QR 코드 품질을 완벽하게 하는 방법

QR 코드란 무엇인가? 

Masahiro Hara는 QR 코드로 더 잘 알려진 빠른 응답 시스템 기호를 개발하여, 자동차 부품의 코드 판독 속도를 높였습니다. 그는 목표를 초과 달성했습니다. 그 기술은 기존 바코드에 비해 다음과 같은 다양한 장점을 제공한 덕분에 ISO 표준이 되었습니다.

• 최대 10배 더 빠른 디코딩 시간
• 더 큰 데이터 스토리지 용량
• 유연한 크기
• 어느 방향에서든 판독 가능
• 코드가 30%까지 훼손되더라도 판독 가능

이러한 이점은 QR 코드의 품질에 따라 다르긴 합니다. 내부용 또는 공용 QR 코드를 제작하는 업체는 쉽게 디코딩되도록 해야 하며, 이를 위한 최선의 방식은 바코드 검사기를 사용하는 것입니다. 바코드 검증기는 전반적인 품질 등급을 판단하기 위해 여러 매개변수를 테스트하여 QR 코드를 분석합니다.

등급 판별 프로세스를 살펴보기 전에, QR 코드의 부분들을 살펴보겠습니다. 

QR 코드의 구조 이해

여백(Quiet Zone): 코드 가장자리 주위에 공간이 있어 코드를 가까이의 디자인 요소나 마크와 분리할 수 있습니다. 최소 크기(코드의 최소 정사각형 크기)는 QR 코드 ISO 16480 표준으로는 모듈 1개, 혹은 모바일 장치에서 판독되는 QR 코드 ISO 18004 표준으로는 모듈 4개입니다.

파인더 패턴: 동일한 흑백의 중첩된 정사각형 3세트이며 이는 스캐너가 방향을 판단하고 코드를 판독하기에 더 빠르고 쉽게 만듭니다.

얼라인먼트 패턴: 비교적 작은 흑백의 중첩된 정사각형들이며 이는 코드가 휘어 있거나 곡면에 있는 경우에도 코드가 판독될 수 있도록 합니다. 리더기 소프트웨어에 그리드를 배치할 위치를 알려줍니다.

• 코드가 클수록, 더 많은 얼라인먼트 패턴이 필요합니다.
• QR 코드 모듈 45개 이상에는 여러 개의 얼라인먼트 패턴이 필요합니다. 

타이밍 패턴: 3개의 파인더 패턴 정사각형들 간을 잇는 L자형 선을 통해 리더기가 모듈의 크기와 데이터 위치를 판단할 수 있습니다.

형식 정보: 코드의 특정 영역이며 이는 오류 허용 오차 및 데이터 마스킹 패턴을 지정합니다.

버전 정보: 코드의 특정 영역이며 이는 40가지 QR 코드 버전 중 어느 것이 사용되고 있는지를 식별하고, 기호에 사용되는 데이터 마스크, 오류 수정 수준, 링크 값을 식별합니다. 추가 얼라인먼트 패턴과 마찬가지로, 이러한 정보는 45 x 45 모듈보다 큰 기호로만 나열됩니다.

데이터 및 수정 키: 대량의 코드이며, 데이터 및 오류 수정을 위해 밝고 어두운 모듈을 사용합니다.

• 오류 수정을 통해 코드가 30%까지 손상되더라도 디코딩될 수 있습니다. 

QR 코드 등급 판별 프로세스

QR 코드는 디코딩 프로세스의 단계를 기준으로 등급이 매겨집니다. 자세한 사항은 라벨에 인쇄된 코드의 경우 ISO 15415 표준에, 부품에 직접 표시된(DPM) 코드의 경우 ISO 29158에 명시되어 있습니다. 

기호 판독 소프트웨어는 코드 모서리에 있는 세 개의 큰 파인더 패턴을 찾아 디코딩을 시작합니다. 그러한 패턴들이 찾아지면, 클락 트랙 및 얼라인먼트 패턴이 문자 그리드를 구축합니다. 각 모듈의 색은 모듈의 중심 근처에 있는 그리드 라인의 교차점에서 측정되며, 해당 색은 모듈이 띠게 되어 있는 색과 비교됩니다.

색 측정을 위한 원형 샘플링

모듈의 색은 그리드 라인의 교차점 중앙에 있는 애퍼처라는 원형 샘플 내에서 측정됩니다. 이미지는 애퍼처 내에서 다양한 회색 음영을 띠는 경우가 많기에, 바코드 리더기는 해당 영역 내의 평균 컬러를 사용하여 모듈을 평가합니다. 

어둡거나 밝은 모듈 판단

코드의 모든 모듈에 대한 평균값은 히스토그램이라는 그래픽에 표시됩니다. 코드에서 찾아지는 가장 어둡고 밝은 수준들 간의 회색 중간이 이후 전역 임계값으로 설정됩니다. 각 모듈은 전역 임계값보다 밝거나 어두운지 여부를 기준으로 밝거나 어두운 것으로 해석됩니다. 이를 통해 바코드 리더기는 다양한 조명 조건과 인쇄된 배경에 대응할 수 있습니다. 

