현재 360 VR 이미지를 만들어주는 카메라들은 상당히 고가이기에 사람들이 손쉽게 사용할 순 없는 상황이다. 이를 해결하기 위해 휴대 전화의 카메라를 이용해 100여 장의 사진을 360° 촬영을 한 후 Image stitching으로 360 VR 영상을 얻고자 한다. 기존의 장비는 한 번에 360℃ 촬영으로 VR 영상을 만들어내는 반면 휴대 전화를 이용하여 촬영할 경우 영상마다 시차가 생기게 된다. 이로 인해 움직이는 물체가 있는 경우 물체가 여러 장의 영상에서 나타나는 원하지 않는 상황이 생기게 되고 Seam이 물체를 관통하여 부자연스러운 결과 영상을 얻게 된다. 본 논문에서는 시각적으로 두드러지는 물체를 판별할 수 있는 Saliency map을 이용한 Seam finder 알고리즘을 통해 개선된 결과 영상을 얻을 수 있음을 확인했다.
360 VR 영상을 구성하는 과정에서 합성되는 영상들 사이의 경계(seam)를 정확하고 효율적으로 추출하는 것은 스티칭된 영상의 화질에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존의 seam finding 기술들인 보로노이(Voronoi) 알고리즘, dynamic programming, graph cut 방법들은 시차(view disparity)가 존재하거나 이동하는 물체가 존재하는 상황에서는 ghost와 같은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존 알고리즘들과 달리 물체를 가로지르지 않고, 물체를 피해 배경을 가로질러 접합선을 추출하는 '밝기 대비를 이용한 마스크 추출 방법'을 제안하였다. 이때, 배경과 물체와의 밝기차이를 이용하여, 물체의 형상을 따라 이어지는 접합선을 추출했다. 본 논문의 실험 결과를 통해, 제안하는 기술을 사용하면 왜곡을 감소시키는 위치에서 접합선이 생성되고, 스티칭된 영상의 화질이 개선되는 것을 확인하였다.
이머시브 비디오 서비스를 위해 MPEG-I Visual 그룹에서는 3DoF+ 기술과 관련하여 MIV(Metadata for Immersive video)의 표준화를 진행하고 있으며, 이를 위해 다시점 영상 및 전방위 장면을 촬영한 ERP 규격의 영상들이 주어진 경우에 운동시차를 제공할 수 있는 영상 합성 레퍼런스 소프트웨어인 TMIV SW를 제공한다. TMIV는 기본적으로 송신부인 인코더와 수신부인 디코더로 구성이 되어있으며, 인코더에서 가장 중요한 기능은 다수의 입력 시점영상 간의 중복된 데이터를 찾아내서 제거하는 프루닝 과정이다. 프루닝 방법에 따라 데이터 전송량과 디코더에서의 합성 품질이 달라지기 때문에 인코더에서 핵심이라고 할 수 있다. 본 논문은 인코더의 프루닝의 효율을 높이기 위해 전체 흐름도에서 프루닝 순서 변경 과정을 추가하고 그 과정에서 시점 영상간 중첩 영역을 계산하여 이를 토대로 프루닝 순서를 결정하는 방법을 제안하였고 이를 통해 데이터 압축률이 향상됨을 확인할 수 있었고, 또한 수신부에서 영상 합성의 품질이 달라짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
인터넷 시대를 살아가는 현대인의 식품 소비는 다양한 대충 매체 및 소셜 미디어를 통해 신속하고 방대한 정보 전달에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 2018년 4월 국내 언론 보도에 따르면, 양파 재배 면적이 증가하고 양파 생산량이 증가할 것으로 예상되며, 이후에 양파 가격은 폭락할 것으로 예상되었다. 이러한 상황을 고려하여 SNS, 인터넷 정보 검색, 방송 프로그램에서 언급된 양파 관련 정보를 분석하여, 실제 가격폭락이 발생하기 전에, 양파 소비를 촉진할 수 있는 요인을 파악할 필요가 있다. 2018년 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락이 예상되는 상황에, 가장 최근 양파 생산량 증가에 따라 가격 폭락을 경험하였던 2014년의 방송 프로그램 및 SNS가 양파 소비와 연계되었는지 파악하고자, 양파 소비 촉진과 관련된 정형 및 비정형 빅데이터를 수집하여, 양파 소비 촉진과 관련된 변수를 찾아 양파 가격 하락이 예상되는 2018년에 소비 촉진에 활용하고자 본 연구를 수행하였다. 연구 결과, 방송 뉴스의 양파 언급 기사 수(3~6주), 양파와 건강을 언급하는 방송 프로그램 수(11주), 양파의 효능을 언급하는 블로그의 댓글 빈도(5주)가 양파 구매금액 증가에 시차를 두고 양의 상관관계를 갖는 것을 확인한 본 연구 결과를 근거로, 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락 시, 양파 소비 촉진을 위한 홍보에, 뉴스, 먹방, 쿡방 등의 방송 프로그램 및 블로그 등의 매체를 활용하는 소비촉진에 기여할 것으로 여겨진다.
