• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.223-225
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• 2021

실감 미디어에 대한 수요가 증가함에 따라 고품질의 실감 미디어에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이러한 실감미디어를 제작하기 위해 사용되는 일반적인 기법 중 하나인 Multi View Stereo 는 깊이 영상 추정 및 해당 깊이 영상을 이용하여 3 차원에 point cloud 를 생성하는 fusion 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 다중 시점 영상의 깊이 영상을 정합하는 fusion 과정을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 깊이 영상, 색상정보를 이용하여 기준 시점의 depth map 을 이용한 fusion 과정을 거친다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.55-57
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• 2020

실감미디어의 수요가 높아짐에 따라, 실감 미디어 컨텐츠 제작에 반드시 필요한 깊이영상에 대한 중요성이 커지고 있다. 다시점 영상으로부터 계산된 깊이 영상은 물체 주위와 배경 영역에 홀을 가지고 있다. 이러한 깊이영상에서의 홀을 채울 때, 이에 대응하는 컬러영상의 색상 특성을 고려하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상의 화소들을 색상 유사성을 이용하여 클래스로 분류하고, 홀의 깊이정보를 예측할 때 같은 클래스의 유효한 깊이값 만을 사용하는 방법을 소개한다. 제안하는 방법을 사용하면 깊이영상의 홀을 효율적으로 채워 넣을 수 있다. 실감미디어 제작에 있어 제안하는 방법을 사용한다면, 사실감 있는 깊이 정보를 얻을 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.230-237
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• 2006

본 논문은 스포츠 방송의 몰입감 증대를 위한 진동촉감 제시 시스템 및 장치를 제안하며, 촉감 정보를 효과적으로 전달하기 위한 촉감제시 방법론 및 제어 알고리즘을 제안한다. 최근 디지털 컨텐츠의 전달에 있어 오감을 통한 정보 전달의 관심이 증대됨에 따라, 대중을 대상으로 다양한 정보를 전달하는 디지털 매체에서의 시청각과 더불어 촉감 제시의 역할과 중요성이 증대되었다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 동적인 현장 상황을 실감 있게 전달하는 스포츠 방송에서의 햅틱 효과와 역할 그리고 가능한 시나리오를 정의하고, 진동촉감 제시 장비를 설계하여 촉감 정보 표현에 대한 기초 연구를 수행하였다. 또한 제안된 촉감을 이용한 스포츠 방송 시나리오 중 축구 방송을 기반으로 사용자 촉감 인지 실험을 수행하였으며, 실험 결과를 바탕으로 축구 방송 시스템을 구축하여 실감방송 전시회 시연을 통해 진동촉감 시스템 및 촉감 제시 방법론을 검증하였다. 촉감이 인간의 오감 중 시청각 다음으로 정보를 인지하는 중요한 감각 체계인 만큼 많은 양의 정보를 대중에게 전달하는 방송 시스템에서 시청각과 더불어 효과적인 정보 전달 체계로써 기여할 것이라고 여겨진다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.2
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• pp.44-52
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• 2017

• Digital Contents
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• no.10 s.89
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• pp.86-91
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• 2000

한국 방송은 새로운 역사를 거듭 쓰고 있다. '거듭'이라는 단어의 의미가 주는 무게는 남다르다. 남북화해 무드에 편승해 백두산과 한라산에서 남북동시 3원 생방송을 위시해 방송의 날(매년 9월 3일)을 기념해 KBS와 MBC가 디지털 방송을 시작한 것이 그것이다. 이들 양사보다 한발 앞선 SBS는 2000년 8월 31일부터 디지털 시험 방송을 시작함에 따라 지상파 3사는 모두 디지털 방송시대에 돌입하게 되었다. 이들 지상파 방송 3사는 디지털 방송을 위해 1999년 1월부터 장비도입 등 준비작업에 박차를 가한 결과라 시청자는 물론 방송 업계와 콘텐츠 관련 업계는 모두 새로운 디지털 콘텐츠 시대를 실감하고 그 준비에 하루 24시간이 늦가을 하루해 만큼 짧게 느끼고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.229-232
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• 2013

