일반적으로 CG 합성이라 하면 '자연스러운' 것을 잘된 CG영상이라고 한다. 이 때 촬영된 영상이 정지화면 일 수 만은 없다. 카메라가 움직이는 영상에서는 CG합성도 실사카메라 무빙에 맞게 정확한 정합이 되어야 자연스러운 영상이 된다. 이를 위해 합성단계에서 작업할 때 3D 카메라 트래킹 기술이 필요하다. 카메라트래킹은 촬영된 실사영상만으로 카메라의 3차원 이동정보와 광학적 파라미터 등 촬영시의 3차원 공간을 복원하는 과정을 포함하고 있다. 이 과정에서 카메라 트래킹에 대한 오류의 발생으로 실사와 CG의 합성에 대한 생산성에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 소프트웨어에서 트래킹데이터를 보정하는 방법을 제안한다.
증강현실 콘텐츠에서 가려짐 표현은 사실감을 위한 필수적이다. 가려짐이란 가상 물체의 일부가 실제 사물에 의해서 가려져서 표현되는 것을 의미한다. 이는 카메라의 트래킹 정보와 함께 현재 관찰하고 있는 실제 세계의 3차원 스캔 정보를 같이 획득해야 한다. 카메라 트래킹이란 현재 카메라가 세상의 어디에 위치해있는지, 어떤 자세로 바라보고 있는지에 대한 정보를 실시간으로 획득하는 기술이다. 3차원 스캐닝이란 실제 물체를 이루는 모든 점들의 3차원 위치 관계를 파악하는 과정이다. 가상물체의 3차원 위치와 자세가 실제물체의 위치/자세와의 관계를 통해서 가상물체의 그려야할 부분과 그리지 말아야할 부분을 판단할 수 있다. 본 논문에서는 트래킹과 스캐닝을 동시에 처리하여 가려짐 표현이 가능한 증강현실용 트래킹 기술을 제안한다. 카메라 트래킹이 실내외에서도 제약없이 동작하기 위해서 스테레오 카메라를 활용하였다. 트래킹은 카메라 프레임간 특징점들의 상호 관계를 파악하는 방법에 의해서 구하였다. 스테레오 카메라 이미징을 통해서 매 프레임마다 실세계의 3차원 깊이정보를 파악하게 되고, 이를 앞서구한 카메라 위치자세를 통해서 3차원 깊이 데이터를 병합하는 과정으로 스캐닝기술을 구현하였다.
본 연구에서는 적외선 카메라와 웹 카메라를 이용한 효율적인 마커 트래킹 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 카메라를 이용하는 시스템에서 발생되는 마커 스왑 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 빠르게 마커를 트래킹 할 수 있다. 본 연구에서는 각 마커에 대해서 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색상 정보를 이용하였다. 적외선 카메라는 반사판을 인식하여 마커의 좌표를 찾아내고, 웹 카메라는 마커의 색상 정보를 이용하여 각 마커를 고유하게 식별할 수 있다. 본 연구의 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 마커 스왑을 효과적으로 방지할 수 있을 뿐 아니라, 마커 트래킹에 대해서 빠른 응답 속도를 보이는 것을 확인하였다.
디지털 시대에서 컴퓨터 기술의 발전은 각종 사물의 표현력을 강화시키고 있다. 영상에 있어서 컴퓨터그래픽의 발전은 인간이 상상하고 있는 이미지를 현실세계에서 구현 불가능한 것을 효과적으로 나타내고 있다. 영화 등 컴퓨터 그래픽 기술은 영상제작에 있어 전체 흐름의 중심을 차지하는 핵심적인 요소로 발전하고 있으나 국내의 경우, 영상 콘텐츠의 제작 과정에서 연구 개발을 병행하기 어려운 열악한 상황이고 해외 상용 툴에 대한 의존도가 높은 것이 사실이다. 영상합성의 제작에서 실사장면을 촬영하고 실사영상을 컴퓨터 그래픽 이미지에 매치무빙 하는 과정은 매우 복잡한 과정을 거치게 된다. 이 때 중요하게 고려되어야 할 사항이 카메라 트래킹이다. 카메라 트래킹은 촬영된 실사영상만으로 실사카메라의 3차원 이동정보와 광학적 파라미터 등 촬영시의 3차원 공간을 복원하는 과정을 포함하고 있다. 이 과정에서 카메라 트래킹에 대한 오류로 인해 실사와 CG의 합성에 대한 생산성에 많은 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 소프트웨어에서 트래킹데이터를 보정하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 반몰입 가상현실 장비인 프로젝션 월(projection wall)가 가상 워크벤치(virtual workbench) 시스템에 적응 가능한 카메라 트래킹 방법 을 제안한다. 제안하는 방법은 측량학에서 거리를 측정하기 위해 사용되어지는 삼각측량법(triangulation)이다. 이 방법은 스테레오 영상을 얻기 위해 사용되는 두 대의 카메라의 기종이 상이할 경우에도 적용이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 넓은 트래킹 영역을 확보할 수 있기 때문에 프로젝션 월과 같은 수직형 스크린에 용할 경우 더욱 적합하다. 그리고, 본 논문에서는 신시간 드래킹 글 수행하기 위하여 변화 벡터(shift vector) 기반 위치 추정 방법을 도입하여 검색 시간을 단축시켰으며, 사용자 헤드 드래킹를 수행하기 위해 적외선 비컨을 서텨 글래스(shutter glass)에 부착하여 사용하였다.
