본 논문에서는 사람의 인지 시각 특성 중 하나인 JND(Just Noticeable Difference)를 이용한 인지 비디오 부호화 기법을 제안한다. JND 기반 인지 부호화 방법은 사람의 인지 시각 특성을 이용해 시각적으로 인지가 잘 되지 않는 인지 신호를 제거함으로 부호화 효율을 높이는 방법이다. 제안된 방법은 기존 수학적 모델 기반의 JND 기법이 아닌 최근 각광 받고 있는 데이터 중심(data-driven) 모델링 방법인 심층 신경망 기반 JND 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 심층 신경망 기반 JND 모델은 비디오 부호화 과정에서 입력 영상에 대한 전처리를 통해 입력 영상의 인지 중복(perceptual redundancy)를 제거하는 역할을 수행한다. 부호화 실험에서 제안된 방법은 동일하거나 유사한 인지화질을 유지한 상태에서 평균 16.86 %의 부호화 비트를 감소 시켰다.
시청각정보를 통한 영상미디어의 실감향상에 대해서는 많은 진보가 이루어져 왔다. 반면 영상실감을 위한 후각정보의 제시는 기술적 구현과 통제가 어려워 관련연구를 찾아보기 힘들다. 본 연구는 영상실감을 위해 후각정보를 제시하고자 할 때 필요한 기초자료를 획득하기 위해, 영상에 존재하는 후각정보에 대한 사용자 지각을 조사한 후 이에 근거하여 다양한 영상을 분류한 것이다. 이를 위해 먼저 영상에 냄새가 존재하는지 (냄새존재여부), 영상과 함께 해당 냄새를 경험하고 싶은지 (냄새제시선호), 해당 냄새가 내가 좋아하는 냄새인지 (냄새자체선호), 해당 냄새가 제시된다면 강도는 어느 정도면 좋을지 (냄새제시강도), 그리고 영상 속의 냄새가 얼마나 구체적인지 (냄새의 구체성)라는 다섯 가지 질문을 선정하였다. 이 질문들에 대해 높은 혹은 낮은 평정을 받을 만한 다양한 장르의 영상을 수집한 다음, 참가자들에게 하나씩 시청하게 한 후 위의 다섯 가지 질문에 대해 7점 척도로 평정하게 하였다. 영상분류를 위해 위 다섯 가지 질문을 2개씩 쌍으로 묶은 후, 각 질문에 대한 평정값을 2차원 평면의 X-Y축으로 설정하여 영상산포도를 구성하였다. 산포도를 통해 드러난 영상군집과 그 형태는 해당 영상군집이 가진 특성에 대한 통찰을 제공함과 동시에 영상실감을 위한 후각정보 제시에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.
텔레매틱스 분야에서 가장 널리 서비스되고 있는 내비게이션 시스템의 최신 동향은 주행중 운전자의 정보 인지를 쉽게 하도록 하는 것이다. 실감 내비게이션 기술은 운전자의 시야와 동일한 전방 영상을 카메라로부터 획득하여 운전자에게 필요한 정보를 그 위에 오버레이하여 직접 전달하는 기술이다. 이러한 실감 내비게이션을 위하여 기존 방식과는 다른 빠르고 효과적인 정보전달 방식이 필요하며, 어떤 정보를 사용자에게 어떻게 전달하느냐에 따라 다른 효과를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 실감 내비게이션에서의 정보 표현을 위한 화면 배치, 가상객체의 디자인 안, 정보량의 적정수준 등 디자인 방향과 고려사항을 논의하고 사용자 평가에 의한 디자인 최적 대안을 제시한다.
3D와 UHD(Ultra High Definition) 기술의 발전과 함께 실감미디어의 응용분야가 점차 증대되면서 넓은 시야각의 고품질 파노라마 영상기술도 활발히 연구되고 있다. 실사 기반의 파노라마 영상은 현실감과 몰입감을 증대시킴으로써 시청자에게 새로운 실감미디어를 경험할 수 있는 계기가 마련되고 있다. 특히, 그 응용분야가 기존의 전시관과 스트리트 뷰 등에서 영화, 뉴스룸 등으로 점차 확산되고 있는 추세이다. 본고에서는 고품질 파노라마 기술의 현시점을 짚어보고, 요소기술과 활용분야에 대하여 소개한다. 고품질 파노라마 AV 기반의 실감미디어서비스를 위해 기술적으로 극복해야 할 사항들이 존재하지만, 다양한 분야에서의 수요가 증가함에 따른 많은 연구개발이 이루어질 것으로 예상되며, 이에 대한 추가 연구개발을 통해 지적재산권 확보와 해외기술의 국내시장 잠식에 대처할 필요가 있다.
