최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.
사용자들의 간접 경험 및 다양한 커뮤니티 생성을 위해 사용되었던 기존의 2차원 온라인 세상은 시각적 표현 및 사람의 특징을 반영하는 것에 한계점이 뚜렷하다. 따라서, 보다 현실과 유사한 환경을 구축하기 위해 많은 연구가 수행되었으며 특히, 사람의 행동 및 상태 등을 수집하고 활용할 수 있는 기술이 발전하였다. 그 결과 현실과 유사한 3차원 세계인 메타버스가 새롭게 주목받고 있다. 메타버스는 새로운 신분인 아바타로 사용자들의 높은 자유도를 보장하며 현실 세계와 유사한 활동과 함께 현실에서 경험할 수 없는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 메타버스의 발전을 위한 연구가 활발히 수행되고 있지만, 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 관한 연구는 상대적으로 부족하다. 현재, 3차원 세계 구축을 위해 기존보다 많은 종류의 데이터 수집으로 새로운 보안 이슈가 꾸준히 발생하고 있으며, AR, VR 등의 다양한 디바이스 활용과 사용자들의 자유도 보장에 따른 보안 위협이 존재한다. 이에, 본 논문에서는 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대해 분석하고, 이전의 다양한 연구들을 정리하여 새로운 관점에서 보안 위협을 분류한다. 그리고 해당 위협의 대응방안과 함께 앞으로의 연구 방향을 제시한다.
디지털 디바이스와 네트워크의 발전에 의해 커뮤니케이션 기술은 용이해졌지만, 반대로 광고에 대한 소비자의 인식은 가장 부정적인 모습이다. 이런 배경에서 소셜 미디어를 이용한 브랜드 스토리텔링은 효율적인 마케팅 수단으로 주목받고 있다. 하지만 빠르게 성장하고 있는 VR(가상현실), AR(증강현실), 그리고 MR(혼합현실) 미디어 환경은 브랜드 스토리텔링 마케터들에게 새로운 가능성을 제공하고 있다. 본 연구는 서사몰입 이론을 중심으로 MR 미디어 서비스에 대한 논의를 통해 브랜드 마케팅의 방향과 시사점들을 제시하는데 목적을 가지고 있다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
최근 실감미디어를 넘어선 실감미디어에 대한 요구가 증대하고 있고, 전 세계적으로 불어닥친 코로나 사태로 인해서 비대면이라는 불가피한 사회적 사태에 직면하면서 실감미디어에 대한 필요성은 더욱 강조되고 있다. 실감미디어 기술에 있어서 기존의 현실감과 현장감을 넘어서기 위한 기술로 실사 기반의 볼류메트릭 4D 영상 기술이 각광을 받고 있다. 볼류메트릭 4D 영상은 기존의 VR 기술이 갖는 인터렉션의 한계를 넘어서고, 그래픽스 기반의 AR 기술이 갖는 사실감의 한계를 넘어설 수 있는 차세대 기술이다. 볼류메트릭 4D 영상 기술의 많은 장점에도 불구하고, 이 기술의 확대는 여러 가지 이유에서 쉬운 일이 아니었다. 그 중심에는 볼류메트릭 4D 영상을 획득하기 위한 스튜디오의 구성에 있을 것이다. 다음으로는 수많은 영상 데이터를 통합하기 위한 정밀한 영상처리 기술에 있을 것이다. 물론 이러한 연구와 개발이 이루어지기 위해서는 그에 맞는 하드웨어 및 소프트웨어 환경이 갖추어져야 할 것이다. 뿐만 아니라 아직까지 볼류메트릭 4D 영상을 위한 콘텐츠 소비 생태계가 전혀 갖추어져있지 않고, 현재의 미디어 서비스 환경은 아직까지 볼류메트릭 4D 영상을 내재하기 위한 준비가 되어있지 않다. 그럼에도 불구하고 미디어 시장 곳곳에서 볼류메트릭 4D 영상을 활용하는 사례들이 등장하고 있다. 본 고에서는 이러한 볼류메트릭 4D 영상을 이용하여 콘텐츠를 제작하고 서비스하기 위한 시도의 첫번째 단계인 캡쳐(획득)에 대해 집중적으로 살펴보고자 한다[1].
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.