본 논문에서는 컴퓨터와 상호작용을 할 수 있는 스마트 테이블 구축을 위한 마우스를 대체하는 손의 움직임을 트래킹하는 방법을 제안하고자 한다. 테이블 위에 놓인 프로젝터와 카메라는 각각 프로젝터의 영상이 테이블에 투영이 되고 카메라로 테이블에 투영된 영상을 입력받게 된다. 이렇게 입력된 영상으로부터 손 검출과 트래킹을 통해 테이블을 이용하여 컴퓨터와의 상호작용을 할 수 있다. 먼저 영상은 손의 그림자를 포함하고 있기 때문에 그림자를 제거한 후 Canny 에지 필터를 이용하여 손의 후보영역을 검출하게 된다. 검출된 후보 영역으로부터 템플릿 매칭을 이용하여 손 영역을 검출하고 검출된 영역으로부터 optical flow를 이용하여 손의 위치를 트래킹하게 된다.
본 연구는 실제 카메라의 움직임과 동일한 가상 카메라의 움직임을 구현하기 위해 전통적인 모션그래픽 제작 방법이 가지고 있는 소요시간과 비용에 대한 단점을 줄이기 위해 AR Core 기반의 모바일 디바이스 실시간 트래킹 데이터를 이용하여 모션그래픽 가상카메라를 생성하는 방법을 제안했다. 제안하는 방법은 촬영 이후 저장된 비디오 파일에서의 트래킹 작업을 간소화하고, 촬영 단계에서 트래킹 성공 유무를 판단하기 위해 AR Core 기반 모바일 디바이스에서 촬영과 동시에 진행하는 방법이다. 실험결과 전통적인 방법과 비교하였을 때 모션그래픽 결과 이미지의 차이는 없었으나 300프레임(frame) 영상 기준 6분 10초의 시간이 소모된 반면에 제안한 방법은 이 단계를 생략할 수 있어 매우 높은 시간적 효율성을 갖는다. 현재 가상 증강 현실을 이용한 영상제작에 대한 관심과 다양한 연구가 진행되고 있는 시점에서 본 연구는 가상 카메라 생성과 매치 무빙 등에서 활용될 있을 것이다.
디지털 미디어의 발전으로 인해 모션그래픽의 구성요소들은 다양한 방식으로 제작되고 있다. 모션그래픽을 활용한 영상콘텐츠 제작기법은 새로운 이미지를 어떻게 제작하느냐에 따라 보다 창의적이고 효율적인 영상으로 표현되기도 한다. 모션그래픽의 활용도는 웹, 게임, 및 영화 방송 등 다양한 콘텐츠의 시각적 정보전달의 의미를 가지고 있다. 모션그래픽의 새롭고 실험적인 작업은 어떠한 제작방식에 따라 그 결과는 아주 다르게 나타난다. 또한 영상제작에 대한 프로세스는 새로운 뉴미디어의 기술의 결합으로 영상콘텐츠의 창의적인 작품으로 된다. 따라서 본 논문은 모션그래픽의 제작방식에서 실사카메라의 움직임을 가상카메라로 트래킹하여 입체적인 모션그래픽을 구현하는 제작방법을 제시한다.
미디어로 표현되는 모션그래픽은 새로운 비주얼 효과와 신기술로 차별화된 영상들을 제작하고 있다. 또한 시각적 새로운 정보를 전달하기 위해 모션그래픽은 최대한 기억을 자극하는 상징적 이미지 모델들을 찾기 위해 많은 노력을 하고 있다. 모션그래픽은 컴퓨터로 제작되는 그래픽과 실사의 결합으로 영상의 화려함이 다양하게 표현된다. 특히 컴퓨터의 새로운 기술은 시공간의 한계를 넘어선 영상들이 펼쳐지고 있다. 영상제작기술 중 VFX 분야가 급격하게 변화함에 따라 실사와 C.G의 영상들이 자연스럽게 합성되고 가상과 허구의 개념을 초월한 이미지들이 제작되고 있다. 따라서 본 논문은 실사의 공간을 이용하여 카메라의 트래킹데이터를 이용한 새로운 모션그래픽 활용방안을 제안한다.
이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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