본 논문은 W-CDMA 신호를 대상으로 3차원 적응 배열 안테나를 이용한 도래각 추정의 성능에 관한 것이다. 이를 위하여 5 가지의 3 차원 배열 안테나를 제시한 후 이들 안테나에 도래각 추정을 위한 알고리즘으로는 MUSIC을 공통으로 적용하였고, 이의 추정 성능을 위해서는 도래각 추정 오차를 이용하였다. 이동 통신과 무선 측위 서비스에서는 배열 안테나를 사용하여 방해 신호의 도래각을 추정한 후 공간 필터링하므로서 원하지 않는 방향으로부터의 방해 신호를 최소화 또는 널링시키고, 원하는 방향으로의 빔을 형성하므로서 수신 신호의 품질을 개선할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 안테나별 도래각 추정 결과와 신호대 잡음비와 방해 신호의 수와 전력에따른 도래각 추정 오차를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 도래각 추정의 경우 Stack 3D 형을 제외한 나머지 3D 안테나가, 도래각 추정 오차의 경우 방해 신호의 수와 전력이 증가할때 Curved-B 형 안테나가 가장 우수함을 알 수 있었다.
메타버스 서비스란 '가상', '초월' 등을 뜻하는 영어 단어 '메타(Meta)'와 우주를 뜻하는 '유니버스(Universe)'의 합성어다. 현실세계와 같은 사회.경제.문화 활동이 이루어지는 3차원의 가상세계를 의미한다. 코로나 상황 속에서 비대면 소통의 수단 중 하나로 주목받으며 업무, 친목, 각종 행사 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 2022년 신년 사업 계획에서 메타버스 단어가 들어가지 않은 곳이 없다고 한다. 그만큼 핵심 키워드로 떠오르고 있다. 즉, 메타버스는 현실을 초월한 가상의 세계로 스마트폰, 컴퓨터 등 디지털 미디어에 담긴 세계를 뜻한다. 세상은 점차 바뀌어 가고 있다. 글로벌 통계 전문 업체 스태티스타는 2021년 307억 달러(약 35조 3265억 원) 규모이던 메타버스 시장 규모가 2025년에는 약 2969억 달러(약 341조 6428억 원)까지 커질 것으로 예측하였다. 현재 시장에서 통용되고 있는 메타버스에 대한 정의는, '현실세계의 사회·경제·문화적 활동이 유사하게 실현되거나, 현실에서 제공하지 못하는 경험을 제공하는 3차원 디지털 가상공간'으로 요약된다. 2021년의 메타버스는 더 이상 상상의 영역이 아니며, 현실세계 영역으로 침투하고 있는 것이다. 현실세계와 연결되는 가상세계, 실재감을 느낄 수 있는 가상공간이 점점 현실이 되어가고 있다. 1990년대 처음으로 등장한 메타버스 개념이 2020년대에 재부상 하였는데, 과거의 메타버스보다 몰입감과 실재감 있는 경험을 제공할 수 있는 XR 기술의 결합에 대한 기대감 때문이다. 지나온 30여 년간 메타버스가 뜨거운 주목을 받게 된 이유는 기술의 발전에 있다. 초고속인터넷 5G 상용화와 더불어 6G 출현, 가상현실, 증강현실이 일상에 스며들었기 때문이다. 이러한 기술 발달은 현실세계의 물리적 객체와 가상의 객체가 상호 작용할 수 있는 혼합현실까지 발전시키는 촉매제가 되었다. 여기에 지난 2년 동안 전 세계를 강타한 코로나19로 인해 비대면, 온라인 서비스가 확산되면서 메타버스는 개념이 아닌, 우리 일상의 한 부분으로 인정받게 되었다. 현재 우리 사회는 과거에는 불가능하다고 생각했던 사회적 거리두기, 재택근무, 온라인 수업 등을 진행하면서 이렇게도 사회가 돌아갈 수 있다는 것을 점차 느껴가고 있다. 더불어 현재 코로나로 인해 멀게만 느껴졌던 메타버스 세계를 반강제적으로 경험하고 있기도 하다. 이처럼 본 고에서는 최근에 나타난 메타버스를 이해하고 방송미디어(계)와 접목된 유형과 기술적, 서비스 사례를 파악하고, 주요 기업들의 추진 방향, 주요 시사점 및 결론으로 도출해보았다.
본 논문은 깊이맵의 정보 분해(information decomposition)와 적응적 경계 평탄 필터링(adaptive edge smooth filtering)을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 깊이맵의 경계 영역에 평탄 필터링을 수행한 후, 깊이맵을 네 가지 종류의 분해 영상, 즉, 규칙 메쉬 영상, 경계 영상, 특징점 영상, 계층의 수 영상으로 변환한다. 그런 다음, 네 가지의 분해 영상에 3차원 메쉬 표현법을 적용하여 3차원 장면을 생성하고, 3차원 공간에서 가상 카메라의 위치를 변경하여 생성한 3차원 장면으로부터 다시점 영상을 추출한다. 실험 결과는 제안한 방법이 rubber-sheet 문제를 최소화하여 다시점 영상을 성공적으로 생성할 수 있었고, 깊이맵의 정보 분해를 통해 실시간으로 3차원 장면을 렌더링할 수 있었음을 보여준다. 또한, 제안한 방법은 기존의 방법과 달리 깊이맵 정보를 보존하기 때문에, 깊이 키잉(depth keying)과 같이 깊이 정보를 이용하는 3차원 응용에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 정확한 3차원 장면복원을 위한 다중깊이맵 융합기법을 제안한다. 제안한 기법은 수동적 3차원 정보획득 방법인 스테레오 정합기법과 능동적 3차원 정보획득 방법인 깊이정보 카메라로부터 얻어진 다중깊이맵을 융합한다. 전통적인 두 개의 스테레오 영상 간에 변이정보를 추정하는 전통적 스테레오 정합기법은 차폐 영역과 텍스쳐가 적은 영역에서 변이 오차를 많이 발생한다. 또한 깊이정보 카메라를 이용한 깊이맵은 비교적 정확한 깊이정보를 얻을 수 있으나, 잡음이 많이 포함되며, 측정 가능한 깊이의 범위가 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 기법의 단점을 극복하고, 상호 보완하기 위하여 이 두 기법에 의해 얻어진다. 중깊이맵의 변이 또는 깊이값을 적절하게 선택하기 위한 깊이맵 융합기법을 제안한다. 3-시점 영상으로부터 가운데 시점을 기준으로 좌우 영상에 대해 두 개의 변이맵들을 각각 얻으며, 가운데 시점 카메라에 설치된 깊이정보 카메라로부터 얻어진 깊이맵들 간에 위치와 깊이값을 일치시키기 위한 전처리를 행한 다음. 각 화소 위치의 텍스쳐 정보, 깊이맵 분포 등에 기반하여 적절한 깊이값을 선택한다. 제안한 기법의 컴퓨터 모의실험 결과. 일부 배경 영역에서 깊이맵의 정확도가 개선됨을 볼 수 있었다.
