• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.825-828
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• 2022

In this paper, we propose an efficient image size selection method for video-based point cloud compression. The current MPEG video-based point cloud compression reference encoding process configures a threshold on the size of images while converting point cloud data into images. Because the converted image is compressed and restored by the legacy video codec, the size of the image is one of the main components in influencing the compression efficiency. If the image size can be made smaller than the image size determined by the threshold, compression efficiency can be improved. Here, we studied how to improve the compression efficiency by selecting the best-fit image size generated during video-based point cloud compression. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by 6 percent without loss of coding performance compared to the test model 15.0 version of video-based point cloud encoder.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3108-3120
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• 2019

Point cloud is widely used in 3D applications due to the recent advancement of 3D data acquisition technology. Polygonal mesh-based compression has been dominant since it can replace many points sharing a surface with a set of vertices with mesh structure. Recent point cloud-based applications demand more point-based interactivity, which makes point cloud compression (PCC) becomes more attractive than 3D mesh compression. Interestingly, an exploration activity has been started to explore the feasibility of PCC standard in MPEG. In this paper, a new color attribute compression method is presented for point cloud data. The proposed method utilizes the spatial redundancy among color attribute data to construct a color palette. The color palette is constructed by using K-means clustering method and each color data in point cloud is represented by the index of its similar color in palette. To further improve the compression efficiency, the spatial redundancy between the indices of neighboring colors is also removed by marking them using a flag bit. Experimental results show that the proposed method achieves a better improvement of RD performance compared with that of the MPEG PCC reference software.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.553-565
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• 2021

포인트 클라우드는 3D 오브젝트를 표현하기 위한 점들의 집합으로 3D 좌표 정보인 기하 정보와 색상, 반사율 등을 나타내는 속성 정보로 이루어져 있으며, 이러한 표현 방식으로 인해 2D 영상에 비해 방대한 양의 데이터를 가진다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터를 전송하거나 다양한 분야에서 활용하기 위해서 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 과정이 필수적으로 요구된다. 포인트 클라우드는 2D 영상과 같이 해당 영상을 구성하는 2D 기하 정보에 대응하는 색상 정보가 모두 존재하는 것과 달리, 3D 공간 중 일부만이 색상과 같은 속성 정보를 포함하여 포인트 클라우드를 표현하고 있기에, 기하 정보에 대한 별도의 처리도 요구된다. 이와 같은 포인트 클라우드의 특징을 기반으로 고밀도 포인트 클라우드 데이터의 압축 방안으로 국제 표준화 기구 ISO/IEC 산하 MPEG에서는 포인트 클라우드 영상을 사영한 뒤 2D DCT 기반의 2D 영상 압축 코덱으로 압축하는 V-PCC 를 표준화 중에 있다. 해당 표준은 3D 포인트 클라우드를 2D로 변환하여 압축을 진행하기에 3D 공간 정보를 정확하게 표현하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 포인트 클라우드 정지영상을 3D 상에서 3D DCT로 변환하여 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 방안인 3D Discrete Cosine Transform based Point Cloud Compression을 제시하고, 2D DCT 기반의 V-PCC와 비교하여 3D DCT의 효율성을 확인하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제46권4호
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• pp.683-696
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• 2024

The point cloud provides viewers with intuitive geometric understanding but requires a huge amount of data. Moving Picture Experts Group (MPEG) has developed video-based point-cloud compression in the range of 300-700. As the compression rate increases, the complexity increases to the extent that it takes 101.36 s to compress one frame in an experimental environment using a personal computer. To realize real-time point-cloud compression processing, the direct patch projection (DPP) method proposed herein simplifies the complex patch segmentation process by classifying and projecting points according to their geometric positions. The DPP method decreases the complexity of the patch segmentation from 25.75 s to 0.10 s per frame, and the entire process becomes 8.76 times faster than the conventional one. Consequently, this proposed DPP method yields similar peak signal-to-noise ratio (PSNR) outcomes to those of the conventional method at reduced times (4.7-5.5 times) at the cost of bitrate overhead. The objective and subjective results show that the proposed DPP method can be considered when low-complexity requirements are required in lightweight device environments.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.709-722
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• 2020

포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.33-41
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• 2011

본 논문에서는 지상라이다를 사용해 구조물을 측정한 점군데이터가 갖는 중복성을 피하고, 목표 구조물외에 불필요한 정보의 수를 감소시키도록 하는 점군데이터의 무손실 압축 기법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하기 위해, 호프 변환을 이용하여 구조물과 지상라이다의 수평방향 사이의 각도를 찾아, 이를 점군데이터의 회전 변환에 적용하였다. 이로써 x축에 평행하도록 구성된 점군데이터에 대한 y좌표의 중복성은 기존의 데이터보다 많아지고, 따라서 압축률도 향상시킬 수 있다. 추가로, 불필요한 데이터를 찾아 정보량을 감소시키는 방법을 적용한다. 하나는 점군데이터를 데시메이션하는 것이고, 다른 하나는 목표 구조물이 갖는 y좌표의 범위를 찾아 목표로 하는 범위내 점군데이터만 추출하는 것이다. 제안한 방법은 실험을 통해 압축률이 향상되었음을 확인할 수 있다. 또한, 별도의 추가 정보 없이 점군데이터의 위치 정보만으로 데이터를 압축할 수 있고, 이 압축알고리듬으로 처리속도를 높일 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.497-499
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• 2020

포인트 클라우드는 다수의 3D 포인터를 사용한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나이며, 멀티미디어 획득 및 처리 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 주목하고 있는 기술이다. 특히 포인트 클라우드는 3D 데이터를 정밀하게 수집하고 표현할 수 있는 장점을 가진다. 하지만 포인트 클라우드는 방대한 양의 데이터를 가지고 있어 효율적인 압축이 필수적이다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 Moving Picture Experts Group에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위하여 Video based Point Cloud Compression(V-PCC)와 Geometry based Point Cloud Coding에 대한 표준을 제정하고 있다. 이 중 V-PCC는 기존 High Efficiency Video Coding(HEVC) 표준을 활용하여 포인트 클라우드를 압축하여 활용성이 높다는 장점이 있다. 본 논문에서는 V-PCC에 사용하는 HEVC 코덱을 2020년 7월 표준화 완료될 예정인 Versatile Video Coding으로 대체하여 V-PCC의 압축 성능을 더 개선할 수 있음을 보인다.

• 방송과미디어
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• 제26권2호
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• pp.18-30
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• 2021

본 고에서는 최근 국제표준으로 완성된 MPEG Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 표준 기술에 대해 소개하고자 한다. AR/VR 등 새로운 미디어 응용의 출현과 함께 그 관심이 3D 그래픽 데이터에 더 많이 모아지는 가운데, 지금까지는 효율적인 압축에 관심이 높지 않았던 포인트 클라우드 데이터의 표준 압축 기술로 만들어진 V-PCC 표준의 표준화 현황과 주요 응용분야, 그리고 주요 압축 기술에 대하여 살펴보고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.836-838
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• 2022

3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.692-703
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.