최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.
본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.
많은 수치 정점 정보를 사용하지 않는 대신 기하의 높이 정보를 저장한 높이 맵을 사용하여 복잡한 표면을 표현하는 기법은 많이 연구되어 왔다. 하지만 단층으로 구성된 높이 맵은 표면으로부터의 각 위치 당 한 개의 높이 정보를 저장하고 있으므로 복잡하고 오목한 물체를 표현할 수 없다. 이 논문에서는 다층으로 구성된 높이 맵을 사용하여 단일 높이 정보로는 재구성할 수 없는 복잡한 물체를 정확하게 그리는 방법에 대하여 소개한다. 우리는 그리고자 하는 장면의 높이 값을 텍스처의 각 채널에 높이에 따라 순차적으로 저장한 다층 높이 맵의 높이 정보가 2채널 마다 쌍을 이루며 기하 블록을 구성하는 점에 착안하였다. 안전하고 정확한 광선 탐색은 다증 높이 맵의 1, 3번 째 채널은 높이의 최대값을 2, 4번 째 채널은 높이의 최소값을 사용하여 이미지 피라미드를 구성함으로써 이루어진다. 이런 구조에서의 광선 탐색은 선형 탐색에 기반 한 기존의 방식들이 스침각에서 화질이 현저히 낮아지는 문제를 개선하였으며 실시간에서 표현이 가능하다.
이 연구에서는 기존의 클레이 애니메이션 제작 공정이 가지는 문제점을 개선하기 위해 3D 컴퓨터그래픽을 도입한 새로운 제작 공정을 제안한다. 그 핵심은 기존 공정을 바탕으로 하되 대단히 노동집약적인 캐릭터 제작 과정을, 3D 컴퓨터그래픽에 의한 디지털 캐릭터로 대체하는 것이다. 클레이 애니메이션에 등장하는 캐릭터를 3D 컴퓨터그래픽으로 구현하기 위해 클레이 캐릭터와 동일한 색상과 종류의 유성찰흙을 사용하여 폴리곤 모델링 캐릭터의 UVW 좌표 값에 맞춘 디퓨즈 맵과 디스플레이스먼트 맵을 제작하였다. 또한 파노라마 HDRI 자동 촬영 시스템을 개발하여 미니어처 세트 촬영 환경의 조명 정보를 초고해상도의 파노라마 HDRI 형식으로 제작, 이를 디지털 라이팅 소스로 사용하였다. 이 과정을 통해 대단히 사실적인 결과물을 얻음과 동시에 숙달된 작업자의 노하우에만 의존하던 스톱모션 제작 공정을 공학적 접근에 의한 자동화된 방식으로 개선할 수 있었다.
본 연구에서는 게임의 실외 지형을 구성하는 많은 수의 다양한 나무를 효율적이고 자연스럽게 표현하기 위한 나무 성장 모델을 설계한다. 제안하는 나무 성장 모델은 (1) 다양한 종류의 나무를 보다 직관적이면서 자연스럽고 효율적으로 모델링하기 위한 성장 볼륨 및 약수 함수의 합성 곱 기반의 나무 모델링 방법, (2) 복잡한 구조의 다수 나무들의 실시간 처리를 위하여 인스턴싱 기반의 가지의 세분화 단계를 통한 렌더링 방법, 그리고 (3) 이를 조합하여 게임 배경을 효율적으로 구축하는 방법으로 구성된 나무 성장 모델이다. 제안한 나무 성장 모델을 통하여 자연스럽고 다양한 나무의 성장과 이를 통한 자연스러운 게임 배경의 구축 가능성 및 실시간 처리의 효율성을 실험을 통해 확인한다.
과거 모자이크 기법은 바닥에 천을 깔고 타일을 수작업으로 붙여 제작하였다. 하지만 최근 기술의 발달로 데이터 저장 방식이 아날로그에서 디지털로 발전하여 컴퓨터를 통한 이미지 표현과 변환이 가능해지며 모자이크의 표현 기법 또한 다양하게 발전하고, 디지털로의 예술표현 방식으로도 사용되어지며 공학 분야에서도 그 제작 과정에 대한 연구들이 다양하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 나선형으로 실시간 퍼져나가는 결정화(Crystallization)모자이크로 타일요소는 3D석영(Crystal)을 사용한다. 기존 연구들은 대체로 이미지를 좀 더 세밀하게 묘사하기 위함이 연구 목적의 주를 이루고 있지만 본 기법은 시도되지 않았던 나선 드로잉과 결정화를 접목하고 3D 공간에서의 새로운 모자이크 방식을 시도 한다. 또한 제안하는 기법의 대한 검증과 이를 기반으로 게임으로의 발전방향에 대해 모색한다. 본 기법을 바탕으로 제작된 작품 'Spiral Crystallization Photo' 는 MWU Award'18에서 Top27에 선정되었으며 Unite Seoul 2018에서 전시 되었다.
