최근 부품기술 및 미디어 처리기술의 발전과 함께 HDTV를 이을 UHDTV 서비스가 곧 도래할 것이라는 예상이 기정사실화되고 있다. 이에 따라 HDTV에서 5.1채널 서라운드 사운드를 제공했던 오디오 기술도 UHDTV 시대의 도래와 함께 어떠한 서비스를 제공하여야 할지 고민하여야 할 시점에 와 있다. 그러나 현실은 HDTV의 5.1채널 사운드 포맷조차도 가정에서의 설치 및 유지의 어려움으로 인해 시장에서의 고전을 면치 못하고 있다. 한편, 영화 사운드 시장에서는 오랫동안 사용되고 있던 5.1, 7.1 채널 사운드 포맷이 돌비 ATMOS, IOSONO, AURO3D 등 천정 사운드와 객체기반 오디오를 포함하는 하이브리드 오디오 기술이 잇달아 도입되면서 일대 격변기를 맞이하고 있다. 이러한 객체기반 오디오 기술은 홈씨어터 및 방송 오디오 시장에서도 도입이 확실시되고 있는 실정이며, 이러한 오디오 기술의 변화는 유연성이 결여된 채널기반 오디오의 기술 발전 및 시장 성장의 활로를 개척하는 호기가 될 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 UHDTV 방송에 적합한 실감 오디오 기술에 대한 고찰과 이와 관련된 하이브리드 오디오 기술의 콘텐츠 포맷 및 가정에서의 재현 방안에 대해서 기술하고 향후 전망을 고찰해 보고자 한다.
UHD 디스플레이의 보급과 UHD 케이블 시험방송이 송출되면서 HD를 넘어선 고화질 실감방송의 시대가 다가오고 있다. 하지만 방송 송출과 제작 시스템에서는 UHD의 많은 요구 대역폭과 용량으로 인하여 원활한 UHD 방송에 차질을 빚고 있는 실정이다. 위의 문제를 해결하기 위하여 2배 이상 압축율이 좋은 HEVC(High Efficiency Video Codec)이 등장과 클라우드 기반 편집 시스템의 등장으로 인해 문제가 해결될 전망이다. 또한 원활한 UHD영상, 색인 및 검색을 위해서는 영상의 장면전환 정보를 빠르게 검출하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 고효율 코덱으로 압축된 UHD 대용량 영상 색인과 검색을 위한 장면전환 정보를 빠르게 얻을 수 있는 방법을 제시한다. 제시한 이 알고리즘을 사용하여 다양한 UHD영상에서 빠른 장면전환 정보 검출을 하여 편집등 다양한 어플리케이션에 관한 응용에 대해서 고찰해 보고자 한다.
MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.
사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하는 양안식 3차원 영상을 위해서는 기존 2차원 영상의 두 배에 해당하는 데이터가 필요하므로 이를 고속으로 처리하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 2차원 영상과 깊이 영상을 입력 영상으로 한 고속 양안식 3차원 방송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전송해야 할 데이터의 양을 줄이기 위해 전송 전에 H.264/AVC 오픈 소스 고속 부호화기인 x264를 이용하여 부호화를 수행한다. 수신단에서는 수신한 비트스트림을GPU(Graphics Processing Unit)에 내장된 CUDA 비디오 복호기 API를 이용해 설계된 복호기로 고속으로 복호하고, GPU를 이용해 고속으로 가상시점의 영상을 생성하여 양안식 3차원 영상을 재현한다. 제안한 시스템을 이용하면 수신단의 환경에 따라 2차원 디스플레이와 3차원 디스플레이에서 모두 영상을 출력할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안한 시스템이 3차원 양안식 콘텐츠를 초당 최대 24 프레임까지 서비스할 수 있음을 확인했다.
고속 네트워크의 급속한 발전과 인터넷의 확산 및 컴퓨터 성능의 고급화로 여러 명의 사용자들이 동시에 게임을 진행 할 수 있도록 하는 다중 사용자용 온라인 게임에 대한 요구와 관심이 높아지고 있다. 이러한 다중 사용자용 온라인 게임에서 중요한 요소인 사실적인 게임 진행을 실감하기 위해서는 동기화가 중요한다. 따라서 본 논문에서는 온라인 게임에서의 게임 유저들 간의 효율적인 상태 동기화를 위해 FSM (Finite State Machine)과 이벤트 잠금 (Event holding) 기법을 결합한 동기화 기법과 코드의 최적화 기법을 제안하고, 이를 적용한 게임서버 및 클라이언트를 구현하여 여러 클라이언트들과의 게임 실행을 통한 테스트를 통해 제안 기법의 효용성과 신뢰성을 보였다.