스테레오 방식 및 다시점 3차원 영상시스템에서, 관찰자에게 룩어라운드 기능 및 연속적인 운동시차를 부여하여 보다 안락한 3차원 현실감을 제공하기 위해서 중간영상의 합성이 요구된다. 쿼드트리기반의 변이추정은 그 알고리즘과 하드웨어 구현의 간편성 때문에 중간영상의 합성을 위한 유력한 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 쿼드트리기반의 변이추정을 이용하여 합성된 중간영상의 물체간 경계에서 발생하는 플리커링을 제거하기 위하여 두가지의 아이디어를 제안한다. 첫째, 새로운 분할방법은 변이추정 동안 보다 일관된 쿼드트리 분할을 부여한다. 둘째, 이전프레임과 현재프레임의 상관성을 이용하는 적응적 시간평활화는 변이추정의 오류를 감소시켜준다. 두가지의 제안된 아이디어는 여러 스테레오영상을 이용해 검증되었으며, 플리커링이 상당히 감소됨을 확인하였다.
영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.
MPEG-I에서는 최대 6자유도(6DoF)를 가지는 몰입형 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오에 움직임 시차(parallax)를 추가한 것으로 정의되는 3DoF+ 비디오의 가상 공간에서, 원하는 위치와 시점의 장면을 제공하려면 3DoF+ 비디오를 구성하는 여러 뷰(view) 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰를 렌더링해야 한다. MPEG-I 비쥬얼 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 효율적인 부호화를 위한 표준화가 진행되고 있으며, TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 시험모델을 개발하고 있다. 본 논문은 TMIV에서 패치(patch)를 아틀라스(atlas)에 효율적으로 패킹하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 패치 패킹 방법을 제안한다. 제안기법은 패킹되는 패치들 간에 보호대역(guardband)을 적용하여 패치 간의 거리를 둠으로써 부호화로 인해 발생할 수 있는 아티팩트(artifact)를 줄여 최종 복원 뷰의 화질을 향상시킨다.
기존의 양안식 스테레오 비디오는 장면 내에 매우 큰 변이를 가지는 물체가 존재할 경우에 시각피로를 유발하여 오랜 시간 동안 시청하기가 어렵게 된다. 이러한 시각피로를 개선하기 위한 하나의 방법으로서 본 논문에서는 변이 기반 비대칭 필터링 기법을 제안한다. 제안한 방법은 좌우영상 중 한쪽 눈에 해당하는 영상에만 필터링을 수행하고, 필터링 수준을 스테레오 영상 사이에서 구해진 변이 정보에 의해 조절한다. 제안한 기법의 시각 피로도 및 영상의 선명도에 미치는 영향을 주관적 평가에 의해 조사한 결과, 적절한 조건 하에 제안한 기법을 주시되지 않은 시차가 큰 영역에 적용할 경우 화질은 원영상의 화질을 유지하면서 시각 피로가 개선되는 효과를 얻을 수 있었다.
현재까지 제안된 3차원 시각피로 측정 방법은 측정의 타당도가 결여되어 있고 시각피로의 복합적인 특성을 제대로 파악해 내지 못 하는 단점이 있다. 본 연구의 목적은 3차원 시각피로의 구성요인을 분석하고 안정적으로 타당하게 주관적인 시각피로를 측정하는 방법을 제안하는 것이다. 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 시각피로가 네 개의 독립적인 하위요인(시각적 스트레스, 안구 통증, 신체 통증, 상 흐림 요인)으로 구성되어 있음을 규명하였고, 둘째, 네 개의 요인으로 구성되어 있는 3차원 시각피로를 측정할 수 있는 29개의 문항을 개발하였으며, 셋째, 시각피로에 영향을 미칠 것으로 기대되는 시청시간과 양안시차의 조작이 개발된 측정 방법을 이용하여 측정된 시각피로에 실제로 영향을 미침을 확인하였다. 이와 같은 결과는 본 연구에서 제안하는 시각피로 측정 방법이 3차원 시각피로를 타당하게 측정함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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