시청자의 시점 위치를 선택하여 360VR 콘텐츠를 경험하는 다중시점 또는 자유시점 360VR 콘텐츠의 전송은 매우 높은 대역폭을 소비하게 된다. 특히 다중 사용자가 존재하는 셀룰러 환경에서는 특정 사용자에게 한정된 대역폭만을 할당할 수 있으므로 불가피하게 전송 품질 악화 또는 전송 지연을 겪게 된다. 다중시점(multi-viewpoint) 360VR 콘텐츠의 경우 시청자가 시점의 위치를 변경하면 해당 위치의 콘텐츠를 전송하므로, 한정된 대역폭이 주어지는 통신환경에서 시점을 이동할 때 마다 큰 전송 지연을 겪게되어 사용자 경험이 매우 떨어지는 것을 예상할 수 있다. 본 논문에서는 다시점 360 비디오에서 시점 변경을 시도할 때 전송지연을 줄이기 위하여 주변 위치의 영상을 적절히 Pre-Loading 하는 전송방식을 고려하고, 실질적인 5G 네트워크 환경에서 시점 변환에 따른 지연시간 성능을 분석하였다. 특정 수준 이하로 지연시간을 낮추기 위해서는 사용자 이동패턴에 대한 적절한 예측 기법이 요구되며, 정확도에 따른 지연시간 감소를 실험을 통하여 확인하였다.
실감형 미디어에서 현실감을 느끼게 하는 가장 중요한 요소는 깊이 정보이다. 따라서 고품질의 실감형 미디어를 제작하기 위해서는 고품질의 깊이 정보를 획득하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 고품질의 깊이 정보를 획득하기 위하여 다중 시점 환경에서 깊이 지도를 개선하기 위하여 깊이 지도를 여러 개의 세그먼트로 분할 및 다중 시점간의 관계를 고려하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 슈퍼픽셀 세그먼테이션 기법을 사용하여 기준 시점의 깊이 지도를 여러 세그먼트로 나누고, 각 세그먼트를 인접 시점으로 투영한다. 이후 투영된 세그먼트의 정보를 이용하여 인접 시점의 깊이 지도를 평면 추정을 이용하여 개선한 후, 기준 시점으로 역투영된다. 여러 개의 인접 시점에 대해 이 과정을 반복하여 개선된 인접 시점들의 값들과 기준 시점의 초기 깊이 지도를 가중치 합으로 갱신하여 깊이 지도를 개선한다. 기존 다중 시점 스테레오 비전 알고리즘에 제안된 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 결과가 주관적 및 객관적으로 기존 알고리즘을 능가하는 것을 보인다.
3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.
본 논문에서는 객체의 모션 블러(motion blur)를 포함하고 있는 다중시점(multi-view) 영상을 이용하여 객체의 3차원 형상 복원시 영상을 효과적으로 디블러링(deblurring)하여 3차원 형상 복원의 정확도를 높이는 기법을 제안한다. 다중시점 영상의 디블러링 수행시 다중시점 영상 간의 기하학적 상관관계를 고려하여 보다 정확히 PSF (point spread function)를 구함으로써 결과적으로 보다 정확한 3차원 형상 복원을 수행할 있다. 제안하는 기법은 각각의 입력 영상에서 초기 2D PSF를 독립적으로 구한 후, 3차원 PSF의 후보를 각 입력 영상의 카메라 행렬에 의해 투영했을 때 이들에 전역적으로 가장 잘 부합하는 3D PSF를 탐색한다. 3D PSF는 방향과 밀도 성분으로 구성되며 이는 결국 3차원 공간에서의 물체의 움직임 궤적과 동일하다. 추정된 3D PSF는 각 영상으로 다시 투영되어 각 영상의 2D PSF로 추정되고, 이에 의해 각 영상의 디블러링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 다중시점 영상 디블러링과 3차원 형상 복원을 수행한 결과, 단일 영상만을 이용하여 복원할 경우에 비하여 디블러링과 3차원 형상 복원 모두 현저히 개선된 결과를 확인할 수 있다.
MPEG 3DV 그룹에서는 재생되는 시점 수 보다 적은 시점의 다시점 비디오와 그에 대응하는 깊이영상 및 관련 파라미터를 하나의 비트스트림으로 부호화하는 다시점 및 깊이영상 부호화(MVD: Multiview Video plus Depth) 표준화가 진행 중에 있다. 본 논문은 3DV MVD 비트스트림 포맷을 MPEG-2 TS 로 다중화하기 위한 TS 다중화 확장기법을 제안한다. 또한, MVD 재현 시나리오에 따른 효율적인 TS 전송 구조를 제시하고, TS 다중화 SW 툴의 설계 및 구현을 통하여 그 장단점을 고찰한다. 제안된 기법은 프로그램 및 ES 에 대한 정보를 함께 다중화하여 MVD 의 다양한 재현 시나리오 적응 및 효율적인 복호화 및 가상시점 합성을 지원할 수 있다.