자유시점 비디오는 단순히 수동적으로 비디오를 보는 것이 아니라 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 일반적으로 다양한 위치 및 다양한 각도에 위치하는 다수의 카메라로부터 촬영된 영상을 이용하여 제작하는데, 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 한 장의 영상을 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 영상 내부를 네비게이션하는 자유시점 입체 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 사진 내부를 탐험하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전처리과정으로 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 자동 및 수동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전객객체의 3D 모델링 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간 이동, yaw, pitch, rolling의 회전, look-around effect, 줌인 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 자유시점 비디오를 구현한다. 또한 깊이정보의 특성 및 구조에 따라 놀라운 시청효과를 전달하는 카메라 기능의 설정 방법을 소개한다. 소프트웨어는 OpenGL 및 MFC Visual C++ 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 조선시대의 작품인 신윤복의 단오풍정을 사용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감있는 콘텐츠를 제공한다.
자연스러운 3D 실감영상을 감상하기 위해서는 많은 시점의 영상이 필요하며 과거 스테레오 디스플레이 장치로부터 최근 그 시점 수가 크게 늘어난 디스플레이 장치로 기술 발전이 이뤄지고 있으며 이에 따라 다시점 콘텐츠를 생성하기 위한 다양한 기술이 개발되어 있다. 다시점 콘텐츠를 생성하기 위하여 ToF 카메라 및 적외선 패턴을 이용한 방법이 주로 이용되고 있으며 이를 활용한 다시점 콘텐츠 생성을 하는 시도가 이뤄지고 있다. ToF 카메라는 PMD사의 제품 및 SwissRanger 사의 제품이 대표적이며 적외선 패턴을 이용한 방식은 MS사의 Kinect가 대표적이며 본 제품들을 활용한 기술 비교를 통하여 다시점 콘텐츠 생성의 결과 및 이를 비교한 장단점을 구분하였다. PMD사의 ToF 카메라는 두 개 이상의 광원을 사용하여 Depth 추출시에 Hole 영역의 크기가 작으나 ToF 영상의 해상도가 매우 작아 고화질의 콘텐츠를 생성하기 위하여 별도의 영상처리 알고리즘이 요구되었다. 반면 MS사의 Kinect는 Depth 영상의 해상도가 상대적으로 커서 영상처리 알고리즘의 복잡도가 작아지나 Depth 추출을 위한 카메라와 RGB 카메라의 위치가 공간적으로 떨어져 있어 이를 보정하기 위한 알고리즘이 요구되며 다시점 변환시 화질에 있어 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다.
360 영상을 이용한 실감형 미디어에 대한 관심이 날로 높아지고 있지만 높은 대역폭 요구사항으로 인해 원활히 보급되지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 360 영상을 타일 분할 기법을 적용한 뒤 각 영역의 중요도에 따라 독립적으로 품질을 조절하여 서비스하는 타일 기반 방법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 사용자 시점에서 타일 경계에 있는 영상 지점을 바라볼 경우 다양한 품질의 영역이 부분적으로 존재하여 사용자 경험 평가가 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 360 영상을 비균등 품질의 타일들로 구성한 후 시선 위치 데이터를 통해 사용자 시점의 영상을 렌더링하는 과정에 대해 설명한다. 또한 다양한 품질의 영역으로 존재할 수 있는 사용자 시점의 영상의 두드러지는 영역에 대해 가중치를 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 사용자 경험을 크게 해치지 않으면서 동시에 대역폭을 낮출 수 있는 360 영상 타일의 최적 구성을 찾기 위한 방향을 제시한다.
With the rapid growth in media service platforms providing broadcast programs or content services, content production has become more important and competitive. As a strategy to meet the diverse needs of global consumers for a variety of content and to retain them as long-term repeat customers, global over-the-top service providers are increasing not only the number of content productions but also their production efficiency. Moreover, a considerable amount of scene composition in the flow of content production work appears to be combined with rendering technology from a game engine and converted to object-based computer programming, thereby enhancing the creativity, diversity, quality, and efficiency of content production. This study examines the latest technology trends in content production such as virtual studio technology, which has emerged as the center of content production, the use cases in various fields of artificial intelligence, and the metadata standards for content search or scene composition. This study also examines the possibility of using object-based computer programming as one of the future candidate technologies for content production.
본 논문은 수업 시간에 AR 과학 실험을 활용함으로써 실험 교육의 어려움을 해소하고, 안전사고를 방지하며, 다자간 경험을 통해 몰입도를 극대화하여 능동적 참여를 끌어내는이끌어 내는 것에 목적이 있다. 현재 개발된 교육용 실감형 콘텐츠의 문제는 (1) 수업에서 실질적으로 활용할 수 있는 탐구형 콘텐츠가 없는 문제, (2) 대부분의 애플리케이션이 일회성 콘텐츠로 끝나는 문제, (3) 교사와 학생 간의 상호작용이 불가능한 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 교육과정에 따른 AR 실험을 개발한다. 교사가 학생을 관리할 수 있는 기능을 통해 교사와 학생이 함께 사용할 수 있도록 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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