International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.265-270
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2021
VR and AR contents provide a rich user experience [1]. Realistic content with human computer interaction and immersion provides an improved user experience, but there is a limit to producing all elements realistically. In this study, we propose a method to advance the rendering of immersive content using background color information [2]. First, the elements necessary for Kelvin temperature rendering are derived from the color and background as context elements, and the rendering effect has been realized in the soap bubble. For soap bubbles Kelvin temperature rendering, the average color of the background is extracted and the color with the highest similarity is applied by comparing the main color and Kelvin temperature.
본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 다시점 360 비디오 중복성 제거기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+)를 위한 시스템은 다시점에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이에 대한 방안으로 다시점 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping 을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 다시점 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
최근 디바이스와 5G 통신의 비약적인 발전을 통해 가상/증강 현실 분야, 자율 주행 등 3차원 그래픽스 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 3차원 정보를 면밀하게 표현할 수 있는 포인트 클라우드와 다시점 초실감 콘텐츠가 주목받고 있다. 이와 같은 콘텐츠는 전통적인 2D 비디오 대비 많은 데이터를 사용하고 있기에, 효율적 사용을 위해서는 압축이 필수적으로 요구된다. 이에 따라 국제표준화기구인 ISO/IEC 산하 Moving Picture Expert Group(MPEG)에서는 고밀도 포인트 클라우드 및 초다시점 실감형 콘텐츠에 대한 압축 방안으로 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 및 MIV(MPEG Immersive Video) 기술을 표준화 중에 있으며, 또한, 압축된 데이터를 효율적으로 저장, 전송하기 위한 방안으로 Carriage of Visual Volumetric Video Coding(V3C) 표준화가 진행중에 있다. 본 고에서는 MPEG에서 진행중인 V3C 표준 기술에 대하여 살펴보고자 한다.
최근 영상처리 및 컴퓨터비전 등 많은 분야에서 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 문제들을 높은 성능으로 해결하고 있다. 이에 MPEG (Moving Picture Experts Group) 표준에서도 딥러닝 기반의 미디어 기술이 활발히 제안 및 논의되고 있다. 특히, 몰입형 입체영상 압축을 위한 MPEG-I (MPEG Immersive) 표준은 메타버스 산업으로 크게 관심받고 있는 가상현실, 증강현실, 그리고 혼합현실 등에 대응하기 위해 현재 활발히 연구 중이다. 입체영상은 일반적으로 복수 시점의 컬러영상과 깊이영상으로 구성되어 있어 데이터의 양이 크기 때문에, MPEG-I 표준은 시점 간의 중복된 영역들을 제거하는 프루닝 과정을 통해 효율적인 압축을 수행한다. 하지만, 프루닝 과정에서 정반사 영역이 함께 제거되는 문제로 정확한 입체영상 복원에 한계가 있다. 본 학회지에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-I 표준에 기고된 딥러닝 기반의 정반사 영역 검출을 통한 몰입형 입체영상 압축에 대해 소개한다.
최근 3차원 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이에 따라 3차원 영상에 대한 압축과 전송 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 Moving Picture Expert Group(MPEG)에서는 기존의 2차원 비디오 코덱을 이용하여 고밀도 포인트 클라우드 압축하는 방안인 V-PCC와 3DoF+ 영상을 압축하기 위한 방안인 MPEG Immersive Video(MIV)를 표준화 중에 있다. V-PCC와 MIV는 압축 방법의 유사성으로 인해 동일한 Volumetric Visual Video-based Coding(V3C) 형식으로 저장된다. 압축된 V3C 데이터를 효과적으로 저장하여 이용하기 위해서는 ISO based Media File Format(ISOBMFF) 캡슐화 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 MPEG의 Carriage of V3C data 표준에 따라 V3C 데이터를 ISOBMFF로 캡슐화 실험을 진행하였으며, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 V3C 데이터로 복원한 뒤, 디코딩 하여 확인하였다.
In order to improve and promote immersive learning experiences for English as a Second Language (ESL) students, the deployment of a YOLOv5 model for object identification in videos is proposed. The procedure includes collecting annotated datasets, preparing the data, and then fine-tuning a model using the YOLOv5 framework. The study's major objective is to integrate a well-trained model into ESL instruction in order to analyze the effectiveness of AI application in the field.
