문명 발전에 의해 생활공간이 더욱더 복잡해짐에 따라 현실 세계의 3차원 공간으로서의 이해가 필요해졌고, 3차원 공간을 효율적으로 관리 및 분석하기 위하여 3차원 GIS에 대한 중요성이 대두되기 시작하였다. 현재까지의 3차원 GIS는 1990년대에 들어서 3차원 가상도시의 등장으로 도시 모델의 3차원 가시화에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 3차원 가상도시는 도시 관리 차원에서 도시공간의 표현, 분석, 모델링, 시뮬레이션 등을 통하여 도시정보의 체계적이고 효율적인 관리를 가능하게 한다. 3D GIS 기술의 활용 사례로는 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획, 3차원 시뮬레이션, 3차원 위치기반 서비스, 도시 행정 관리 등이 있다. 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획 활용 분야에서는 3차원 GIS를 활용하여 새롭게 건설되는 건물들이나 토지 이용 변경에 따른 경관 분석을 가상공간에서 시뮬레이션 분석함으로써 경관 변화 예측 및 적합한 경관 설계에 대한 분석을 한다. 3차원 시뮬레이션의 경우 환경오염도 분석, 최적의 입지선정, 개발 전후의 경관 차이, 각종 재난에 따른 위험도 분석, 경관과 일조량 분석 등을 미리 가상도시에 시뮬레이션 함으로서 불필요한 업무를 줄일 수 있고 발생할 수 있는 결과 값을 예상할 수 있다. 3차원 위치기반 서비스의 경우 자신의 위치를 비교적 정확히 측정함으로서 생소한 도시를 방문하거나 위치를 찾아갈 경우 최단 경로 및 최적 경로를 탐색할 수 있다. 앞으로의 3차원 GIS 기술 동향으로 유비쿼터스 환경에서의 시공간분석(Temporal GIS)과 3차원 실내공간인지 기술 개발 등으로 볼수있다. 시공간분석은 시공간 질의를 통한 공간정보의 시간에 다른 변화 계산 또는 예측된 결과를 분석할 수 있고, 시공간 분석에 사용되는 공간적, 시간적 정보의 조합은 적어도 3차원 이상의 정보를 나타내기 때문에 필요에 따라 다양한 결과를 산출 할 수 있다. 종합적으로 시공간분석은 GIS의 분석 범위를 넓혀 주며 실시간 GIS 응용시스템 개발을 위한 주요 과업이다. 3차원 실내공간정보 표현기법과 공간분석 및 공간인지 기법을 이용한 통한 유비쿼터스 환경에서의 3차원 실내공간인지 기술 개발을 통해 최근 공간정보를 기반으로 한 위치기반서비스내 u-서비스 즉, 인간 행태의 분석, 관리 및 응용을 지원하도록 한다 이는 위치기반서비스 사용자의 주변상황에 대한 인지능력을 향상시켜주고 최근 사회적 이슈가 되고 있는 U-City의 성공여부에 직접적인 영향을 미칠것이다. 이를 위해 다음과 같은 기술개발이 수행되어야 할것이다. 첫째로, 공간인지 기술을 위한 3차원 실내공간표현 방법 개발, 둘째로, 3차원 실내공간정보를 이용한 공간분석 및 공간인지 기법 개발, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 3차원 실내공간인지를 위한 미들웨어 개발을 통해서 공간정보의 활용을 macro-scale 공간에서 micro-scale로 확산될 것이다. 그러므로, 본 세미나를 통해서, 3차원 GIS의 활용의 보편화와 대중화를 위해서는 3차원 데이터 획득 및 처리 방법, 3차원 공간데이타베이스, 공간 분석 및 가시화에 대한 기술적 이슈들을 논하고자 한다.
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.
본 연구에서는 미래 유망산업영역 발굴시 기술영역과 산업/사업 영역을 연계하고, 국가적 차원과 기업차원에서의 유망산업 영역을 연계할 수 있는 방법론을 제시함으로써 기존 연구가 가지는 한계점을 극복하고자 하였다. 즉, 주요기술을 중심으로 국가적 차원의 유망산업 발굴을 주요 내용으로 하는 기존의 연구로부터 출발하여, 국가차원으로부터 기업차원으로 대상을 세분화하고, 유망산업의 기술-산업간, 산업-사업간 영역의 연계를 강화하고자 하였다. 이를 위하여, KISTI에서 개발한 새로운 유망산업/사업영역 발굴 프로세스를 새로운 방법론으로 제시하고, 발굴된 유망산업 및 사업영역의 평가에는 내 외적 평가 7단계 프레임워크를 활용하였다.
최근, 3차원 그래픽스 기술은 애니메이션 필름 제작에 있어서 자주 사용된다. 그러나 많은 애니메이션 필름들은 3차원 그래픽스 기술을 사용하여 제작되더라도, 2차원 셀 애니메이션 효과를 내려고 한다. 3차원 그래픽스 기술을 이용하여 2차원 셀 애니메이션의 효과를 내기 위해서는 렌더링에는 카툰 렌더링이 사용 된다. 그러나 이를 제외하고도 몇 가기 기술이 더 필요한데, 그중 하나가 만화 캐릭터(character)의 만화스러운 움직임이다. 기존의 연구 중에는 기존의 모션을 만화적 모션으로 변형하려는 시도가 있었으나, 셀 애니메이션의 캐릭터 움직임과 차이가 있었다. 또 생성된 모션이 만화적 모션인가 하는 의문에 대한 평가 기준이 없기 때문에, 만화적 모션의 모호성 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 직접 애니메이션에서 모션을 얻어내는 시스템을 제안한다. 2차원 애니메이션 동영상에서 2차원 캐릭터의 자세를 보고 3차원 캐릭터의 자세로 반자동 맵핑하여, 3차원 캐릭터의 애니메이션 키 프레임을 생성하고, 이 키 프레임간의 보간을 통해 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성한다. 생성된 3차원 캐릭터 애니메이션은 만화적 움직임을 갖게 되며, 2차원 캐릭터의 자세와 움직임을 기준으로 만들었기 때문에, 만화적 모호성을 극복할 수 있다.
