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회색조 롤링 카메라를 포함하는 신호 수신 장치의 프로세서가 각 단계의 적어도 일부를 수행하는 광학 신호 수신 방법으로서,서로 다른 컬러광을 발산하는 복수의 컬러 LED를 포함하는 광원을 촬영한 상기 카메라의 센서 신호에 기반하여 회색조(grayscale) 이미지 프레임을 생성하는 단계; 상기 회색조 이미지 프레임에서 상기 광원이 촬영된 영역의 일부로부터 회색조 레벨 정보를 추출하여 다중 진폭 OOK(On-Off Shift Keying) 변조 신호를 생성하는 단계;조도 센서에서 출력된 주변 조도, 상기 카메라의 영상에 기반하여 결정된 상기 광원까지의 거리, 상기 광원에서 전송되는 광 신호의 신호대잡음비(SNR) 중 적어도 하나를 머신 러닝 기반의 학습 모델에 입력하여 획득한 출력에 기반하여 복수의 임계값들로 구성된 임계값 리스트를 생성하는 단계; 및상기 임계값 리스트 및 상기 회색조 레벨 정보의 회색조 레벨에 기반하여 상기 다중 진폭 OOK 변조 신호를 복조하여 데이터 스트림을 생성하는 단계를 포함하는,광학 신호 수신 방법
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제1 항에 있어서,상기 학습 모델은 상기 주변 조도, 상기 광원까지의 거리, 상기 광원에서 전송되는 광 신호의 신호대잡음비 중 적어도 하나를 최대 임계값으로 레이블링(labeling)한 훈련 데이터로 훈련된 학습 모델이고, 상기 임계값 리스트는 상기 학습 모델의 출력인 최대 임계값을 기준으로 미리 설정된 단계로 분할하여 설정한 임계값들의 리스트인,광학 신호 수신 방법
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제2 항에 있어서, 상기 회색조 이미지 프레임에서 상기 광원이 촬영된 영역의 일부로부터 프리앰블 신호를 추출하는 단계; 및 상기 프리앰블 신호에 기반하여 상기 신호대잡음비를 결정하는 단계를 더 포함하는, 광학 신호 수신 방법
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제3 항에 있어서, 상기 프리앰블 신호는 상기 광원이 온(On)인 상태 및 오프(Off)인 상태의 신호를 포함하고, 상기 신호대잡음비를 결정하는 단계는, 상기 프리앰블 신호 중 상기 광원이 온(On)인 상태의 상기 이미지 프레임의 픽셀 값을 신호 세기로 하고, 상기 광원이 오프(Off)인 상태의 상기 이미지 프레임의 픽셀 값을 배경 잡음으로 하여 상기 신호대잡음비를 결정하는 단계를 포함하는, 광학 신호 수신 방법
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제4 항에 있어서, 상기 신호대잡음비를 결정하는 단계는 상기 프리앰블 신호 중 상기 광원이 온(On)인 상태 및 오프(Off)인 상태의 상기 이미지 프레임의 영역을 입력 이미지로 생성하는 단계를 포함하고, 상기 임계값 리스트를 생성하는 단계 상기 입력 이미지를 상기 학습 모델에 입력하고, 상기 입력 이미지를 입력 받은 상기 학습 모델의 출력에 기반하여 상기 임계값 리스트를 생성하는 단계를 포함하는, 광학 신호 수신 방법
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제2 항에 있어서, 상기 데이터 스트림을 생성하는 단계는, 상기 회색조 레벨 정보의 상기 회색조 레벨에 대응하는 상기 다중 진폭 OOK 변조 신호를 복조하여 상기 데이트 스트림의 페이로드(payload)의 비트코드 중 3 비트를 생성하는 단계를 포함하는, 광학 신호 수신 방법
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제2 항에 있어서, 상기 데이터 스트림을 생성하는 단계는, 상기 회색조 레벨 정보의 상기 회색조 레벨에 대응하는 상기 다중 진폭 OOK 변조 신호를 상기 임계값 리스트의 임계값들과 비교하여 상기 데이트 스트림의 페이로드(payload)의 비트코드를 생성하는 단계를 포함하는, 광학 신호 수신 방법
