코로나-19와 4차 산업혁명 시대가 진행되면서 가상 현실에 대한 사람들의 관심이 나날이 증가하고 있다. 이에 따라 디지털화의 핵심 기술로 Digital twin과 Metaverse 기술의 중요성이 제고되고 있다. 현재 Metaverse를 사용한 다양한 기술이 개발되면서 적용 범위가 확대되고 있다. 미래에 Metaverse는 가상공간의 주류가 될 것이다. 이에 본 논문은 기존의 실감형 콘텐츠로 접근하고 있는 가상현실을 Digital twin을 기반한 Metaverse platform으로서의 무한한 가능성을 제안한다. 언제 어디서나 사용자의 접근이 가능하고 자유로운 이동, 회전을 통해 현실에서의 경험을 가상공간에서 이어갈 수 있는 Platform을 개발하였다.
포인트 클라우드는 특정 개체 혹은 장면을 다수의 3 차원 포인터를 사용하여 표현하는 데이터의 표현 방식 중 하나로 3D 데이터를 정밀하게 수집하고 표현할 수 있는 방법이다. 하지만 방대한 양의 데이터를 필요로 하기 때문에 효율적인 압축이 필수적이다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 Moving Picture Experts Group 에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축 방법 중 하나로 Video based Point Cloud Compression(V-PCC)에 대한 표준을 제정하였다. V-PCC 는 포인트 클라우드 정보를 Occupancy, Geometry, Texture 와 같은 다수의 2D 영상으로 변환하고 각 2D 영상을 전통적인 2D 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방법이다. 본 논문에서는 V-PCC 에서 변환하는 Occupancy 의 정보를 활용하여 효율적으로 Texture 영상을 압축할 수 있은 방법을 소개한다. 또한 제안방법이 V-PCC 에서 약 1%의 부호화 효율을 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 회귀 매니폴드 3-D PCA 기반 새로운 이미지 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 대용량 이미지 데이터 입력 시 효율적인 차원 축소를 위해 개선된 매니폴드 3-D PCA와 PCA의 비선형 확장이 가능한 오토인코더를 기반으로 설계된 구조로 회귀분석 알고리즘으로 구성된 새로운 이미지 분석 방법이다. 오토인코더의 구성으로는 이미지 픽셀 값을 3차원 회전을 통한 최전의 초평면을 도출하는 회귀 매니폴드 3-D PCA와 딥러닝 구조와 유사한 Bayesian Rule 구조를 적용한다. 성능 검증을 위해 실험을 수행한다. 미세먼지 이미지를 활용하여 이미지를 향상되며, 이를 분류 모델을 통한 정확도 성능 평가를 수행한다. 그 결과 딥러닝 성능에 유효함을 확인할 수 있다.
최근 ICT 산업게는 가상현실에 주목하고 있다. 시공간의 제약을 극복하고 실제 체험하는것과 비슷한 효과를 제공하는 VR 콘텐츠는 향후 유통 분야에도 폭넓은 활용이 예상된다. 대부분의 O2O 서비스에서 사용하고 있는 VR 기술은 단순히 360도 파노라마 형식의 사진을 보여주거나 VR 카메라로 중계 방송을 하는 콘텐츠가 대부분이었다. 따라서 본 논문에서는 3차원 VR 영상 스트리밍 서비스를 이용한 콘텐츠를 O2O 부동산 중개 서비스에 접목하여 360VR 컨텐츠 확장 가능성을 제시하고자 한다.
3D 영상의 궁극적인 목표는 부정적 경험을 최소화하면서 동시에 깊이감 정보를 추가하여 얻을 수 있는 더 큰 몰입감, 사실감과 같은 긍정적 경험을 극대화시키는 것이다. 본 연구는 3D 카메라의 컨버전스 레벨을 다르게 조절했을 때 나타나는 깊이감 차이가 긍정적 그리고 부정적 경험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 최적의 파라미터를 찾는 것을 목적으로 하며 이를 위해 3D 뮤직 비디오를 5개의 다른 컨버전스 레벨에 따라 제작하고 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구 결과는 깊이감에 따라 프레즌스와 프레즌스의 하위차원인 공간관여, 몰입실재감 등에서 유의미한 차이가 있었으며, 지각된 특성과 지각된 특성의 하위차원인 깊이 지각감, 화면 전달감, 모양 지각감, 공간 확장감 역시 유의미한 차이가 있었다. 또한 부정적 경험 요인인 피로감과 부자연스러움도 그룹에 따라 각각 차이가 있음을 보여 주었다. 본 연구결과는 3D 영상 제작 시 카메라의 폭주각은 피사체 위치에서의 폭주각보다 $0.17^{\circ}$ 작게 하여 화면보다 18.66cm 돌출된 영상을 제작하는 것이 영상에 대한 프레즌스와 지각된 특성은 높이고 부정적 경험은 줄여주는 최적의 영상경험을 제공하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 국내 T-DMB 방송 송신기 및 중계기에서 사용하는 공동여파기를 설계하고 제작한다. 설계를 위하여 3차원 field 시뮬레이션 툴인 HFSS를 이용한다. T-DMB 여파기는 Q값이 높아야 하고 대전력인 이유로 공동여파기가 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 공동공진기의 설계를 보다 쉽고 정확한 특성을 얻기 위하여 HFSS를 이용한다. 시뮬레이션된 특성을 바탕으로 여파기를 제작하고 특성을 측정하여 시뮬레이션 결과와 비교한다. 측정한 결과 공진주파수 211.8MHz에서 대역폭 0.1MHz의 특성을 얻음으로써 시뮬레이션 결과와 설계치에 잘 부합되었음을 밝힌다.
