미디어 기술은 사용자가 더욱 몰입감을 느낄 수 있는 방향으로 개발되어 왔다. 이러한 흐름에 따라 기존의 2D 이미지에 비해 깊이감을 느낄 수 있는 증강 현실, 가상 현실 등 3D 공간 데이터를 활용하는 미디어가 주목을 받고 있다. 포인트 클라우드는 수많은 3차원 좌표를 가진 여러 개의 점들로 구성된 데이터 형식이므로 각각의 점들에 대한 좌표 및 색상 정보를 사용하여 3D 미디어를 표현한다. 고정된 크기의 해상도를 갖는 2D 이미지와 다르게 포인트 클라우드는 포인트의 개수에 따라 용량이 유동적이며, 이를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 압축하기 위해 국제 표준기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC)을 제정하였다. V-PCC는 3D 포인트 클라우드 데이터를 직교 평면 벡터를 이용하여 2D 패치로 분해하고 이러한 패치를 2D 이미지에 배치한 다음 기존의 2D 비디오 코덱을 사용하여 압축한다. 본 논문에서는 앞서 설명한 2D 패치 이미지에 super resolution network를 적용함으로써 3D 포인트 클라우드의 성능 향상하는 방안을 제안한다.
Recently, the emergence of 3D cameras, 3D scanners and various cameras including Lidar is expected to be applied to applications such as AR, VR, and autonomous mobile vehicles that deal with 3D data. In Particular, the 3D point cloud data consisting of tens to hundreds of thousands of 3D points is rapidly increased in capacity compared with 2D data, Efficient encoding / decoding technology for smooth service within a limited bandwidth, and efficient service provision technology for differentiating the area of interest and the surrounding area are needed. In this paper, we propose a new quality parameter considering characteristics of 3D point cloud instead of quality change based on assumed video codec in MPEG V-PCC used in 3D point cloud compression, 3D Grid division method and representation for selectively transmitting 3D point clouds according to user's area of interest, and propose a new 3D Manifesto. By using the proposed technique, it is possible to generate more bitrate images, and it is confirmed that the efficiency of network, decoder, and renderer can be increased while selectively transmitting as needed.
V-PCC는 포인트 클라우드를 압축하기 위한 압축 방안 중 하나로, 기존 비디오 코덱을 활용하여 포인트 클라우드 데이터를 압축한다는 특징으로 인해 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드 압축에 높은 효율을 나타낸다. 이에 V-PCC는 AR/VR과 같은 실감형 콘텐츠 서비스의 핵심 기술로써 주목받고 있다. 이러한 V-PCC 콘텐츠를 효과적으로 미디어 스트리밍 플랫폼을 통해 서비스하기 위해서는 기존 미디어 파일 포맷인 ISOBMFF로 캡슐화 하는 것이 필요하다. 하지만, DASH와 같은 적응형 스트리밍 플랫폼을 통해 서비스 하기 위해서는 V-PCC 콘텐츠를 다양한 품질의 콘텐츠를 각각 인코딩하여 서버에 저장해야 하며, V-PCC의 높은 인코딩 복잡성과 방대한 데이터의 크기로 인해 기존의 2차원 미디어에 비해 인코더와 서버에 큰 부담을 발생시킨다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 SHVC 기반의 V-PCC 콘텐츠 인코딩을 통해 획득한 콘텐츠를 기반으로 스트리밍 플랫폼을 구성하는 것이 고려되어질 수 있다. 이에, 본 논문에서는 SHVC기반의 V-PCC 비트스트림을 DASH 서비스에 맞게 ISOBMFF로 캡슐화하고 이를 서비스하기 위한 구성방안을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 SHVC 기반 V-PCC 콘텐츠를 효과적으로 서비스하기 위한 ISOBMFF 캡슐화와 DASH 구성 방안에 대해 제안하고, 검증 실험을 통해 이를 확인한다