본 논문에서는 배경과 객체의 색상이 유사한 상황에서 강인한 정규 상관도(Normalized Cross Correlation) 기반 다중 시점 배경 차분 기법을 제안한다. 인위적으로 배경을 구성한 경우가 아닐 경우, 다중 시점 영상의 배경 영상에서 객체로 인해 가려지게 되는 영역들은 서로 다른 색상을 가지고 있을 확률이 높다. 그러나 객체의 등장으로 인해 이러한 영역들은 서로 유사한 색상을 가지게 된다. 이에 기반하여 본 논문은 GoNCC(Graph of Normalized Cross Correlation)을 제안한다. GoNCC는 임의 시점 영상의 한 화소와 에피폴라 제약조건 관계에 있는 인접 영상 내 화소와 해당 화소와의 정규 상관도 값의 분포를 의미한다. 제안하는 다중 시점 배경 차분 기법은 현재 영상의 GoNCC와 배경 영상의 GoNCC를 비교함으로써 이루어진다. 계산량을 줄이기 위해 다중 시점 배경 차분 기법을 모든 화소에 적용하지 않고 간단한 단일 시점 배경 차분 기법으로 판단하기 어려운 영역에 대해서만 제안 방법을 수행한다. 실험 결과 단순한 단일 시점 배경 차분 기법에 비하여 매우 우수한 성능을 보였고, 기존의 다중 시점 배경 차분 기법에 비해서도 보다 정확하게 객체 영역을 검출하는 것을 확인하였다.
최근 교통량이 증가함에 따라 자동차 사고피해도 비례하여 증가하고 있으며, 이로 인해 CCTV 등과 같이 교통사고 예방에 소모되는 비용이 막대하게 지출되고 있다. 단일시점 카메라의 시스템은 객체들의 겹침, 카메라각도에 의한 인식오류 등으로 오차율이 높은 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 다중시점의 협업기반 자동 상황인지 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은먼저 영상데이터로부터 차량, 사람 등의 객체를 추출하고 이들 객체 쌍의 특징 정보를 계산한다. 이를 바탕으로 각 카메라 센서노드의 규칙기반 시스템을 이용하여 객체간의 사고여부를 가려낸다. 각 센서노드의 사고여부 정보는 메인서버로 수집되고, 수집된 정보는 상위 규칙에 의해 최종 사고 여부가 판단된다. 본 논문에서는 실제 교차로에 설치된세대의 카메라를 이용한 실험을 통해 제안하는 시스템의 성능을 검증하였다.
GPS 기술의 빠른 발전에 힘입어 정밀 측위 분야에도 GPS의 활용은 증가하고 있다. GPS로부터 정밀한 좌표를 획득하기 위해서 GPS 신호에서 모호 정수값을 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 이를 위해 기존에는 다중시점(multi-epoch) 데이터를 사용한 방법이 일반적이었으나 최근에 단일시점(single-epoch) 데이터를 이용한 방법이 개발되었다. 이에 본 연구는 각각의 방법이 구현된 세 가지 소프트웨어를 활용하여 GPS 기선해석과 관련된 다양한 실험을 수행하여 결과를 분석하였다. 이를 통해 실시간 정밀 측위에 대한 이용 가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 실감기술 기반의 다중시점영상 콘텐츠와 제작기술을 활용한 파일럿을 제작하였다. 또한, 사용자에게 다양한 시점의 영상을 제공하여 사용자 시점에서 원하는 방향을 선택할 수 있는 실감콘텐츠 제작기술 확보하였다. 지역 문화관광 자원을 중심으로 간접체험이 가능한 다중시점영상 콘텐츠를 제작 및 다중시점영상(실감기술)을 기반으로 한 사이버 투어 콘텐츠를 제작 하였다. 본 기술 개발은 전국의 도서관, 유치원, 초등학교, 중고등학교는 물론 노인대학, 주부교실, 평생교육원, 장애우 사회적응 교육 등 공공교육 분야 산업 전반에 사용되는 3D 상호작용 실감콘텐츠를 제작할 수 있어 관련 시장의 확대가 기여되며, 국내의 VR시장은 아직 초기단계로 게임과 쇼핑몰 관련 3D 시장과 결합하여 점차 증가할 것으로 기대된다.
인공신경망을 이용하여 고속도로 교통량을 예측함에 있어, 입력요소에 따른 예측력의 차이를 분석하였다. 입력요소의 차이는 크게 공간적 지점의 차이와 시간적 시점의 차이로 구분하였다. 우선 공간적 지점에 관한 입력요소로는 두 가지 경우를 가정하였는 바, 그 하나는 상류지점의 교통량만을 입력요소로 사용한 경우이며, 나머지는 목표지점에 대한 상.하류지점의 교통량을 입력요소로 사용한 경우이다. 시간적 시점의 관점에서는 단일시점과 다중시점으로 입력요소를 구분하였다. 경부고속도로 FTMS자료를 이용하여 분석한 사례연구의 결과, 미래 시점의 교통량을 예측할 때 모형의 입력요소로 상류지점의 교통량만을 단독으로 사용했을 때보다 상.하류지점의 자료를 사용했을 때 예측력은 훨씬 높아지는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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