코로나 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기가 장기화되면서 대중들은 원격 연결 서비스에 익숙해졌으며, 나아가 대면활동을 대체할만한 온라인 플랫폼을 요구하고 있다. 또한 가상융합기술(XR)의 고도화, MZ세대의 성장은 메타버스 서비스를 급속히 확장시키고 있다. 하지만, 메타버스에 관한 기존 연구들은 기본 개념 및 유형분류에 초점이 맞추어져 있거나 세부기술 및 사례에 관한 연구가 대부분이며, 메타버스 서비스의 구전의도에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 만족과 플로우(Flow)를 중심으로 메타버스 서비스의 구전의도에 영향을 미치는 요인에 관한 실증분석을 실시하였다. 분석결과 즐거움, 도전감, 원격실재감은 플로우에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 플로우는 만족과 구전의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 만족은 구전의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 메타버스 서비스에 관한 학술적 시사점과 서비스의 확장을 위한 실무적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
최근에는 증강현실, 가상현실을 활용한 IPTV 등 TV 관련 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이러한 새로운 기술은 공급자 중심의 관점을 넘어설 수 있는 좋은 기회를 제공해 준다. 지금까지 많은 교육용 TV 프로그램은 프로그램 제공자의 관점, 즉 제품중심 논리에 중점을 두었기 때문에, 내용 전달 수준을 넘지 못하였다. 따라서 학습자와 TV 프로그램이 협력하여 새로운 가치를 창출하기 위해 프로그램 제공자의 관점을 넘어 가치공동창출이라는 새로운 관점이 요구된다. 이 논문은 가치의 공동창출을 위한 교육용 IPTV 프로그램 설계 세 가지 원칙(교육서비스디자인 원리로서의 서비스중심논리, 교수설계로서의 목적기반시나리오, 기술혁신으로서의 첨단 기술 접목 IPTV)을 제시하였다. 이는 세계적인 감염병으로 인해 비대면 교육을 위해 IPTV를 교육서비스관점에서 설계할 수 있는 새로운 안목을 제공해 줄 수 있을 것이다.
5G 상용화가 교육분야의 변화에도 영향을 줄 것으로 전망된다. 본 연구는 5G로 인한 미래 대학교육 시나리오를 단말유형, 학습분야, 학습콘텐츠, 학습장소, 이용요금지불 등 5가지 속성(attributes)과 세부 수준(levels) 별로 구체화하였다. 그리고 이들 특성을 반영한 5G 기반 대학교육 혁신 서비스 이용의향과 선호도를 대학생 102명 대상으로 컨조인트 방법을 통해 분석하였다. 분석결과 5G 교육서비스에 대한 대학생의 이용의향은 86%로 높게 나타났으며, 이용요금형태(37%), 학습분야(26%), 학습콘텐츠(24%), 단말유형(8%), 학습장소(5%) 순으로 중요하게 고려하였다. 특히 속성별 각 수준에서 스마트 기기, 체험형 학습콘텐츠(Practice and experienceable), 언제 어디서나 활용할 수 있는 학습, 실습중심 과목(Practice-oriented subject), 무료이용(Cost free)에 대한 선호가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대 대학교육 혁신 방안으로 5G 확산과 활용 전략을 마련하는데 기초자료와 전략적 시사점을 제공해 준다.
혼합현실(MR) 기술과 관련된 국내외의 최근 연구개발 동향과 사례들을 살펴보고, 사용된 기술 내용과 기술적 한계 극복을 위한 발전 방향을 논하고자 한다. 혼합현실 기술은 실세계와 가상세계를 실시간으로 혼합하여 사용자에게 제공함으로써 정보 사용의 효율성과 효과성을 극대화하는 기술이며, 이는 향후 정보기술(IT) 전분야의 발전과 변화에 많은 영향을 줄 주목해야 할 기술이다. 혼합현실 기술이 사용자들에게 쉽게 받아들여지고, 보다 적극적으로 널리 활용되기 위해서는 HMD(Head Mount Display), 트래킹 시스템, 실시간 랜더링 및 정합 등 기술적 한계의 극복과 혼합현실에 특화된 사용자 상호작용 기술 개발 및 응용 서비스 창출 그리고 사회적인 용인 한계의 극복 등이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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