In this paper, an augmented video generation method to evaluate the performance of lane departure warning system is proposed. In our system, the input is a video which have road scene with general clean lane, and the content of output video is the same but the lane is synthesized with contamination image. In order to synthesize the contamination lane image, two approaches were used. One is example-based image synthesis, and the other is background-based image synthesis. Example-based image synthesis is generated in the assumption of the situation that contamination is applied to the lane, and background-based image synthesis is for the situation that the lane is erased due to aging. In this paper, a new contamination pattern generation method using Gaussian function is also proposed in order to produce contamination with various shape and size. The contamination lane video can be generated by shifting synthesized image as lane movement amount obtained empirically. Our experiment showed that the similarity between the generated contamination lane image and real lane image is over 90 %. Futhermore, we can verify the reliability of the video generated from the proposed method through the analysis of the change of lane recognition rate. In other words, the recognition rate based on the video generated from the proposed method is very similar to that of the real contamination lane video.
깊이영상기반 렌더링(depth image-based rendering, DIBR)이란 색상 영상과 각 화소에 대응하는 거리 정보로 이루어진 깊이 영상(depth map)을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성하는 기술을 말한다. DIBR을 이용하면 3차원 TV에 적합한 컨텐츠를 생성할 수 있지만, 가상 시점에서의 영상을 합성하는 과정에서 원영상에 존재하지 않는 영역, 즉, 비폐색(disocclusion) 영역이 드러나는 등 여러 가지 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구조광으로 깊이 정보를 획득하는 Kinect 깊이 카메라를 이용한 가상시점 영상생성 기술을 제안한다. 깊이 카메라로부터 색상 영상과 그에 대응하는 깊이 영상을 획득한 다음, 깊이 영상에 대한 전처리 기술을 수행한다. 전처리가 끝난 깊이 영상은 중간 시점으로 워핑되고, 워핑 과정에서 발생하는 절삭 오차를 제거하기 위해 Median 필터링을 적용한다. 그런 다음, 색상 영상은 워핑된 깊이 영상의 깊이 값을 사용해서 중간 시점으로 워핑된다. 비폐색(disocclusion) 영역을 채우기 위해 배경 기반의 인페인팅 기술을 적용한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 방법이 자연스러운 스테레오 영상을 생성한 것을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 대용량 비디오 데이터 스트림에 대한 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 수많은 프레임으로 이루어진 비디오 스트림은 각 프레임을 다차원 벡터(multidimensional vector)로 나타냄으로써 다차원 데이터 공간 상에서 시퀸스로 나타낼 수 있다. 이 시퀸스의 특성을 분석 함으로써 각 시퀸스를 비디오 세그먼트(video segment)와 이 세그먼트의 집합인 비디오 클러스터(video cluster)로 표현한다. 본 연구에서는 이러한 비디오 세그먼트와 클러스터를 사용하여 두 비디오 스트림 사이의 유사성 함수(similarity function)를 제시하고, 이 함수에 근거하여 비디오 세그먼트의 하이퍼 사각형과 대표 프레임에 기초한 두 가지의 유사성 검색 알고리즘을 제안한다. 전자는 정해성(correctness)을 보장하는 알고리즘이며, 후자는 정해성을 약간 희생하는 대신 상당한 효율성을 얻을 수 있는 알고리즘이다. 다양한 유형의 비디오 스트림 및 가상으로 생성된 스트림 데이터에 대한 실험을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 분석한다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.
멀티미디어 처리 분야의 급속한 발전으로 인해 3차원 TV (3DTV)는 차세대 방송 시스템 시장에서 가장 주목을 받는 제품이 되었다. 3DTV는 사용자가 원하는 시점을 자유롭게 선택할 수 있고, 입체감을 제공하여 사용자가 마치 그 곳에 있는 듯한 효과를 줄 수 있다. 지금까지 입체 영상은 스테레오 영상을 기반으로 하나의 시점에 대한 입체 영상을 제공했지만 최근에는 다시점 영상을 이용하여 다양한 위치에서의 입체 영상을 제공하는 기술이 연구되고 있다. 다시점 영상은 사용자에게 임의 시점의 영상에 대한 시청을 가능케 하여 입체감 있는 화면을 제공할 수 있다. 입체감 있는 영상을 만들기 위해서는 다시점 영상의 시점 간 가상 시점을 생성할 수 있도록 하고 깊이 정보를 포함하고 있는 깊이 영상 (Depth Image)을 획득하여야 한다. 획득된 깊이 영상 데이터와 다시점 비디오 데이터를 동시에 전송하는 다시점 비디오 시스템이 상용화되기 위해서는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 압축하는 다시점 비디오 부호화 기술 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 컬러 영상의 효율적인 압축 방법을 제안하던 다시점 비디오 부호화 기술에 국한되지 않고 3차원 영상 화질을 객관적으로 높일 수 있도록 깊이 영상의 효율적 압축 기법에 대한 새로운 방법을 제안한다.