QR 코드 모듈 등급 판별

모듈이 어둡거나 밝은 것으로 판단되면, 실제 색 수준을 평가하여 전역 임계값에 얼마나 가까운지 살펴봅니다. 전역 임계값에서 거리가 멀수록 좋습니다. 조명 모듈은 이미지에서 가장 밝은 지점에 있어야 하며 어두운 곳은 가장 어두운 곳에 가까워야 합니다.

이를 반영하기 위해, 모듈은 히스토그램 중간으로부터의 거리를 기준으로 더 높은 등급을 받고, 전역 임계값에 가까워질수록 더 낮은 등급을 받습니다.

QR 코드의 전반적인 등급은 파인더 패턴, 클락 트랙, 버전 정보 블록, 형식 정보 블록, 얼라인먼트 패턴, 일반 데이터 모듈 등 모든 구성 부분의 등급에 따라 결정됩니다.

각 모듈의 등급 판별 규칙은 상이하며 QR 코드의 판독 가능성에 얼마나 많은 영향을 미치는지에 따라 결정됩니다.

파인더 패턴 등급 판별 매개변수

셀 색이 판단된 후, 디코딩 프로세스의 다음 단계는 파인더 패턴을 식별하는 것입니다. 

파인더 패턴의 등급 할당:

• 잘못된 모듈 0개-A
• 잘못된 모듈 1개-B
• 잘못된 모듈 2개-C
• 잘못된 모듈 3개-D
• 잘못된 모듈 4개 이상-F

타이밍 패턴

타이밍 패턴: 수평 및 수직 클락 트랙

클락 트랙을 기준으로 등급 배정

• 잘못된 모듈 0개-A
• ≤ 잘못된 모듈 7% -B
• ≤ 잘못된 모듈 11% -C
• ≤ 잘못된 모듈 14% -D
• 잘못된 모듈 > 14% -F

얼라인먼트 패턴

각 얼라인먼트 패턴을 검사하여 잘못된 모듈이 포함되어 있는지 살펴본 다음, 오류가 있는 얼라인먼트 패턴의 백분율을 기준으로 등급이 매겨집니다. 얼라인먼트 패턴이 하나만 있는 경우, 해당 패턴이 손상되면 F 등급이 됩니다.

얼라인먼트 패턴을 기준으로 등급 배정

• 손상된 얼라인먼트 패턴 0 -A
• ≤ 손상된 얼라인먼트 패턴 10% -B
• ≤ 손상된 얼라인먼트 패턴 20% -C
• ≤ 손상된 얼라인먼트 패턴 30% -D
• 손상된 얼라인먼트 패턴 > 30% -F

버전 정보 블록

버전 정보 블록은 45 x 45 모듈 이상의 QR 코드 기호로만 생깁니다. 이러한 블록은 기호의 두 위치에서 반복되어 중복 손상을 방지합니다.

버전 정보 블록을 기준으로 등급 배정

• 잘못된 모듈 0개-A
• 잘못된 모듈 1개-B
• 잘못된 모듈 2개-C
• 잘못된 모듈 3개-D
• 잘못된 모듈 > 3개 -F

형식 정보 블록

두 개가 있기 때문에, 형식 정보 블록 등급은 두 등급의 평균입니다. 하나가 손상되어 F를 받고, 다른 하나는 A를 받는 경우, 형식 정보 블록의 전반적인 등급은 C가 됩니다.

형성 정보 블록을 기준으로 등급 배정

• 잘못된 모듈 0개-A
• 잘못된 모듈 1개-B
• 잘못된 모듈 2개-C
• 잘못된 모듈 3개-D
• 잘못된 모듈 > 3개 -F

QR 코드 기호의 추가 등급 판별 매개변수

QR 코드별 패턴 외에, 다음과 같은 매개변수가 모든 2D 바코드 등급을 판별할 때 사용됩니다.

디코딩 성공

어떤 QR 코드든 QR 코드 사양에 주어진 절차에 따라 디코딩 가능해야 합니다. 그렇게 손상되어 디코딩할 수 없는 코드에는 F가 주어집니다. 성공적으로 디코딩되는 기호는 A를 받으며, 이는 실제 기호 등급이 고정된 패턴 등급 또는 아래의 다른 매개변수에 따라 결정된다는 의미입니다.

오류 수정 미사용

대부분의 2D 기호 표시와 마찬가지로, QR 코드 기호에는 오류 수정이 포함되어 있으며, 이는 일부 모듈이 판독될 수 없는 경우에도 디코더가 데이터 비트를 복구할 수 있게 합니다. 단, 오류 수정 기능은 특정 수의 모듈로 제한되며, 사용되는 오류 수정 기능의 백분율이 오류 수정 미사용(UEC) 등급을 판단합니다.

UEC를 기준으로 등급 배정

• ≥ 오류 수정 미사용 62% -A
• ≥ 오류 수정 미사용 50% -B
• ≥ 오류 수정 미사용 37% -C
• ≥ 오류 수정 미사용 25% -D
• 오류 수정 미사용 < 25% -F

축 기준 비균일성

QR 코드와 그 구성 셀이 있어야 합니다. 기호의 종횡비에 영향을 미치는 모든 왜곡은 축 기준 비균일성(ANU)으로 측정됩니다. ANU 값은 두 축의 길이 차이를 두 축의 평균 크기로 나누어 산정됩니다.