장면 전환 검출을 위해 히스토그램 등 단일 특성만 고려할 경우 움직임이 많은 영상과 조명의 변화가 다양하거나 단조로운 색상으로의 장면 전환이 일어나는 영상에 검출이 어렵다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 프레임 간 색상 히스토그램을 비교 후, SURF를 적용하는 방법을 제안한다.
4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.
실감 통신의 구현을 위해서는 의사 소통 상대자가 서로 얼굴을 맞대고 이야기하는 것과 같은 분위기를 통신 단말을 통해 구현이 가능해야 하며, 상대방과의 상호작용도 가능해야 한다. 이러한 통신단말을 구현하기 위한 기본 조건은 연속시차에 기반한 눈에 피로감을 주지 않는 3차원 영상과 이들 영상과 접촉 및 분위기 전달이 가능한 감성 및 오감 수수 기술의 개발에 의해서만 충족된다. 이들 감성 및 오감 수수가 가능하기 위해서는 단말 자체가 디스플레이에 다수의 센서를 융합시킨 다 기능 융합미디어의 역할을 해야 하며 눈에 피로감과 시청자의 자세제한을 요구하지 않는 3차원 영상이 이 디스플레이를 통해 표시되어야한다.
노인을 위한 문화·여가 활동 서비스에 대한 수요는 늘어나고 있다. 대표적인 문화·여가 활동 중 TV 방송과 온라인 미디어 시청은 빠르게 늘어나고 있으며 실감 영상을 이용한 양질의 서비스 요구도 커지고 있다. 고해상도 디스플레이 장치는 대중화 되어 가격이 예전에 비해 저렴해지고 있으며 다면 영상 구현을 위한 하드웨어도 쉽게 구성할 수 있다. 하지만 노인의 신체적, 정신적 특성이 반영된 고해상도 다면 영상은 보기 쉽지 않다. 이번 연구는 고령층 노인인구를 대상으로 멀티스크린을 이용한 콘텐츠 제작 모델과 접근성이 가능한 촬영 방법을 제시하였다. 본 연구를 바탕으로 실감 영상 기술을 활용한 노인 문화·여가 활동을 위한 다양한 콘텐츠를 적극적으로 개발함으로써 고령 친화 산업 육성에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 들어, 실감형 콘텐츠를 제작하기 위한 무안경 다시점 3DTV 와 가상, 증강현실 콘텐츠에 대한 기술개발이 활발해 지고 있다. 또한, UHDTV 의 등장으로 무안경 다시점 3DTV 의 걸림돌이던 해상도 저하문제가 해결되면서 시점당 해상도가 향상된 다시점 3D 디스플레이 상용품 및 시제품들이 발표되고 있다. 하지만, 시청 위치가 한정되어 있고, 시청자에게 눈의 피로를 일으키며, 비싼 가격으로 인해 아직까지 소비자에게 좋은 반응을 얻지 못하고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문은 다시점 영상을 증강현실로 보여주는 방법을 소개한다. 제안한 방법을 사용하기 위해, 다시점 카메라 시스템으로 영상을 획득하고, HMD (head mounted display)와 휴대용 (handheld) 장치를 사용하여 다시점 영상을 시청한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 시점 제한 문제를 해결할 수 있음을 확인했으며, 제안한 방법을 활용하여 다양한 실감형 콘텐츠를 제작할 것으로 기대한다.
최근 영상처리 기술 및 방송통신의 발전으로 실감이 극대화되는 실감형 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하였다. 이에 실감형 서비스로 자유선택시점 서비스에 대한 연구가 진행중이다. 자유선택시점 서비스는 사업자가 일반적으로 제공하는 뷰 외에 사용자가 원하는 뷰를 선택해 시청할 수 있는 서비스이다. 자유선택시점 서비스를 제공하기 위해서는 하나의 콘텐츠를 다양한 시점으로 취득해야하며, 사용자가 원하는 시점에 해당되는 영상을 실시간으로 반응해 제공해야한다. 본 논문에서는 자유선택시점 비디오의 실시간 시점 이동을 위한 수신 구조를 설계하고 제안한다. 제안하는 수신 구조는 시청자의 시점 이동에 맞춰 실시간으로 시점을 이동하여 사용자가 원하는 시점의 영상을 재생할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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