본 논문에서는 게임 엔진(Unity3D) 상에서 헤드 마운트 디스플레이(HMD)와 손 동작 인식 기술을 이용한 가상 환경 운영 체제(VROS) 프로토타입을 제안한다. 제안하는 OS는 Unity3D에서 제공하는 실시간 환경 상에 간단한 멀티태스킹 스레드 메커니즘을 구축한 형태로 제작되었다. 제안하는 가상 환경 운영 체제는 손 동작 인식 장치(Leap Motion)로부터 입력을 받아서 키보드와 마우스 역할을 수행하며 헤드 마운트 디스플레이((Oculus Rift DK2)를 통해 출력을 제공한다. 테스트 결과, 제안하는 시스템은 360도 가상 공간 내에서 보다 넓고 몰입도가 높은 작업 환경을 제공하였다.
최근 하드웨어 성능뿐 아니라 영상 처리 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 사용자에게 자유로운 시야각과 입체감을 제공하는 3차원 포인트를 다루는 기술에 관한 연구를 지속하고 있다. 3차원 포인트를 표현하는 형식 중 포인트 클라우드 기술은 포인트를 정밀하게 획득/표현할 수 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 주목받고 있다. 하지만 하나의 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 표현하기 위해 수십, 수백만 개의 포인트가 필요하므로 기존의 2차원 콘텐츠보다 많은 양의 저장 공간을 요구한다는 단점이 존재한다. 이러한 이유로, 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 효율적으로 압축 및 저장하고, 사용자에게 전송하는 방안에 대해 계속 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 MPEG-I (Immersive) 그룹에서 제안한 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MMT (MPEG Media Transport) 표준에서 정의한 MPU (Media Processing Unit)로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, MMT 표준에서 정의한 시그널링 메시지를 확장하여 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 선별적 전송 방안을 위한 파라미터와 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 V-PCC에서 상정하는 품질 파라미터를 추가 정의한다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 기술을 기반으로 검증 플랫폼의 설계/구현을 통해 결과를 확인한다.
허구서사 애니메이션 감상 경험에 있어 관객의 몰입은 작품의 성패를 결정하는 중요한 요소다. 특히, 대중 애니메이션의 경우, 흥행성공과 같은 사회경제적 성취 이외에도 관객의 몰입은 작품성 성취의 중요한 전제조건이 된다는 점에서 연구의 필요성이 제기된다. 허구서사 애니메이션은 이야기가 (소리를 포함한) 이미지로 서술된다는 특성에 최근 2D 애니메이션에 비해 질료적 사실주의를 강조하는 3D 형식이 보편화된 현상까지 더해져, 서사체 텍스트와 가상현실의 수용자 몰입 방식을 일정부분 공유한다고 볼 수 있다. 즉, 작품 텍스트 안에 몰입을 견인하는 요소가 내재되어 있다는 관점과, 매체의 물리적 특성이 수용자를 몰입하도록 강제한다는 이론 가운데 놓여있다. 어떤 경우에도 몰입하는 주체는 관객이므로, 허구서사 애니메이션에의 몰입에 대한 연구에 가장 유용한 이론은 작품(성) 분석이나 시청각 효과에 대한 연구보다 텍스트-관객의 관계를 중심에 둔 구성주의 인지서사학적 접근이라고 볼 수 있다. 본 연구는 서사에 대한 수용자의 몰입에 대한 기존의 연구를 구성주의 인지서사학을 중심으로 검토하고 애니메이션의 특수성에 적용하여, 관객을 작품에 몰입하게 만드는 애니메이션의 요인과 특성을 연구하였다.
3차원 영상은 기본적으로 양안식 혹은 다시점 카메라를 이용해 촬영되며, 3차원 공간의 정보를 실시간적으로 얻기 위해 깊이 센서도 함께 사용된다. 이렇게 얻어진 영상은 잡음과 왜곡 제거, 깊이 생성, 중간 시점 합성 등의 3차원 영상처리 기술을 이용하여 3차원 입체영상 콘텐츠로 제작된다. 실감방송은 다양한 실감 콘텐츠를 이용하여 시청자가 마치 현장에 있는 것과 같은 생생함을 느끼게 해주는 차세대 방송이며, 3차원 입체영상 콘텐츠는 실감방송을 위한 가장 기본적인 미디어로 사용된다. 본 논문에서는 다양한 카메라 시스템을 이용하여 3차원 영상을 촬영하고 편집하여 실감방송을 위한 3차원 콘텐츠를 제작하는 연구의 국내외 기술동향을 살펴보고 주요 기술을 소개, 비교 및 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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