서 본질적으로 나타나는 더 정교하게 “균형 잡힌” LED 목록의 생성 및 유지를 위해 필요한 일정한 요건의 결과로 나타날 수 있다.

전반적으로, ‘전체 도넛’이라고 할 수 있는 더 큰 bin을 구매함으로써 조명기구 제조업체들은 LED 구성품 비용의 25~50% 절감 가능성을 예측할 수 있으며, 모든 자재 취급 및 제조 과정을 단순화할 수 있을 것이다. ams AG의 인지조명 솔루션(Cognitive Ligting Solution)과 같이 정밀 컬러 센서에 의해 활성화되는 CCT 적응형 아키텍처를 사용하면, 이와 같이 비용을 절감하는 혁신적 전략을 활용할 수 있다. Cognitive Lighting은 조명기구의 CCT 또는 루미넌스(광도)를 감지한 후, 시간 및 온도에 따른 색 및 루멘 변화를 보상해서 조명기구가 높은 루멘과 색 보정도를 가질 수 있도록 한다.

제어 기능 이상을 발휘하는 스마트 조명

점차 확산되고 있는 ‘스마트’ 조명 물결에 대한 의견은 더욱 증가하고 있다. 스마트폰을 사용하는 모든 사람들은 유연한 네트워크 노드와 ‘사물 인터넷’과의 연결성을 둘러싼 개념들과 관련하여, 조명에 이러한 첨단 기술이 어떻게 적용될 수 있는가와 관련된 부분에서 상당히 직관적이다. Cognitive Lighting(인지 조명)이 환경 및 공간, 사용자 관련 매개변수를 구별할 수 있는 조명 시스템의 성능으로 더욱 확대해 나갈 것이다.

센서로 구현되는 적용력을 통해 이 같은 시스템들은 관련 요소들과 각 요소들의 임무를 보완하기 위해 자체적으로 조율할 수 있게 될 것이다. 아직 명확하지 않은 것은 센서 구동형 인지 조명이 부품 단위까지 조명기구의 실제 디자인과 제조 효율성에 대한 새로운 패러다임을 어떻게 실현할 수 있을까 하는 것이다.

ams의 다채널 구동 성능과 부분적인 인공지능 기능이 결합된 컬러 센서를 통해 조명기구 설계자들은 다양한 제품 개발 기회를 찾을 수 있으며, 시스템을 바로 설치하거나 설치된 제품의 수명 기한이 지났더라도 비용 절감 및 시스템 성능을 개선시키면서 기능을 향상시킬 수 있는 기회를 포착할 수 있다.