포인트 클라우드 데이터는 자율 주행 기술, 가상 현실 및 증강 현실에서 사용될 3차원 미디어 중 하나로 각광 받고 있다. 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위해 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 및 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)의 표준화를 진행 중에 있다. 그 중, G-PCC는 본래 단일 프레임의 압축을 수행하는 정지 영상 압축 방식이지만, LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 통해 획득된 동적 포인트 클라우드 프레임에 대한 압축의 필요성이 대두됨에 따라 G-PCC 그룹에서는 Inter-EM(Exploratory Model)을 신설하여 LiDAR 포인트 클라우드 프레임의 압축에 관한 연구를 시작하였다. Inter-EM의 압축 비트스트림은 G-PCC 비트스트림과 마찬가지로 효과적인 전송 및 소비를 위해 미디어 저장 포맷인 ISOBMFF(ISO-based Media File Format)으로 캡슐화될 수 있다. 이때, 포인트 클라우드 프레임들은 자율 주행 등의 서비스에 사용하기 위해 시간 도메인뿐만 아니라 공간 도메인을 기반으로도 소비될 수 있어야 하지만, 공간 도메인을 기반으로 콘텐츠를 임의 접근하여 소비하는 방식은 기존 2D 영상의 시간 도메인 기반 소비방식과 차이로 인해 기존에 논의된 G-PCC 캡슐화 방안만으로는 지원이 제한된다. 이에, 본 논문에서는 G-PCC 콘텐츠를 공간 도메인에 따라 소비하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 파일 포맷을 제안하고자 한다.
이 연구는 모바일 기기를 이용한 실시간 동영상 개인 방송 서비스에서 동영상 압축 계산의 부담을 클라우드 컴퓨팅에 오프로딩하는 효과에 대한 연구이다. 모바일 기기에 비해 클라우드는 컴퓨팅 자원과 전력 자원이 매우 풍부하다. 모바일 기기에서의 계산을 줄임으로써 전력사용을 줄일 수 있으나, 압축효율이 떨어져서 전송해야할 데이터양은 늘어난다. 본 연구에서는 전력 절약과 전송 데이터 양 증가의 트레이드오프 분석을 통하여 LTE 통신환경에 따라 오프로딩되는 계산량을 제어하여 최적의 운용조건을 찾을 수 있음을 보인다.
본 고는 ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 7 MPEG(Moving Picture Experts Group) 3DG(3D Graphics coding) 그룹에서 진행되고 있는 포인트 클라우드 데이터 압축 표준 기술 중 하나인 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 표준에 대하여 설명하고자 한다. G-PCC는 포인트 클라우드의 기하 정보와 속성 정보를 3차원 공간에서 서로 다른 기술을 이용하여 압축하는 표준으로, 무손실 압축 방법의 경우 10:1의 압축율을 제공하고 손실 압축의 경우 35:1 정도의 압축율을 보인다. 본 고에서는 G-PCC의 기하 정보와 속성 정보의 압축 방법을 상세히 설명하고 같은 기능을 수행하는 압축 기술 간의 성능을 비교하고자 한다.
In this paper, we proposed an improved method on the picture order of coding (POC) of MPEG-5 Essential video Coding (EVC) encoder to support a short intra period for Video-based Point Cloud Compression (V-PCC). As a codec-agnostically designed standard, V-PCC claimed to be able to work with a lot of codecs. Current EVC test model software shows that the baseline profile could not provide appropriate POC calculation. The proposed method offers a solution to this POC-related problem and provides up to 44.6% coding grains for EVC based V-PCC.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 V-PCC에서 3차원 미디어인 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여, 새로운 품질 변화를 달성하고 비트전송률 변경을 추가 지원하는 방법을 제시하였다.
최근 코로나19로 인한 사회 환경의 급변화로 인하여 비대면/비접촉 기반 정보 교환 기술의 필요성이 급속도로 대두되고 있다. 이러한 변화들로 인해 몰입감, 임장감을 이용한 대안시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 화상회의 시스템을 구현하기 위해 대용량 3차원 데이터를 지연 없이 실시간으로 전송하기 위한 기술을 구현하였다. 이를 위해 비지도학습 계열의 최신 딥러닝 알고리즘인 GAN의 응용알고리즘을 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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