영상실감증대를 위한 시각, 청각정보의 제시방식에 대해서는 많은 진보가 이루어 졌다. 반면 후각은 정의하기 어렵고 다루기 까다롭기 때문에 관련연구를 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 후각정보를 통한 영상실감증대 연구의 첫걸음으로 후각정보에 대한 사용자 수용도를 조사한 후 이에 근거하여 다양한 영상을 분류하였다. 이를 위해 먼저 영상에 냄새가 존재하는지 (냄새존재여부), 영상과 함께 해당 냄새를 경험하고 싶은지 (냄새제시선호), 영상에 어울리는 냄새가 내가 좋아하는 냄새인지 (냄새자체선호), 그리고 영상에 어울리는 냄새가 얼마나 구체적인지 (냄새의 구체성)라는 네 가지 질문을 선정하였다. 각 질문들에 높은 혹은 낮은 점수를 받을 만한 다양한 장르의 영상 (51)개를 수집한 후, 참가자들에게 하나씩 영상을 시청하게 한 후 위의 네 가지 질문에 대해 7점 척도로 평정하게 하였다. 영상분류를 위해 두 질문씩 쌍으로 묶어 각 질문의 척도를 2차원 평면의 X, Y축으로 설정한 후 평정값을 이용하여 영상분류를 위한 산포도를 구성하였다. 2차원 평면의 서로 다른 사분면에 위치한 영상군집들은 영상실감증대를 위한 후각정보 제시에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.223-224
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• 2018

기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.2
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• pp.56-66
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• 2021

최근 실감미디어를 넘어선 실감미디어에 대한 요구가 증대하고 있고, 전 세계적으로 불어닥친 코로나 사태로 인해서 비대면이라는 불가피한 사회적 사태에 직면하면서 실감미디어에 대한 필요성은 더욱 강조되고 있다. 실감미디어 기술에 있어서 기존의 현실감과 현장감을 넘어서기 위한 기술로 실사 기반의 볼류메트릭 4D 영상 기술이 각광을 받고 있다. 볼류메트릭 4D 영상은 기존의 VR 기술이 갖는 인터렉션의 한계를 넘어서고, 그래픽스 기반의 AR 기술이 갖는 사실감의 한계를 넘어설 수 있는 차세대 기술이다. 볼류메트릭 4D 영상 기술의 많은 장점에도 불구하고, 이 기술의 확대는 여러 가지 이유에서 쉬운 일이 아니었다. 그 중심에는 볼류메트릭 4D 영상을 획득하기 위한 스튜디오의 구성에 있을 것이다. 다음으로는 수많은 영상 데이터를 통합하기 위한 정밀한 영상처리 기술에 있을 것이다. 물론 이러한 연구와 개발이 이루어지기 위해서는 그에 맞는 하드웨어 및 소프트웨어 환경이 갖추어져야 할 것이다. 뿐만 아니라 아직까지 볼류메트릭 4D 영상을 위한 콘텐츠 소비 생태계가 전혀 갖추어져있지 않고, 현재의 미디어 서비스 환경은 아직까지 볼류메트릭 4D 영상을 내재하기 위한 준비가 되어있지 않다. 그럼에도 불구하고 미디어 시장 곳곳에서 볼류메트릭 4D 영상을 활용하는 사례들이 등장하고 있다. 본 고에서는 이러한 볼류메트릭 4D 영상을 이용하여 콘텐츠를 제작하고 서비스하기 위한 시도의 첫번째 단계인 캡쳐(획득)에 대해 집중적으로 살펴보고자 한다[1].

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.157-160
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• 2022

본 논문에서는 다중 인물 포함 단일 영상으로부터 파라미터 기반 3차원 휴먼 모델 생성 기법 중 최근 발표된 SOTA 기법 4가지에 대해 대표적인 데이터 셋들에 대해 사전 학습 모델을 사용한 복원 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, CLIFF 기법과 PyMAF-x 기법이 PARE 기법이나 ROMP 기법에 비해 우수한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.144-145
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• 2020

본 논문에서는 정밀한 3차원 복원 및 시점 합성을 위해 매칭 비용을 반복적으로 업데이트하는 Generalized Soft 3D Reconstruction (GenSoft3D) 알고리즘을 제안한다. 먼저 다시점 영상들과 카메라 자세정보가 주어지면 GenSoft3D는 볼륨 기반의 다시점 스테레오 매칭 알고리즘으로 시점별 초기 매칭 비용 볼륨 및 시차 맵을 계산한다. 그 후 정제 과정에서 각 시점은 모든 시차 맵을 이용하여 표면 확률 및 가시 확률을 계산한다. 표면 확률은 초기 매칭 비용 업데이트에 사용하며, 가시 확률은 폐색 영역의 정확한 시차를 계산하기 위해 사용된다. 해당 정제 과정을 일정 횟수 반복할 경우 시점별 고정밀의 시차 맵 획득이 가능하다. 또한 시차 맵의 정확도가 향상됨에 따라 정확한 시점 합성이 가능하다.