차세대 방송 서비스는 입체감있는 3차원 AV 콘텐츠와 자연스럽게 사용자와 인터랙션하는 대화형 콘텐츠를 기반으로 하는 실감방송으로 변화되어 갈 것으로 예상된다. 이러한 실감방송 서비스에서는 현장감을 효율적으로 나타낼 수 있는 음상 정위 및 음장 재현 등 3차원 오디오 기술과 사용자 인터랙션을 위한 객체기반 오디오 처리 기술들이 필요하다. 본 고에서는 이러한 현장감과 사용자 인터랙션을 통하여 가상현실에 근접한 서비스를 제공하기 위한 대표적인 3차원 오디오 기술의 개발 동향을 살펴본다. 우선 3차원 오디오 기술의 기본 개념 및 개요를 기술하며, 이러한 3차원 오디오 기술에 기반한 대화형 3차원 오디오 기술 개발에 대한 최근 동향을 살펴보고, 국내에서 개발하고 있는 객체기반 3차원 오디오 기술에 대하여 간략히 설명한다.
3차원 영상 기술에는 여러 가지 종류가 있다. 지금까지 알려진 방법중 가장 뛰어난 3차원 영상기술은 홀로그래피이다. 그러나 헐러그래피를 이용하여 3차원 TV를 구현하는 데는 많은 문제점이 있다. 그 문제점 중의 하나가 홀로그램이 가지고 있는 많은 데이터 량이다. 홀로 그램의 1cm2당에 포함된 데이터 량은 1Gbits이상이다. 그 외에도 천연색 재생, 자연 광경의 찰영 문제 등 여러 가지가 있다. 기술적 어려움을 제외하고도 기존 기술에의 적용 가능성도 문제가 있다. 이러한 문제점을 고려할 때 그래픽 방식의 3차원 TV의 개발은 장기적 측면에서 추진해야 한다.
2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근에 들어 환경보전과 지속가능한 하천관리의 중요성이 대두되고 있으며, 통합물관리에 있어 수리량과 수질을 연계한 통합 모니터링의 필요성이 커지고 있다. 수리량과 수질 분야에 대한 모니터링 기술은 지속적인 연구가 이루어져 왔으나, 각 분야의 개별적 연구로 인해 수리량과 수질을 통합하여 모니터링 하는 기술 개발은 미흡한 수준이다. 또한 수질 측정은 수질오염공정시험기준에 있는 채수 기준에 따라 채수하여 측정하고 있으며, 채수 지점은 하천의 수심별로 달리하여 정해진다. 수리 측정은 현장계측을 통한 2차원적 계측으로 진행하고 있어 수질 측정 시 채수지점과 수리 측정지점은 일치하지 않는다. 동일 지점에서의 수질과 수리량을 동시에 고려하고 있지 못한 모니터링은 본류와 지류의 혼합거동이 많은 국내 하천 특성을 반영하지 못한다. 또한 현재의 수질·수리 모니터링은 ADCP나 다항목수질측정기 같은 고가의 장비를 운영하며, 홍수기와 같은 고위험 계측 조건에서 인력을 통해 측정하고 있기에 고비용의 장비운영비와 인명 피해를 야기시키고 있다. 따라서 무인 원격 기술을 적용한 하천 모니터링 기술과 수질과 수리량의 데이터 연계를 통한 3차원 모니터링 기술의 확보는 하천관리에 있어 매우 필수적이다. 본 연구에서는 수중 무인 원격이동체인 ROV와 무인 원격이동체(USV)를 활용한 3차원 수질·수리 모니터링 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 국내 하천 특성을 고려한 혼합거동을 분석하기 위해 ROV에 수중 GPS 장비와 수질센서를 부착시켜 수중 내 2차원으로 측정되는 수리량과 동일한 좌표를 가지는 수질자료를 계측하여 하천의 연직 분포와 수평적 분포를 통해 화학적 수리적 거동을 분석하여 하천의 3차원 혼합거동 양상을 판단할 수 있었다. 이와 같은 무인 원격이동체를 통한 3차원 수질·수리 모니터링 기술은 하천의 3차원 분석에서 수질·수리량 보간 자료로 활용 가능하며, 효율적인 모니터링을 통하여 하천 전반 및 통합물관리에 있어 크게 기여할 것이라 사료된다.
ㆍ “민군겸용기술”이란 민수 및 군수분야에서 공통으로 활용될 수 있는 과학기술을 의 미. ㆍ 현재, 국가 차원에서 종합적으로 구축, 운영되는 민군겸용기술 정보 시스템이 없다. ㆍ 국가 차원의 통합적이고 효율적인 민군겸용기술 사업의 관리 및 관련 정보의 유통 체계 필요 ㆍ 민군에 분산되어 있는 기술정보를 범국가적 차원에서 체계적으로 유통시켜, 민군간 기술정보 교류 활성화 달성. (중략)
2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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