• Title/Summary/Keyword: 3D방송

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3D Human Keypoint Detection With RGB and Depth Image (RGB 이미지와 Depth 이미지를 이용한 3D 휴먼 키포인트 탐지)

  • Jeong, Keunseok;Lee, Yegi;Yoon, Kyoungro
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.239-241
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    • 2021
  • 2019 발생한 COVID-19로 인하여 전 세계 사람들의 여가 활동이 제한되면서 건강관리를 위해 홈 트레이닝에 많은 관심을 기울이고 있다. 뿐만 아니라 최근 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 사람의 행동을 눈으로 직접 판단했던 작업을 컴퓨터가 키포인트 탐지를 통해 인간의 행동을 이해하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문은 Azure Kinect를 이용하여 촬영한 RGB 이미지와 Depth 이미지를 이용하여 3D 키포인트를 추정한다. RGB 이미지는 2D 키포인트 탐지기를 이용하여 2차원 공간에서의 좌표를 탐지한다. 앞서 탐지한 2D 좌표를 Depth 이미지에 투영하여 추출한 3D 키포인트의 깊이 값을 이용하여 3D 키포인트 탐지에 대한 연구 개발하였다.

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Hand-Object 3D Reconstruction Based on 2D Rendering (2D 렌더링 정보를 활용한 손-객체의 3D 복원)

  • Nam, Hyeongil;Park, Jong-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.327-330
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    • 2021
  • 본 논문은 RGB 영상 데이터셋의 일부만을 지도학습하여(Sparsely-supervised learning) Annotation 되지 않은 영상에 대해 손-객체의 3D 포즈를 복원하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 손-객체의 포즈에 해당하는 6DoF 만을 학습 데이터로 활용한다. 이와 달리, 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 복원된 결과를 동일한 입력 영상 내에서 비교 가능하도록 3D 모델로 복원한 결과를 입력 영상의 마스크로 만들어 학습에 반영하였다. 구체적으로 추정된 포즈로 만들어낸 마스크를 입력 영상에 적용한 결과와 Ground-truth 포즈를 적용한 영상을 학습 시에 손실 함수에 반영하였다. 비교 실험을 통해 제안된 방법이 해당 방법을 적용하지 않은 경우 보다 3D 매쉬 오차가 적었음을 확인할 수 있었다.

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Next- Generation Cable Broadcasting Technology and Standardization (차세대 케이블방송 기술개발 및 표준화 동향)

  • Jung, J.Y.;Kim, T.K.;Bae, J.H.;Lee, J.H.;Cho, Y.S.;La, S.J.;Choi, D.J.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.30 no.3
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    • pp.9-20
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    • 2015
  • 케이블방송망은 광대역을 가진 유선망이라는 매체 특성으로 동일한 망을 이용하여 방송뿐만 아니라 통신까지 제공할 수 있는 양방향 방송서비스를 가능케 하는 방송통신 융합을 위한 최적의 망으로 거론되고 있다. 서비스 관점에서 케이블방송망은 도입초기 단순히 지상파 방송의 난시청 해소를 위한 수단이었으나 프로그램 공급업자와 종합 유선 방송국의 등장으로 독립적인 방송 매체로 발전하였으며, 북미 주도하에 1990년대 중반 통신법이 개정된 이후 양방향 고속 데이터서비스를 제공할 수 있는 방안으로 케이블 모뎀(CM: Cable Modem)을 개발하여 방송과 통신을 동시에 수용하는 통합망으로 발전시켜왔다. 최근 케이블방송은 전송 효율 고도화, 망 구조적 진화 및 대용량 콘텐츠 전송으로 크게 3개의 방향으로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 각 발전 방향에서 제시하는 차세대 케이블방송의 기술개발 및 표준화 동향에 대해 살펴보고자 한다.