ANU를 기준으로 등급 배정:

• ≤ ANU-A 6%
• ≤ ANU-B 8%
• ≤ ANU-C 10%
• ≤ ANU-D 12%
• ANU > 12% -F

그리드 기준 비균일성

디코딩 프로세스는 교차 그리드 라인을 생성하며, 이는 모듈 중심에 위치해야 합니다. 이상적으로는, 그리드가 수직 및 수평으로 균등하게 이격되어 있습니다.

단, 실제로는 그리드가 클락 트랙 모듈의 위치와 얼라인먼트 패턴에 맞게 조정되므로, 이상적인 그리드와 동일하지 않을 수 있습니다.

그리드 기준 비균일성(GNU)은 실제 그리드와 이상적인 그리드의 그리드 교차점 간의 최대 차이를 X 치수의 백분율로 측정합니다.

GNU를 기준으로 등급 배정

그리드 기준 비균일성 등급량:

• ≤ GNU-A 38%
• ≤ GNU-B 50%
• ≤ GNU-C 63%
• ≤ GNU-D 75%
• > GNU-F 75%
   

모듈레이션(MOD 및 RM) 

모듈레이션은 데이터 모듈의 실제 색과 전역 임계값 및 그 기대되는 색을 비교하는 것입니다.  전역 임계값에 가까울수록, 불확실성이 커지고, 해당 모듈의 등급이 낮아집니다. 모듈에 있는 각 색 수준의 백분율이 등급을 판단합니다. 모듈레이션을 고려하는 비교적 간단한 방법은 대비 문제가 있는 국소 영역입니다.

QR 코드에는 오류 수정 기능이 있기에, 소수의 불확실한 모듈이 기호를 판독 불가능하게 만들지는 않습니다. 그럼에도, 불확실한 모듈이 늘어날수록, 기호는 판독하기 더 어려워지고 먼지나 손상에 대한 회복탄력성이 줄어듭니다.

MOD 및 RM 등급 판별 프로세스

모듈레이션 등급을 내기 위해, 등급이 A보다 낮은 모듈은 오류로 산정되고 오류 수정 미사용에 대한 공식을 기준으로 등급이 산정됩니다. 그런 다음 B, C, D보다 낮은 등급의 모듈에 대해 프로세스가 반복됩니다. 등급은 ‘최악 중 최고’로 산정됩니다. 말하자면 각 제한 등급의 경우, 제한 등급과 UEC 결과 중 더 낮은 것이 선정되고, 이렇게 선정된 것 중 MOD 또는 RM의 최종 등급이 가장 높다는 뜻입니다.

MOD와 RM의 차이점

MOD와 RM의 차이점은 MOD의 경우, 색이 잘못된 모듈이 자동으로 오류로 산정되지 않는다는 점입니다. 대신에, 전역 임계값과의 거리가 등급을 배정하는 데 사용되며, 모듈의 실제 색은 상관없습니다. RM의 경우, 잘못된 모듈은 항상 오류로 산정됩니다.

MOD 접근법은 인쇄 공정을 평가하는 데 효과적이며, 기호가 얼마나 정확하거나 판독 가능한지 판단하는 데 효과적이지는 않습니다. 반면, RM은 색이 잘못된 모든 모듈이 오류로 산정되기 때문에 기호의 판독 가능성을 측정하는 데 더 유용합니다.

최종 모듈레이션 등급 판단

기호의 전반적인 등급은 모든 매개변수 중 더 낮은 것이기에, MOD과 RM 중 더 낮은 것이 최종 등급을 판단합니다. 게다가, RM은 항상 MOD 이하이기에, MOD보다는 RM이 항상 최종 등급을 선정합니다. 이러한 점에서, MOD는 기호의 최종 등급을 결정하는 데 불필요하지만 경우에 따라 인쇄 공정을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

QR 코드 품질 이해

모든 종류의 제조업체와 생산업체가 구조, 등급 판별 프로세스, 모듈레이션 평가를 이해함으로써 QR 코드 품질을 최적화할 수 있습니다. 조용한 구역, 파인더 패턴, 얼라인먼트 패턴, 타이밍 패턴, 버전 정보를 비롯한 모든 요소의 올바른 사용은 잘 형성된 QR 코드를 생성하는 데 도움이 됩니다.

등급 판별 프로세스는 잠재적인 대비 문제를 식별하고 판독 가능성을 개선하는 데 중요합니다. 오류 수정과 색 보정 간 알맞은 균형을 맞추는 것은 신뢰할 수 있고 효율적인 QR 코드에 매우 중요합니다. 모범 사례를 준수하고 포괄적인 평가 기법을 시행함으로써, 조직은 사용자 경험을 향상시키고 오늘날의 디지털 환경에서 의도한 목적에 성공적으로 부합하는 고품질 QR 코드를 보장할 수 있습니다.