양안 입체 TV 에서는 3 차원 카메라의 시점거리에 따라 눈의 편안함과 3 차원 효과 사이에 대차 관계가 존재한다. 일반적으로 카메라 사이의 거리가 인간의 동공 사이의 거리인 65㎜ 일 때 최적의 효과를 낸다고 한다. 그러나 일반적인 방송용 화질의 상용 카메라는 렌즈 크기가 크기 때문에 이 거리를 맞춘 3 차원 카메라를 제작하기는 매우 어렵다. 그래서 보기 편한 양안입체 영상을 제공하기 위해서는 스테레오 카메라에서 얻은 영상을 조작하여 원하는 가상 시점에서의 영상으로 만들어 줄 필요가 있다. 본 논문에서는 먼저 적응적 다중 창틀 정합을 이용한 계층적 변이 추정을 사용하여 변이 지도를 추출하고, 이것을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성했다. 다양한 스테레오 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 타당성을 확인하였다.
3D 디지털 시험 방송 개시와 함께, 다가오는 UHDTV 시대에 대비 한 차세대 디지털 방송 방식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 현행 사용 중이거나 연구되고 있는 주요 서라운드 오디오 규격을 비교 분석하고 차세대 디지털 방송용 오디오 규격을 제시한다. 현재 주목받고 있는 손실 및 비손실 압축 방식을 채용한 디지털 서라운드 오디오 규격인 Dolby True HD와 DTS HD MA (Master Audio) 규격과 함께 일본 NHK 연구소가 제안한 UHDTV용 22.2 채널 서라운드 규격에 대해 비교 검토한다. 이를 기초로 하여 우리나라의 주택 사정을 감안한 3D 서라운드 7.1 손실 압축 오디오 규격과 하이파이 오디오와의 호환성을 중시하는 2.0, 4.0 비손실 압축규격을 차세대 디지털 방송용 규격으로 제시한다. 이와 함께 개인별 HRTF (Head Related Transfer Function) 생성을 통하여 홀로그래픽 사운드에 근접하는 3차원 입체 음장 제공을 해줄 수 있는 바이노럴 (binaural) 헤드폰용 2 채널 오디오 데이터를 부음성 규격으로 별도로 전송 방안도 함께 제시한다. 각 전송 규격 별 소요 비트 레이트 율도 함께 산출하여 제시하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 모델기반 3차원 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 기법을 제안한다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 정보 영상을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리된 깊이 정보는 OpenGL 상에서의 일정 간격의 꼭지점 정보로 샘플링 되며, 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑을 위한 다각형을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay triangulations) 기법을 적용한다. 이렇게 구성된 다각형 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 동영상 출력 가능한 객체를 만들게 된다.
도로명주소는 도로마다 이름을 짓고 건물마다 번호를 부여하는 2차원 평면상의 위치표시방법이다. 그러나 도로명주소는 행정, 법률행위 등에 필요한 부분만을 나타내고 있어 다양한 도로의 주요특성과 비주거지역 등을 제대로 나타내지 못한다. 이는 또 다른 목적을 가진 위치식별방법으로 독립하게 되어 서로 다른 위치식별 방법들을 표준화하기가 더욱 어렵다. 본 논문은 우리나라의 서로 다른 위치표시로 인한 통합의 어려움 극복과 2차원 평면적인 한계를 벗어나기 위하여 도로기반 3D 위치식별코드를 연구한다. 이는 도로에 기반하여 다양한 위치식별방법을 통합하고 공간 좌표를 식별하는 방법으로서, 4차 산업혁명시대에 적합한 국토의 3차원 디지털 코드화에 관한 연구이다.
본 논문에서는 MPEG 의 3차원 비디오 시스템의 표준 깊이정보 맵에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 방법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이정보 맵의 부호화 방법에 대한 표준이 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 우선, 입력된 깊이정보 맵에 대하여 원래의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(GMM)기반의 EM 군집화 기법에 의한 방법으로 분리 후, 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이정보 맵을 여러 개의 영상으로 분리한다. 그 후 분리된 각각의 영상을 배경과 객체에 따라 다른 조건의 mean shift filter로 필터링한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 실험조건은 $1024{\times}768$ 영상에 대해서 50 프레임으로 H.264/AVC base 프로파일로 부호화를 진행하였다. 최종 실험결과 bit rate는 대략 23% ~ 26% 정도 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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