본 논문에서는 비디오 시퀀스 내에서 카메라의 움직임을 추적하고, 추적 데이터를 기반으로 2D 영상에 3D CG 객체를 추가하는 방법을 소개한다. 해당 객체가 시점을 고려한 장면 내의 피사체로써 간주되기 위해서는 3차원 가상공간 내에서 피사체의 위치를 기반으로 장면 내 기준 평면을 구성하는 점들과 카메라의 기저 축 좌표를 조정한다. 영상제작 현장에서 활용되는 소프트웨어에서 수작업으로 진행되는 과정을 살펴봄으로써 매치 무빙기법이 증강현실과 광학기반의 SLAM 등과 같은 다양한 응용분야에서의 활용을 고려할 수 있겠다.
최근 3차원 영상 콘텐츠와 디스플레이의 증가에 따라 지상파 방송사들은 스테레오스코픽 3차원 텔레비전(3DTV) 방송을 위한 준비를 시작하고 있다. 하지만 현재 지상파 방송사들이 비디오 전송을 위하여 사용하고 있는 ATSC 방송규격의 약 18Mbps 대역폭 제한 내에서 는 고화질의 스테레오스코픽 영상을 전송하는 데 한계가 있다. 따라서 보다 고화질의 3D 영상 방송 서비스를 제공하는 동시에, 기존 2DTV 시청자를 위한 호환성을 유지하기 위하여 좌영상은 현재 지상파 방송에서 채택하고 있는 MPEG-2 기반, 그리고 우영상은 보다 압축 효율이 높은 H.264/AVC 기반의 비디오 압축 및 전송 시스템이 고려되고 있다. 본 연구에서는 이러한 지상파 3DTV 방송 조건 하에서 이종 부호화기로부터 산출되는 비트스트림의 양을 대역폭 제한에 맞게 조절하는 합동 비트율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 합동 비트율 제어 방법은 H.264/AVC의 비트율 제어 방법인 이차 율-양자화 모델(quadratic rate-quantization model)을 MPEG-2 부호화 과정 내에 구현하여 압축된 두 비디오 비트스트림의 합이 대역폭 조건을 충족시키면서 화질왜곡을 최소화하는 양자화계수를 계산하도록 설계되었다. 또한 시청자의 시각적 피로도가 양안 영상의 화질 차이와 관계가 있다는 가정 하에 좌영상과 우영상의 화질의 차이를 일정하게 유지되도록 하는 제약식을 최적화 문제에 추가하여 양자화계수를 계산하였다. 실험결과 제안한 지상파 스테레오스코픽 3DTV를 위한 합동 비트율 제어 알고리듬은 목표 비트율을 맞추는 동시에, MPEG-2 및 H.264/AVC의 기존 비트율 제어 알고리듬 방법에 비하여 좌/우 영상의 평균 화질 합을 약 2.02% 향상시켰고, 화질 절대차의 평균은 약 77.6%, 화질차의 분산은 약 74.38% 감소시키는 성능을 보였다.
최근 3차원 영상 서비스의 보급과 함께 깊이 영상에 대한 부호화의 필요성이 대두되고 있으며, 이미 MPEG의 3DV/FTV 그룹에서는 깊이 영상에 대한 표준화를 진행 중에 있다. 기존의 깊이 영상 부호화는 컬러 영상의 참조 없이 독립적으로 부호화가 수행되었기 때문에 깊이 영상의 부호화 성능이 좋지 않았다. 본 논문에서는 깊이 영상에 대한 효율적인 부호화 방법으로써, 컬러와 깊이 영상에 대한 블록 모드의 유사성을 이용하여 컬러 영상의 블록 모드에 따라 깊이 영상의 블록 모드로 재배열하는 방법을 제안하였다. 실험결과 JSVM 기반의 깊이 영상 부호화 방법 대비 약 2.2%의 비트 감소를 얻었다.
본 논문에서는 기존 비디오 재생 시스템보다 고속으로 동작하는 다시점 3차원 비디오 재생 시스템을 설계하여 구현하였다. 대용량의 다시점 영상 데이터를 고속으로 처리하기 위해 구성 모듈들을 병렬화하여 다중코어 프로세서 환경에서 최적의 속도를 얻을 수 있는 구조를 제안하였다. 병목지점의 병행성을 활용하기 위하여 복호화, 영상합성, 렌더링 모듈을 파이프라인 구조로 설계하였다. 부하 균형을 위하여 복호화 모듈을 시점 단위로 분할하고, 영상합성 모듈을 합성영상을 기준으로 기하적으로 데이터 분할하였다. 실험결과로서, 다시점 영상이 올바르게 합성되어 무안경식 다시점 입체디스플레이 상에서 시청 시 입체감을 느낄 수 있었으며, 제안하는 응용프로그램의 처리구조는 다중코어 프로세서를 최대 활용하여 대용량의 다시점 영상데이터를 고속으로 처리할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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