최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.
사람이 현실에서 공간감과 거리감이 있는 3차원 세계를 인지하고 주변 대상들과 상호 작용을 하면서 생활하는 것은 너무나도 자연스러운 것으로 받아들여지고 있습니다. 그러나 지금까지 현실 세계의 정보를 전달하는 영상 매체는 모두 평면적인 2D 영상에 머물러 있었으며, 3DTV는 기존과 달리 현실과 동일한 3차원 입체영상을 TV방송을 통해 전달하고자 하는 기술입니다. 3DTV 입체방송은 흑백TV에서 컬러TV로의 변화와 같이 영상 매체의 큰 변혁을 몰고 올 차세대 서비스로 주목 받고 있습니다. 또한 그 기반이 되는 3D 입체영상 기술은 TV방송뿐만 아니라, 게임, 교육, 의료, 산업 설계, 탐사 및 국방 분야에 이르기까지 매우 다양한 분야에 적용되어 기존과는 차별되는 성능과 경험을 제공하게 될 것이며, 잠재적인 산업 파급효과가 대단히 클 것으로 기대되고 있습니다. 이러한 3DTV 방송의 활성화를 위해서는 디스플레이, 콘텐츠 및 서비스 인프라를 포함하는 eco-system이 잘 조정되어야 하며, 특히 시각 피로 및 시각안전성과 같은 인간공학적인 측면에서 연구 및 관련 표준화가 뒷받침되어야 합니다. 3DTV 기술은 초기의 안경 착용이 필요한 스테레오 3DTV로부터 지속적으로 발전하여 장기적으로 안경 착용이 필요 없는 다시점 또는 홀로그래픽 3DTV가 실현될 것이며, 이에 대비한 기초기반 연구도 꾸준히 병행되어야 할 것입니다.
본 논문에서는 모바일 증강현실을 실현하기 위한 3차원 모델기반 카메라 추적 기술을 제안한다. 3차원 모델기반 추적 기술은 평면적이지 않은 객체에 적용 가능하며, 특히 텍스처가 없는 환경에서 유용하다. 제안하는 방식은 대상 객체의 3차원 모델정보로부터 영상에서 추출한 에지와의 대응점을 찾고, 대응점의 거리를 최소화하는 카메라 움직임을 추정함으로써 이전 카메라 포즈(위치 및 방향)로부터 현재 포즈가 추적되는 방식이다. 안드로이드 플랫폼의 스마트폰 상에서 제안된 방식으로 카메라 포즈를 추적하고 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 그 유용성을 확인한다.
미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.
본 논문에서는 3차원 스캔 없이 이미지 입력만을 사용한 개인 체형을 고려한 모바일 가상 착용 시스템의 전체 과정을 설계하고 개발하였다. 이를 위하여 이미지상 인물의 자세와 체형의 추정을 통하여 3차원 인체모델(SMPL)을 추정하는 최근의 방식을 이용하였고, 앞 뒷면 의상 이미지를 2차원 texture 매핑과 평면 triangle mesh로 복원하고 의상 봉제 (sewing) 시뮬레이션을 사용하여 3차원 의상 모델을 생성하는 방법을 새롭게 개발하였다. 또한 이를 활용한 3차원 개인화된 가상 착용 모바일 앱과 서비스를 Flask와 iOS 환경에서 SceneKit을 활용하여 개발하였다. 이를 통하여 단순히 의상의 매칭과 스타일 뿐 아니라 사이즈에 따른 착용 Fit을 구매 전에 확인할 수 있는 전체 서비스를 실현 및 검증하였다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델에 적용되는 강인한 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서 워터마크는 3차원 모델로부터 추출된 2차원 영상에 삽입된다. 이 2차원 영상의 화소 값은 정해진 기준점들로부터 3차원 모델의 표면까지의 거리이며, 이를 거리 영상이라 한다. 워터마크는 거리 영상에 삽입되며, 워터마크된 거리 영상을 이용하여 3차원 모델의 꼭지점 좌표를 변경하면 워터마크가 삽입된 3차원 모델을 얻는다. 워터마크의 추출은 워터마크가 삽입된 모델로부터 거리영상을 얻고, 이 영상에서 워터마크를 추출한다. 워터마크 추출에는 원본 모델이 필요하며 원본과의 정합이 필요하다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 회전, 병진, 비례조절, 가우스 잡음, 메쉬 간략화, 꼭지점 양자화에 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 공간을 인식한 후 판별된 손동작에 의해 3차원 객체를 제어 할 수 있는 실시간 시스템을 구현 하고자 한다. 스테레오 카메라를 통해 획득한 현재 영상에서 배경 영상을 제거한 후 피부색의 특징을 이용한 이진화를 수행하여 손의 영역을 찾고 관심 영역에 대해서 변이(disparity)를 추정하여 손 영역의 깊이정보를 추가한 3차원 좌표를 실시간으로 얻을 수 있다. 손의 특징 점을 이용하여 손목을 찾고 손동작을 판별한다. 손을 관심 역역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고 이를 가상과 현실이 합쳐진 3차원 증강현실과의 연동을 하게 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템은 손과 카메라의 각도와 손가락의 개수에 따라 평균 손동작 인식률이 83%가 되는 것을 검증하였다.
본 논문은 3차원 TV에 있어서, 인간의 색 순응에 근거하여 3차원 재생 방식에서도 2차원 재생 방식의 색상을 재현하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 제안한다. 이를 위하여 각 재생 방식에 따라 동일한 128단계의 무채색 색표를 이용한 색상 요소 입출력 관계 곡선을 측정 및 모델링하였고, 그 오차를 보정하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 도출하였다. 또한 도출된 색상 톤 매핑 연산자에 의한 색 포화 및 색 대비 왜곡을 완화하기 위하여 동적 영역 정규화를 실시하였다. 이를 통해 기존 3차원 영상 대비 10.13dB의 PSNR 개선 효과를 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
2차원 지형정보의 고속 중첩 도시에 적합한 효율적인 3차원 지형 입체 도시 방안을 제안하였으며 벡터지도를 소프트웨어로 복원 도시 후 래스터화한 VRRG(Vector Restored Raster Graphics)의 지형 속성별 고유칼라인덱스를 이용하여 벡터 지도와 같이 지형 지물을 선택 도시하는 기능과 함께 선명한 2차원 래스터 지도를 3차원 지형 고도 위에 중첩 도시를 할 수 있게 되었으며 각종 상황 정보, 지형 분석 결과 둥의 중첩도시를 효율적으로 수행할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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