본 논문에서는 3차원 비디오 시스템에서 손상된 깊이영상으로 인하여 합성된 가상시점 영상에서 발생하는 경계 잡음을 효과적으로 제거하는 방식을 제안한다. 제안 방식에서는 손실 압축에 의한 깊이영상의 잡음으로부터 발생하는 경계 잡음의 특징을 분석하고, 이를 바탕으로 픽셀 도메인과 주파수 도메인에서의 convex set을 설정하여 해당 조건들을 반복적으로 사영시키는 projection onto convex sets (POCS) 기법을 활용하여 올바른 정보는 유지한 채 경계 잡음만을 제거한다. 이 논문에서 제안한 방식은 영상합성 과정에서 생성되는 컬러 및 깊이영상에 모두 적용하였다. 실험 결과 제안 기법은 경계 잡음을 효과적으로 제거하여 가상시점 영상의 화질을 향상시켰음을 확인하였다.
본 논문에서는 가상화폐이자 전자 거래의 신뢰성 있는 계약을 보장해 줄 수 있는 이더리움 (Ethereum)의 채굴 과정을 소개하고 향후 활용 방안을 제안한다. 이더리움의 거래 내역은 블록체인 (BlockChain)에 저장이 되며, 반영구적으로 삭제가 불가능하다. 이로써 전자상거래의 최대 단점인 사기 거래가 사전에 방지가 되고, 안전하고 깨끗한 거래가 성사될 수 있도록 하는 것이 목표이다. 이더리움 채굴을 위해서는 비디오카드의 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하였으며, 지갑 생성, 비디오카드 드라이버 설치, pool 서버 가입, 채굴 소프트웨어 설치 및 GPU 오버클럭킹 등의 과정을 수행하였다.
본 연구는 실제 카메라의 움직임과 동일한 가상 카메라의 움직임을 구현하기 위해 전통적인 모션그래픽 제작 방법이 가지고 있는 소요시간과 비용에 대한 단점을 줄이기 위해 AR Core 기반의 모바일 디바이스 실시간 트래킹 데이터를 이용하여 모션그래픽 가상카메라를 생성하는 방법을 제안했다. 제안하는 방법은 촬영 이후 저장된 비디오 파일에서의 트래킹 작업을 간소화하고, 촬영 단계에서 트래킹 성공 유무를 판단하기 위해 AR Core 기반 모바일 디바이스에서 촬영과 동시에 진행하는 방법이다. 실험결과 전통적인 방법과 비교하였을 때 모션그래픽 결과 이미지의 차이는 없었으나 300프레임(frame) 영상 기준 6분 10초의 시간이 소모된 반면에 제안한 방법은 이 단계를 생략할 수 있어 매우 높은 시간적 효율성을 갖는다. 현재 가상 증강 현실을 이용한 영상제작에 대한 관심과 다양한 연구가 진행되고 있는 시점에서 본 연구는 가상 카메라 생성과 매치 무빙 등에서 활용될 있을 것이다.
가상 현실을 위한 360 영상 비디오 전송기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기의 컴퓨팅 연산능력과 대역폭은 고화질 360 영상을 재생하기에 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)와 Scalability Extension of HEVC (SHVC)를 활용하여 타일 기반의 360 도 영상 전송 기법을 제안한다. 제안하는 HEVC 와 SHVC 인코더는 타일을 독립적으로 전송 할 수 있는 비트 스트림을 생성한다. 제안하는 추출기는 사용자 시점에 해당하는 타일의 비트 스트림을 추출한다. 제안하는 기법에 의해 추출된 SHVC 비트스트림의 기본계층은 전체화면을 나타내며, 강화계층은 사용자 시점에 해당하는 타일로 구성된다. 제안하는 HEVC 인코더를 사용할 때에는 저화질과 고화질을 따로 인코딩하여 고화질만 사용자 시점에 해당하는 타일을 추출한다. 전체화면을 고화질로 보내는 대신에 전체화면을 저화질로, 사용자화면을 고화질로 보내기 때문에 제안하는 기법은 디코더의 컴퓨팅 연산과 네트워크 bitrate 를 대폭 줄일 수 있다. 본 제안 기법의 실험 결과는 전체화면 전송 대비 47%이상의 bitrate 를 줄인다.
최근 VR(Virtual Reality) 기술을 기반으로 하는 다양한 형태의 가상현실 콘텐츠가 개발되고 있다. 하지만 빠른 속도로 발전하고 있는 가상현실 디바이스 기술에 비해 이러한 디바이스를 적극적으로 활용하는 가상현실 기반 게임 콘텐츠 개발은 부진한 편이다. 본 논문에서는 가상현실 기술을 기반으로 하는 디바이스 중 사용자의 접근성이 높은 HMD(Head Mounted Display) 부착형 모바일 기기를 활용하여 가상현실 노래방을 두 가지 형태의 서로 다른 가상현실 재현방법론(실사기반의 3D 가상현실 공간 생성과 실사기반의 $360^{\circ}$ 영상 방식)으로 개발하고 이에 대한 사용자의 사실감과 몰입감에 대하여 사용자 테스트를 통해 비교 결과를 제시한다. 본 연구진은 논문의 비교 결과가 향후 모바일 기반 가상현실 콘텐츠 개발시 개발 지침으로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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