본 논문에서는 실시간 고화질 360 영상 전송을 위해 사용자 시점에 기반한 타일 분할 기법을 적용하고 화질 평가를 위해 360 영상을 가상현실 기기 화면에 표현하는 구현을 설명한다. 사용자 시점에 기반한 고화질 360 영상 전송을 위한 방안으로, 움직임 참조 문제를 해결하기 위한 MCTS (Motion Constrained Tile Sets) 기술과 미리 구성된 타일 정보들을 포함하는 EIS (Extraction Information Sets) SEI (Supplemental Enhancement Information), 타일 정보를 추출해내고 영상을 분할 및 추출해주는 추출기(extractor)를 구현한다. 또한 사용자 시점에 기반한 타일 추출 방법과 추출된 영상을 이용해 가상현실 기기 화면에 표현하는 방법에 대한 구현 내용을 설명한다. 따라서, 제안된 구현물을 기반으로 영상 전송을 수행하면, 사용자 시점 영역의 영상만 전송하여 불필요한 영상 전송을 하지않게 되어 화질 대비 낮은 대역폭의 향상된 영상을 표현할 수 있다.
최근 우리는 항공 혹은 위성 영상 등에서 방대한 고해상도 지형 데이터를 접하고 있다. 여러 연구 및 응용에서 이러한 관심 지역의 대규모의 지리 정보 혹은 전체 행성 데이터에 대해서 실시간 시각화를 필요로 하고 있다. 널리 사용되고 있는 지형 실시간 시각화의 핵심적인 연산은 다중 상세도 수준 구조에서 참여자의 시점을 고려한 상세도 수준의 선택이다. 대규모 지리 데이터에 대해서 이러한 실시간 영상 생성을 수행하기 위해서는 실시간 영상 생성 시간 이전에 다계층 품질 계층구조를 구성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전체 행성 응용을 위하여 정육면체 4-8 타일 구조를 선택하였다. 이를 기반으로, 원시 지형 정보 영역의 해당하는 단말 수준의 타일 구조를 선택적으로 구성하고, 생성된 타일에 대해서 샘플링을 통하여 단말 수준의 타일을 구성한다. 로우 패스 필터를 이용하여 상향식으로 저해상도 타일을 구성하여 전체 4-8 타일 다계층 구조를 완성한다. 본 연구는 비메모리 저장소에 4-8 타일 구조를 구성하기 위한 효과적인 일련의 방법론을 구체화하였으며, 공개되어 있는 전체 화성 지형 및 영상 데이터에 대해서 실험하였다.
무선 인터넷 통신의 빠른 성장으로 차세대 이동 단말들에서 이미지, 음악, 비디오 및 응용들과 같은 무선 디지털 콘텐츠들의 배포가 가능하게 되었다. 불법 복사 방지, 사용 권한 제어, 인증 기능이 없는 상태에서 이동 단말이 빠른 속도로 통신 채널을 확대하기 위한 주요 수단이 되면, 인증되지 않은 이동 단말을 통해 무선 디지털 콘텐츠는 불법적으로 복사, 편집, 배포된다. 본 논문은 일반적인 OMA DRM v2.0의 목적과 기능에 대해서 살펴본다. OMA는 모바일 DRM을 위한 공개 표준을 개발하고 있는 유일한 곳이다. 다음으로 능동형 콘텐츠의 특징에 대해서 소개하고, 능동형 콘텐츠와 수동형 콘텐츠의 차이에 대해서 설명한다. 능동형 콘텐츠를 빠르게 재생하기 위한 OMA 기반 DRM 프레임워크를 제안한다. 본 프레임 워크에는 콘텐츠 부분 암호화를 위한 DCF 확장, 콘텐츠 암호화 키 관리, 능동형 콘텐츠를 위한 렌더링 API가 포함된다. 실험 결과는 제안한 방법을 통해 QoE를 만족할 수 있는 정도로 충분히 빠르게 능동형 콘텐츠를 렌더링 할 수 있음을 보여 준다 본 프레임워크는 이동 단말 환경을 위해 제안된 것이지만, 휴대용 재생기, 셋탑 박스, 개인 컴퓨터에서도 적용할 수 있다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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