제작자의 작품세계에서 표현하고자 하는 시각적 언어를 감상자의 느낌과 제작자의 시점을 통해 시각적 커뮤니케이션이 이루어지도록 하고자 한다. 인간의 시각화의 차례를 역순(feed back)으로 표현하여 시각화된 2차원의 이미지 이전의 3차원에서 관찰할 수 있는 시점에서의 다양한 관찰의 시점을 제시하고자 한다. 시각적 요소들을 관찰자의 시점에서 시각적 이미지로 형성되기 이전의 관찰자의 시점에서 볼 수 있는 시점 중 4가지 시점에서의 관찰을 제시하여 시점의 표현을 관찰하고자 가능한 한 효율적인 동작으로 연구하여 제작하고자 한다.
객체 사이에 존재하는 공간관계는 3차원 그래픽 이미지에 대한 내용기반 검색시 가장 자주 사용되는 조건 중의 하나이다. 그러나 기존 대부분의 공간관계에 대한 연구는 2차원 이미지에서 시점이 고정된 절대적인 방향관계에 패한 연구가 주를 이루고 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 공간에서 관측자의 시점을 기준으로 객체 사이의 방향관계를 검색할 수 있는 시점기반 방향관계 표현 기법을 제시하고 이를 이용한 검색 기법에 대해서 기술한다. 본 논문에서는 3차원 방향관계의 표현을 위해 절대시점 기반의 2차원 공간관계 표현 기법인 2D 스트링을 확장한 3D 스트링 기법을 정의하였다. 또한 관측자를 기준으로 한 객체들 간의 상대적인 방향관계를 효율적으로 추출하기 위한 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기법은 3D 스트링으로 표현된 3차원 객체의 공간관계를 2차원+1차원으로 분리하여 처리하도록 함으로서 차원의 감소를 통한 시점기반 방향관계 검색 과정을 단순화할 수 있다는 장점을 갖는다.
시점 합성(View synthesis)이란 일반적으로 주어진 기준 영상들(reference viewpoint images 혹은 key frames)으로부터 임의의 시점에서 바라본 영상을 예측하여 합성하는 것을 의미한다. 이러한 시점 합성은 영상 기반 렌더링(Image-based rendering)기법의 일종으로 컴퓨터 그래픽스 분야에서 실시간 렌더링이나 가상 현실(Virtual reality) 구현을 위한 매우 강력한 접근 방식이다. 시점 합성은 물체를 표현하기 위한 3차원 모델링이 필요가 없으며, 렌더링 시간이 물체의 복잡도와는 무관한 장점이 있다. 이러한 시점 합성 기법으로 물체의 3차원 표현과 효과적인 데이터베이스 구축에 응용이 가능하다. 본 논문에서는 물체의 3차원 데이터베이스 구축을 위해 영상 기반 렌더링 기법에 근거한 간단하고, 효과적인 시점 합성 방법을 제안한다.
인류의 문화 전반이 과학기술의 발전에 따른 뉴미디어들로 인해 급격한 변혁을 맞이하고 있다. 대중들의 보편적인 사고방식도 언어적인 것에서 영상적인 것으로 바뀌고 있다. 이러한 상황 속에서 영상언어로서 영상을 이해하는데 중요한 역할을 하는 시점(視點)에 대한 깊이 있는 연구가 필요하다. 본 연구자는 기존 제도 교육이 서양의 원근법에만 한정되어 다양한 애니메이션 시점을 확보하지 못했다고 느끼고 한국적인 시점을 찾아보고자 하는 관심에서 시작되었다. 시점적 자율성을 가지고 있는 민화의 다시점은 관념의 공간안에서 다양하고 자유롭게 전개되어 하나의 대상을 완전하게 구성하려는 한국의 전통적 표현방식으로 한국적인 정서에 맞는 시점을 제안하는 것이 연구의 목적이다. 본 논문을 통해 먼저 민화의 개념 및 특징을 파악하고 민화 관련 사례연구를 통해 한국 애니메이션의 특성에 맞는 한국 민화의 다시점을 활용한 시각적 표현구조를 연구하고자 하였다. 이를 바탕으로 한국 민화의 다시점을 디지털 미디어환경에서 느낄 수 있도록 전래동화 '해님달님'을 한국 민화의 다시점에 적용하여 애니메이션으로 재구성하였다. 작가의 관념의 공간 안에서 표현되는 여러 가지 표현법 중에 평원(平遠), 부감(府瞰), 역원근(逆遠近),동시적 표현법(同時的 表現法)의 4가지 방식을 활용하여 작품에 적용하였고 시점적 측면에서는 천(天)과 지(地)를 상징하는 호랑이와 새의 캐릭터를 작품에 적용하였다. 또한 화면구성방식은 실재(實在) 민화를 사용하여 이미지를 분해하고 스토리텔링에 맞게 재구성하였다. 본 연구자는 이러한 연구와 제작과정에서 얻은 결과를 바탕으로 관객에게 보다 다양한 시점을 제공하고, 한국 민화의 다시점이 애니메이션뿐만 아니라 다른 콘텐츠들을 통해 확장될 수 있는 가능성을 제안하고자 하였다.
