휴대가 간편하고 해상도가 높은 저가의 비디오 캠코더가 출시되면서 비디오 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 비디오 장치는 휴대용 장치, 모바일용 장비, 소형 헬기, 비행선이나 무인항공기(UAV) 등에 탑재될 수 있다. 본 연구는 무인헬기에서 촬영된 비디오 동영상을 전처리하여 영상프레임을 추출하고, KLT연산자를 사용하여 추출된 특징점을 인접한 프레임에서 추적한 후 이를 이용하여 영상정합을 수행하여 영상지도 제작의 가능성을 분석하였다. 그 결과 항공 비디오 인접영상프레임을 자동으로 등록할 경우 기준영상에서 등록할 프레임간 이동량이 커지면서 자동 특징점 정합률이 다소 낮아지는 것을 알 수 있었으며, 자동 영상등록시 픽셀 이동량에 비해 안정된 촬영조건이 매우 중요함을 알 수 있었다.
도로, 철도, 송전선 등 선형개발 사업에 대한 환경평가과정은 몇 군데의 샘플 조사결과에 의거하여 전체 대상지역의 실태를 유추하는 현지조사에 의존하는 것이 일반적으로 정착된 방법이다. 현지조사와 원격탐사를 연계한 통합적인 접근에 의거하여 환경감시를 수행하는 사례를 실무에서 찾아보기 어렵다. 선형개발사업은 산지, 습지, 하천 등 자연환경에서 보전우선순위가 높은 지역을 통과하여 인간 생활권을 연결하는 경향이 있어 통상의 면형개발사업 (예: 공단건설)보다 자연환경에 광역적이고 부정적인 영향을 미치기 때문에 각국 정부가 선형개발 사업에 대하여 환경규제를 보다 강화하고 있는 추세가 두드러지고 있다. 지형적으로 길고(수백 킬로미터) 폭이 좁은(수십$\~$수백 미터) 특징을 지닌 선형개발사업의 환경감시를 위한 최적의 원격센서를 개발하는 것이 시급하게 요청되고 있다. 본 연구에서는 실제 선형개발 사업에서 현지조사를 통해 수집되는 데이터를 분석하고 상응한 정보를 취득할 수 있는 최적의 원격센서를 평가하고자 하였다 항공 비디오가 저렴한 경비로 실시간 동영상을 제공하고 협각조망 때문에 선형개발 사업에 최적의 센서로 평가된다. 특별히 본 논문은 센서의 장단점을 확실히 규명하고 미래의 연구방향에 있어 "비디오 선형 모니터링"이라는 새로운 개념을 제시하였다는 데 그 가치를 지닌다고 하겠다 궁극적으로 본 논문에서 제안이 비디오 선형모니터링의 가능성에 대해 새로운 전기를 마련할 수 있을 것으로 기대된다
최근 딥러닝 기술을 비디오 부호화에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 차세대 비디오 코덱인 VVC(Versatile Video Coding)에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix-based Intra Prediction)를 확장한 완전연결계층(Fully Connected Layer) 기반의 다중 모델을 이용하는 화면내 예측 부호화 기법을 제시한다. 또한 다중 화면내 예측 모델을 위한 효율적인 학습기법을 제안한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서의 성능검증을 위해 VVC의 MIP와 제안하는 완전연결계층 기반 다중 화면내 예측 모델을 HEVC의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하였다. 실험결과 제안하는 방법이 HM16.19와 VVC MIP 대비 각각 0.47%과 0.19% BD-rate 성능향상이 있음을 확인하였다.
360 도 영상은 기존 미디어와 다른 몰입감을 제공하지만 HMD 기반 시청은 멀미, 신체적 불편함 등을 유발할 수 있다. 또한, 시청 디바이스 보급 문제, 네트워크 대역의 문제, 단일 소스 다중 이용의 수요 등으로 일반 디스플레이 기반 서비스 수요도 존재한다. 본 논문에서는 360 도 영상의 일반 디스플레이 서비스를 위한 뷰포트 추출에 필요한 영상 내 객체의 동적 속성을 활용한 시각적 관심 지도 증강 기법과 이를 이용한 서비스 구조를 제시한다.
최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.