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Trends of Broadcast Core Network Standardization (방송 코어 망(BCN) 표준화 동향)

  • Kim, S.C.;Lee, J.;Hur, N.;Choi, D.J.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.36 no.6
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    • pp.25-35
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    • 2021
  • ATSC 3.0 is a next-generation terrestrial broadcasting standard that provides various functions and improved performance compared to the existing ATSC 1.0 High Definition standard. Based on the ATSC 3.0 broadcast system with IP-centric transport and coherence, it can provide personalized and personalized interactive services to TV viewers. However, the broadcasting system still has a structural limitation in that the service is deployed separately from broadcasters who are allocated a specific frequency and is expected to have different spectrum allocation for each market. To overcome this structural limitation and provide improved services compared with the current ATSC 3.0, preliminary studies were conducted to apply the core network concept of a communication network (particularly 5G) to ATSC 3.0 broadcasting. Finally, in february of this year, the ATSC TG3/S43 group for the development of the ATSC 3.0 Broadcast Core Network (BCN) standard was launched. This paper describes the background and current status of BCN standardization by ATSC TG3/S43, and future standardization prospects.

Stereo Audio Matched with 3D Video (3D영상에 정합되는 스테레오 오디오)

  • Park, Sung-Wook;Chung, Tae-Yun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.2
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    • pp.153-158
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    • 2011
  • This paper presents subjective experimental results to understand how audio should be changed when a video clip is watched in 3D than 2D. This paper divided auditory perceptual information into two categories; distance and azimuth that a sound source contributes mostly, and spaciousness that scene or environment contribute mostly. According to the experiment for distance and azimuth, i.e. sound localization, we found that distance and azimuth of sound sources were magnified when heard with 3D than 2D video. This lead us to conclude 3D sound for localization should be designed to have more distance and azimuth than 2D sound. Also we found 3D sound are preferred to be played with not only 3D video clip but also 2D video clip. According to the experiment for spaciousness, we found people prefer sound with more reverberation when they watch 3D video clips than 2D video clips. This can be understood that 3D video provides more spacial information than 2D video. Those subjective experimental results can help audio engineer familiar with 2D audio to create 3D audio, and be fundamental information of future research to make 2D to 3D audio conversion system. Furthermore when designing 3D broadcasting system with limited bandwidth and with 2D TV supportive, we propose to consider transmitting stereoscopic video, audio with enhanced localization, and metadata for TV sets to generate reverberation for spaciousness.

3D Video Quality Assessment Method based on Smoothness of Disparity (Disparity의 smoothness를 이용한 3D 비디오 품질 평가방법)

  • Lee, Seonoh;Nam, Junghak;Jang, Hyeongmoon;Yoo, Sunmi;Sim, Dong-Gyu
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.451-452
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    • 2012
  • PDP, LCD, IED 등의 디스플레이 패널 재료를 회두로 생장해 오던 디스플레이 장치 시장이 최근 3D라는 어플리케이션이 화두가 되어 시장 성장을 이끌어 오고 있다. 3D 디스플레이 장치 시장의 규모 및 성장속도에 비해 이를 이용할 수 있도록 하는 3D 서비스는 상대적으로 부족하다. 3D 디스플레이 장치를 확보하는 소비자가 늘어남에 따라 지속적으로 증가하는 3D 서비스에 대한 잠재 수요에 대응하기 위해 다양한 형태의 3D 서비스가 계획되고, 다양한 형태의 콘텐츠 제작이 이루어지고 있다. 3D 디스플레이 장치 및 서비스 시장의 지속적인 성장을 위해서는 제작 및 서비스되는 3D 콘텐츠에 대한 품질 평가 방법에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문은 3D 비디오에 대해 사람들이 느끼는 주관적 품질 평가 방법을 제안한다. 하나의 영상 도메인에 표현되던 2D 영상과 달리 스테레오스코픽 비전 방식의 3D 입체 영상은 오른쪽과 왼쪽, 두 개의 영상 도메인에 각 각 표현된다. 또한 양쪽 영상의 차이로 인해 깊이감을 인식할 수 있게 된다. 본 논문에서는 양안에 입력되는 영상의 품질을 각각 측정하고, 두 영상의 차이가 이끌어내는 깊이감을 분석하여 입체영상 전체의 품질 평가에 이용하는 방법을 제안한다.

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2차원 영상으로부터 3차원 영상을 모델링하는 기술 동향

  • Jo, Hyeong-Rae;Park, Gu-Man
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.26 no.4
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    • pp.23-39
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    • 2021
  • 2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.