본 논문에서는 실시간 고화질 360 영상 전송을 위해 사용자 시점에 기반한 타일 분할 기법을 적용하고 360 영상을 가상현실 기기 화면에 표현하여 주관적 화질 평가를 위한 플랫폼을 구현한다. 사용자 시점에 기반한 고화질 360 영상 전송을 위한 방안으로, 분할된 영상에서 전송되지 않은 영상으로의 움직임 참조 문제를 해결하기 위해 적용된 MCTS (motion constrained tile sets) 기술과 실시간으로 사용자 시점에 위치한 타일들만 추출할 수 있도록 미리 구성된 타일 정보들을 포함하는 EIS (extraction information sets) SEI, 사용자 시점에 위치한 타일 정보만 추출해내고 영상을 분할 및 추출해주는 Extractor, 실제 추출된 영상 정보를 이용해 가상현실 기기 화면에 표현하는 방법에 대한 구현 내용을 설명한다. 따라서 제안된 구현물을 기반으로 고화질 360 영상 전송을 수행하면, 사용자 시점 영역의 영상만 전송하여 불필요한 영상 전송을 하지 않게 되어 화질 대비 낮은 대역폭의 향상된 실시간 전송 영상을 얻을 수 있다.
본 논문은 가상현실(Virtual Reality)속 입체 공간에서 동양화 중 '산수화'를 표현할 수 있는 방법에 대해 연구한 결과이다. 그림 속으로 들어가 교감하며 감상하는 동양화의 특성과 가상현실이라는 매체가 가진 '몰입성'의 유사점을 중심으로 동양화의 대표적인 특징 세 가지(여백, 시점, 그림자)를 정리하고, 디지털 콘텐츠 속에서 구현하는 과정을 연구했다. 자연스러운 수묵기법의 표현을 위해 산, 나무 텍스쳐를 제작했고 콘텐츠 환경으로 여백, 그림자를 표현했으며, 동선 스토리텔링으로 시점을 재현했다. 단순히 동양화의 표현유형을 적용시킨 콘텐츠가 아닌, 체험자가 실시간으로 시점을 변환하며 감상 할 수 있는 차별화된 콘텐츠라는 점에 의의를 둔다.
FTV (Free Viewpoint TV, 자유시점 TV)는 사용자들이 원하는 시점을 자유자재로 결정할 수 있는 차세대 TV이다. 또한 영상 획득 시 카메라가 위치하지 않은 새로운 시점을 만들 수 있다. 따라서 FTV는 개인, 산업, 사회, 의학. 사회 분야의 유망한 응용이 될 수 있다. Ray-space에 의한 데이터 표현은 FTV를 위한 데이터 포맷의 한 후보가 될 수 있으며, 실시간으로 임의시점의 영상을 구성하는 데에 있어서 우수한 장점을 가지고 있다. Ray-space에서 사용하는 기법은 컴퓨터 그래픽스가 아니라 순수한 신호 처리 방식이다. 스케일러블 구조, 계층적 구조가 Ray-space로 표현 가능하므로, Ray-space는 비디오 처리의 새로운 플랫폼을 구성할 수 있고 비디오의 개념을 확장할 수 있다. 본 논문에서는 Ray-space 데이터를 이용하여 임의 시점 영상을 생성하기 위해 기존의 보간(interpolation) 기법을 보완한 새로운 기법을 제안함으로써, 보다 자연스러운 영상을 얻고자 하는데 목적이 있다.
본 논문은 디지털 방송 프로그램 진행 중 비디오의 특정 시점에 동기화된 특정 객체의 위치정보를 표현하는 data stream을 생성하고, 그 시점에 해당 위치 정보를 해석하는 해석기에 관한 것이다. 현재의 상용 스트림 생성기는 디지털 방송 표준에서 권고하는 스트림 이벤트의 발생 시각과 셋톱박스에서 디코딩 시에 사용할 참조값을 적절하게 생성하지 못하고 있다. 또한, 셋톱박스에서 동작하는 애플리케이션(Xlet) 역시 STC(System Time Clock), PCR(Program Clock Reference), NPT(Normal Play Time) 등의 시간값을 적절하게 읽어내지 못하고 있다. 더욱이, 현재의 디지털 방송 표준에서는 영상 내 특정 객체를 위해 정보를 제공하는 데에는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 연동형 디지털 방송 프로그램 제작을 위해 비디오의 특정 시점에 동기화된 객체의 위치정보를 표현하는 data stream을 생성하는 방법과, 동기화된 데이터를 처리하는 애플리케이션에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.
분산 멀티미디어 시스템의 기본적인 요구 사항은 비디오와 오디오 같은 연속미디어의 생성 그리고 검색 시점에서 표현 시점까지의 엄격한 지연과 지터를 요구하는 인트라 미디어 동기화와 다수의 연속 미디어 스트림을 병렬로 표현할 때 트랙들간의 상대적 시간 관계에 관한 제한을 만족시키는 인터미디어 동기화를 제공하는 것이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 연속미디어를 이용하는 주문형 시스템 개발도구인 버클리 CMT를 텍스트, 이미지, 그래픽 등의 불연속 미디어와 비디오, 오디오 등의 연속 미디어 형태의 멀티미디어 동기화가 가능하도록 확장-CMT를 설계하고, 이를 분산 원격강의 응용에 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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