본 논문은 실시간 운영체제 기반의 ITV 시스템에서 MPEG-4 멀티미디어 장면을 실시간으로 랜더링하는 방법을 제시한다. MPEG-4 멀티미디어 스트림의 랜더링을 위한 장면 구성은 ITV 시스템에서 네트워크를 통해 전송되는 멀티미디어 스트림을 파싱 및 해석하여 장면그래프를 구성하고, 장면 랜더러가 이 장면 그래프를 이용하여 화면에 실시간으로 랜더링한다. MPEG-4 장면 랜더링 화면에서 사용자의 객체 교체나 객체 속성 변환 랜더링 이벤트가 발생하면, MPEG-4 장면 그래프를 실시간으로 갱신시켜 사용자 인터페이스에 랜더링한다.
장면 그래프는 영상 내 물체들의 정보를 나타내는 지식 그래프이다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 에이전트의 탐색을 통해, 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 공간에 대한 장면 그래프는 물체들의 위치, 종류, 속성뿐만 아니라 물체들 간의 관계 정보를 포함한다. 이에 따라 장면 그래프는 다양한 문제 해결에 기초 데이터로써 활용될 수 있다. 본 논문은 장면 그래프를 생성하기 위해 필요한 기능들을 정의하고, 기능에 따라 4가지 부분 네트워크들을 제안한다. 또한 각 부분 네트워크들의 학습 및 성능 평가를 위해, 3차원 실내 가상환경인 AI2-THOR에서 데이터들을 수집하였고, 다양한 실험을 통해 각 부분 네트워크들의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 컨텐츠 개발에 있어서 장면 그래프 표현에 소비되는 노력을 절감하기 위해 사용자에게는 기존 멀티미디어 저작도구의 직관적인 저작 환경을 제공하고, 내부적으로 MPEG-4 장면 그래프로 변환하는 방법을 제시한다. 직관적인 저작 환경은 현재 가장 널리 사용되는 매크로미디어의 디렉터와 플래쉬로부터 도입했으며, 저작 환경은 시청각 작업 공간, 시간 작업 공간, 애니메이션 작업 공간으로 구성된다. 작업 공간에 저작된 내용은 MPEG-4 장면 그래프 생성 계층과 장면 그래프 구성 규칙을 통해 BIFS 코드로 생성된다.
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 플랫폼을 위한 범용적인 그래픽스 미들웨어로써, 모바일 장면그래프 라이브러리인 '모바일 OpenSceneGraph (모바일 OSG)'를 제안하고 그 개발 사례를 소개한다. 제안하는 모바일 그래픽스 미들웨어는 데스크탑 환경에서 그래픽스 미들웨어로 널리 쓰이고 있는 OpenSceneGraph를 모바일 환경에 적합하도록 재설계하였으며, 이를 통해 범용성, 확장성, 모바일 플랫폼 UI 지원, 호환성 등의 특성을 확보하였다. 복잡한 가상환경의 실시간 렌더링, 터치 UI 기반의 카메라 조작, 노드 전환을 통한 애니메이션 등과 같은 예시 응용프로그램을 통해 제안하는 모바일 장면 그래프 라이브러리의 효용성을 보이도록 한다.
MPEG-4는 객체의 삽입/삭제/교체 또는 객체의 속성 변경을 통하여 동적인 장면 구성을 지원한다. 기존의 MPEG-4 재생기들은 MPEG-4 표준에 따라 멀티미디어 데이타를 전송하고 재생하는데 치중하여 MPEG-4의 특징인 다양한 객체의 지원이나 동적인 장면 구성의 지원이 미흡했다 본 논문에서는 MPEG-4 재생기의 핵심 구성요소인 효율적인 장면 구성기를 제안한다. 장면 구성기는 장면 그래프를 효율적으로 탐색하고, 자료구조를 생성하여 객체 정보를 그 특성에 맞게 관리하며, 상호작용 처리 능력을 향상시킨 최적의 처리기이다. 장면 구성기는 장면 기술 정보를 충분히 지원하며, 구성요소 확장과 모바일 환경에 적용하기 위해 재생기에서 독립적으로 관리된다.
이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.
스토리에 의해서 콘텐츠 산업의 경쟁력이 결정되고 콘텐츠에 대한 흥행과 보급에 핵심 요소가 된다. 현재까지의 스토리에 대한 연구는 대부분 인문학의 분야에서 이루어지고 있다. 인문학에서는 스토리를 창작하는 방법과 스토리에 대한 해석에 주로 초점이 맞추어져서 연구가 이루어지고 있다. 콘텐츠 산업의 핵심요소인 스토리를 창작하거나 해석하기 위해서는 스토리를 한눈에 보고 이해하거나 설명하기 위한 다양한 해석 방법과 시각화 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스토리의 무대가 되는 공간 정보와 인물 정보가 함게 고려된 장면 그래프에 대한 연구를 제시하고 설명한다.
본 논문에서는 입력 영상에 담긴 다양한 물체들과 그들 간의 관계를 효과적으로 탐지하여, 하나의 장면 그래프로 표현해내는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 물체와 관계의 효과적인 탐지를 위해, 합성 곱 신경망 기반의 시각 맥락 특징들뿐만 아니라 언어 맥락 특징들을 포함하는 다양한 멀티 모달 맥락 정보들을 활용한다. 또한, 제안 모델에서는 관계를 맺는 두 물체 간의 상호 의존성이 그래프 노드 특징값들에 충분히 반영되도록, 그래프 신경망을 이용해 맥락 정보를 임베딩한다. 본 논문에서는 Visual Genome 벤치마크 데이터 집합을 이용한 비교 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 성능을 입증한다.
본 논문은 PDA(Personal Digital Assistants)에서의 MPEG-4 BIFS(Binary Format (or Scenes) 파서를 구현한다. 일반 데스크탑 환경의 MPEG-4 재생기에서 장면 구성은 BIFS 파싱 결과로 생긴 장면 그래프의 각 객체정보를 모두 렌더링 한다 그러나, 이동 단말기인 PDA는 메모리 및 디스플레이 자인이 제한되어 있어 기존의 데스크탑 환경에서 구현된 모듈들을 그대로 적용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 BIFS 파싱 결과로 나온 장면 그래프에서 생성된 드로어블 노드 리스트 중 제한된 자원의 PDA에서 디스플레이 가능한 노트들만을 추출하는 새로운 기술을 제안한다. 추출된 드로어블 노드 리스트는 MPEG-4 재생기의 렌더링 모듈에서 검색하여 장면구성 및 비디오/오디오 스트림이 재생된다. 이러할 과정을 내장형 리눅스가 탑재된 PDA에서 구현하고, 기타 이동장치에서도 이용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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