• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.499-505
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• 2022

최근 메타버스가 많은 관심을 받고 있다. 메타버스는 가상공간을 의미하며 이 공간에서 다양한 이벤트가 펼쳐질 수 있을 것이다. 특히 메타버스 공간에 최적화된 포맷인 360° 영상이 주목을 받고 있다. 360도 영상 이미지는 여러 대의 카메라 또는 렌즈로 촬영한 이미지를 360도 모든 방향으로 스티칭하여 생성된다. 360도 영상 촬영 시에는 카메라 전면에서 피사체를 촬영하기 위한 촬영 스태프를 비롯한 다양한 촬영 장비들이 영상에 표시된다. 따라서 360° 영상을 촬영할 때는 카메라 주변의 피사체를 제외한 모든 것을 숨겨야 한다. 이러한 촬영 방식에는 여러 가지 문제점이 있다. 그 중 조명에 관한 부분이 가장 큰 문제이다. 기존의 이미지 촬영처럼 카메라 뒤에서 피사체에 초점을 맞추는 고정된 조명기를 설치하기가 매우 어렵기 때문이다. 본 연구는 실내조명의 각도를 조절하여 360° 영상에 최적화된 각도를 찾기 위한 실험적 연구이다. 추가 조명을 설치하지 않고 360도 영상을 촬영할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 앞으로 더욱 다양한 촬영 앵글을 통해 실험이 이루어지고 나아가 메타버스 공간에서 360도영상 활용 시 도움이 될 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.829-849
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• 2017

TV디스플레이 대형화, 방송과 통신의 융합화, 신호 압축 및 전송 기술의 고도화로 인해 지상파 디지털 방송은 초고품질 방송, 하이브리드 방송, 고정UHD/이동HD 동시방송을 제공할 수 있는 UHD 방송으로 진화하고 있다. 이러한 지상파 UHDTV 방송을 위한 국내 표준은 북미의 차세대 방송 표준인 ATSC3.0을 근간으로 하고 있다. ATSC3.0은 비디오 압축 표준으로 HEVC 비디오 부호화 표준을, 오디오 압축 표준으로는 MPEG-H 3D 오디오 부호화 표준을 채택하고 있다. 또한 방송망과 IP망에서의 운용을 위해 기존의 MPEG-2 TS 방식을 대신하여 IP기반의 ROUTE/DASH와 MMT를 전송 포맷으로 채택하고 있으며, 4K UHD 방송과 이동 HD 서비스를 동시에 제공하기 위한 다중화 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 ATSC3.0을 기반으로 HDR/WCG 지원 고품질 비디오 서비스, 10.2채널/4객체 지원 입체음향 서비스, 고정 UHD와 이동 HD 동시방송 서비스를 제공하기 위해 필요한 오디오/비디오 부호화기, ROUTE/DASH 패키저, 다중화 시스템과 물리계층 송수신을 위한 ATSC 3.0 LDM 시스템을 구현하고, 이를 실시간 방송 송수신 환경에 적용하여 서비스 가능성을 검증하고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.