원격 탐사 관련 학문적인 연구에서 중시해야 할 측며은 실제 현장에서 고객들이 직접 그 연구결과를 어느 정도 활용할 수 있는지에 있다. 전통적인 원격탐사센서아 선형지상물체를 감지하는 능력에서 근본적인 한계점을 감안한다면 이와 같은 기술을 이용한 연구가 어느 정도 현장의 고객들이 원격탐사를 도입 활용하는데 도움을 주었는지가 상당히 의문시 된다. 이와 같은 문제에 대해 원인규명의 차원에서, 전통적인 원격탐사가 선형목적물을 감지하는 과정에서의 한계점을 지적하고, 비디오의 장점을 구체적으로 강조한다. 선형센서로서 많은 장점을 지니고 있는 비디오에 대한 과거의 연구가 어느 정도 현장의 수요에 부응하고 있는 지를 파악하기 위해 관련문헌에 대한 심도있는 조사가 수행되었다. 비디오가 선형센서로서 실무에서는 확실하게 자리잡고 이용되고 있지만, 비디오에 대한 학문적인 연구가 주로 area target 위주로 수행되었음을 발견할 수 있었다. 연구동향에 대한 이와 같은 조사결과는 향후 비디오 센서에 대한 연구방향을 정립하는데 있어 중요한 시사점을 제공한다. 특별히 본 논문은 비디오 센서의 장단점을 확실히 규명하고 미래의 연구방향에 있어 비디오 선형 모니터링이라는 새로운 개념을 제시하였다는데 그 가치를 지닌다고 하겠다. 궁극적으로 본 논문에서 제안이 비디오 선형모니터링의 가능성에 대해 새로운 전기를 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
몰입형 비디오 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준은 제한된 3D 공간의 다양한 위치의 뷰(view)들을 효율적으로 압축하여 사용자에게 임의의 위치 및 방향에 대한 6 자유도(6DoF)의 몰입감을 제공한다. MIV 의 참조 소프트웨어인 TMIV(Test Model for Immersive Video)에서는 복수의 뷰 간 중복되는 영역을 제거하여 전송할 화소수를 줄이기 때문에 복호화기에서 렌더링(rendering)을 위해서 각 화소의 점유(occupancy) 정보도 전송되어야 한다. TMIV 는 점유맵을 깊이(depth) 아틀라스(atlas)에 포함하여 압축 전송하고, 부호화 오류로 인한 점유 정보 손실을 방지하기 위해 깊이값 표현을 위한 동적 범위의 일부를 보호대역(guard band)으로 할당한다. 이 보호대역을 줄여서 더 넓은 깊이값의 동적 범위를 사용하면 렌더링 화질을 개선시킬 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 현재 TMIV 의 점유 정보 오류 분석을 바탕으로 이를 보정하는 기법을 제시하고, 깊이 동적 범위 확장에 따른 부호화 성능을 분석한다. 제안기법은 기존의 TMIV 와 비교하여 평균 1.3%의 BD-rate 성능 향상을 보여준다.
새로운 비디오 부호화 표준으로 JVET 에서 표준화 중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 더욱 유연한 화면간 예측을 위해 TPM(Triangular Partitioning Mode)을 채택하여 적용하고 있다. 하지만, TPM을 위한 추가적인 움직임 탐색 및 움직임 정보 저장은 VVC 부/복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 본 논문에서는 TPM의 복잡도를 줄이기 위한 간소화 기법을 제안한다. 제안기법은 분할된 두개의 삼각 블록에 대한 움직임 정보 조합의 수를 줄여 움직임 탐색의 수를 줄이고 전송되는 데이터의 오버헤드도 함께 줄이는 TPM 간소화 기법이다. 실험결과, 제안기법은 RA(Random Access)와 LDB(Low-Delay B) 부호화 모드에서 미미한 성능 감소가 있었지만 4~6%의 두드러진 부호화 수행 시간 감소를 확인할 수 있었다.
MIV(MPEG Immersive Video) 표준은 제한된 3D 공간의 다양한 위치의 뷰(view)들을 효율적으로 압축하여 사용자에게 임의의 위치 및 방향에 대한 6 자유도(6DoF)의 몰입감을 제공한다. MIV 의 참조 소프트웨어인 TMIV(Test Model for Immersive Video)에서는 몰입감을 제공하기 위한 여러 시점의 입력 뷰들 간의 중복 영역을 제거하고 남은 영역들을 패치(patch)로 만들어 패킹(packing)한 아틀라스(atlas)를 생성하고 이를 압축 전송한다. 아틀라스 영상은 일반적인 영상 달리 많은 불연속성을 포함하고 있으며 이는 부호화 효율을 크게 저하시키다 본 논문에서는 아틀라스 영상의 부호화 손실을 줄이기 위한 신경망 기반의 후처리 필터링 기법을 제시한다. 제안기법은 기존의 TMIV 와 비교하여 아틀라스의 복원 화질 향상을 보여준다.
최근 항공 비디오 영상을 이용한 고해상도 모자이크 영상제작에 대한 연구가 큰 관심사로 대두되고 있다. 그 중, 본 논문에서는 입체 모자이크 영상 제작에 그 목적을 두고 있다. 입체 모자이크 영상은 연속된 비디오 프레임 영상에서 각기 다른 촬영 각도를 가지고 있는 전방과 후방 슬라이스 영상을 추출한 후, 각각을 모자이킹하여 좌우모자이크 영상을 생성함으로써 제작되어진다. 입체 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 프레임 영상간의 기하학적 관계를 규명할 수 있는 이동변수(motion parameters)가 결정되어져야 한다. 본 논문에서는 이러한 이동변수 중, 상대적인 이동변수를 규명할 수 있는 부등각 모델을 적용하였다. 이러한 상대적인 이동변수를 사용하여 모자이크 영상을 제작하는 방법을 자유 모자이크라고 한다. 자유 모자이크 과정은 결정된 이동변수를 이용하여 첫 번째 프레임 영상을 기준으로 영상등록을 수행한 후, 전방 및 후방 슬라이스 영상 추출, 접합선 추출, 영상 모자이킹 과정을 거쳐 수행된다. 본 연구의 결과로 좌우 모자이크 영상과 이를 이용한 여색입체 모자이크 영상을 나타내었으며, 정확도 분석을 위하여 종시차 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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