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광 신호를 수신하여 영상을 생성하는 롤링 회색조 카메라; 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(code)가 저장되는 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 서로 다른 컬러광을 발산하는 복수의 컬러 LED를 포함하는 광원을 촬영한 상기 카메라의 센서 신호에 기반하여 회색조(grayscale) 이미지 프레임을 생성하고, 상기 회색조 이미지 프레임에서 상기 광원이 촬영된 영역의 일부로부터 회색조 레벨 정보를 추출하여 다중 진폭 OOK(On-Off Shift Keying) 변조 신호를 생성하고, 조도 센서에서 출력된 주변 조도, 상기 카메라의 영상에 기반하여 결정된 상기 광원까지의 거리, 상기 광원에서 전송되는 광 신호의 신호대잡음비(SNR) 중 적어도 하나를 머신 러닝 기반의 학습 모델에 입력하여 획득한 출력에 기반하여 복수의 임계값들로 구성된 임계값 리스트를 생성하고, 상기 임계값 리스트 및 상기 회색조 레벨 정보의 회색조 레벨에 기반하여 상기 다중 진폭 OOK 변조 신호를 복조하여 데이터 스트림을 생성하도록 야기하는 코드를 저장하는, 광학 신호 수신 장치
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제8 항에 있어서, 상기 학습 모델은 상기 주변 조도, 상기 광원까지의 거리, 상기 광원에서 전송되는 광 신호의 신호대잡음비 중 적어도 하나를 최대 임계값으로 레이블링(labeling)한 훈련 데이터로 훈련된 학습 모델이고, 상기 임계값 리스트는 상기 학습 모델의 출력인 최대 임계값을 기준으로 미리 설정된 단계로 분할하여 설정한 임계값들의 리스트인, 광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 회색조 이미지 프레임에서 상기 광원이 촬영된 영역의 일부로부터 프리앰블 신호를 추출하고, 상기 프리앰블 신호에 기반하여 상기 신호대잡음비를 결정하도록 야기하는 코드를 더 저장하는, 광학 신호 수신 장치
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제10 항에 있어서, 상기 프리앰블 신호는 상기 광원이 온(On)인 상태 및 오프(Off)인 상태의 신호를 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 프리앰블 신호 중 상기 광원이 온(On)인 상태의 상기 이미지 프레임의 픽셀 값을 신호 세기로 하고, 상기 광원이 오프(Off)인 상태의 상기 이미지 프레임의 픽셀 값을 배경 잡음으로 하여 상기 신호대잡음비를 결정하도록 야기하는 코드를 더 저장하는, 광학 신호 수신 장치
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제11 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 신호대잡음비를 결정하는 단계는 상기 프리앰블 신호 중 상기 광원이 온(On)인 상태 및 오프(Off)인 상태의 상기 이미지 프레임의 영역을 입력 이미지로 생성하고, 상기 임계값 리스트를 생성하는 단계 상기 입력 이미지를 상기 학습 모델에 입력하고, 상기 입력 이미지를 입력 받은 상기 학습 모델의 출력에 기반하여 상기 임계값 리스트를 생성하도록 야기하는 코드를 더 저장하는, 광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 회색조 레벨 정보의 상기 회색조 레벨에 대응하는 상기 다중 진폭 OOK 변조 신호를 복조하여 상기 데이트 스트림의 페이로드(payload)의 비트코드 중 3 비트를 생성하도록 야기하는 코드를 더 저장하는, 광학 신호 수신 장치
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제9 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 회색조 레벨 정보의 상기 회색조 레벨에 대응하는 상기 다중 진폭 OOK 변조 신호를 상기 임계값 리스트의 임계값들과 비교하여 상기 데이트 스트림의 페이로드(payload)의 비트코드를 생성하도록 야기하는 코드를 더 저장하는, 광학 신호 수신 장치
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