실감형 미디어를 구성하기 위해서는 다시점 영상 또는 비디오들로 구성된 대용량의 콘텐츠가 필수적이다. 이러한 콘텐츠는 다량의 카메라들을 목적에 따라 배치하여 획득하므로 영상 구성의 복잡성과 콘텐츠의 크기가 급격히 커진다는 문제점을 갖고 있다. 3D 미디어 환경에서 카메라의 개수를 최소화하면서도 목적에 맞게 다양한 시점을 제공할 수 있는 가상시점 영상 생성은 핵심적인 기술이다. 본 기고문에서는 다시점 영상과 비디오로부터 학습 기반의 가상 시점 영상 생성 연구들에 대해 체계적인 조사를 통해 그 결과를 다음과 같이 제시한다. 첫째, 가상 시점 영상 생성에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안하는 분류 방식에 따라 기존의 제안된 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 가상 시점 영상 생성에 주로 사용되는 관련 데이터셋을 조사한다. 마지막으로는 각 연구들이 갖고 있는 특징들을 분석하고, 정량적, 정성적 평가 결과를 비교한다.
3D 콘텐츠의 등장인물과 실내 환경 구현에 집중하던 개발자들은 하드웨어 성능의 빠른 향상과 야외환경을 배경으로 제작되는 콘텐츠의 수요가 증가됨에 따라 사실적인 3D 야외환경을 표현하기 위한 자연현상 표현 기술 개발에 관심을 두고 있다. 특히, 야외를 배경으로 제작되는 e-sports 콘텐츠와 시뮬레이션 콘텐츠는 더욱 사실적인 자연환경 표현이 중요하다. 본 논문에서는 실외를 배경으로 하는 e-sports 콘텐츠 및 3D 시뮬레이션 콘텐츠에 적용할 수 있는 사실적인 3D 자연환경을 보다 쉽고 편리하게 제작하기 위한 소프트웨어 "EMtool(Environment Making Tool)"을 제안한다. EMtool은 자연현상들의 유대관계 및 상호작용을 사실적으로 표현하기 위한 기술에 중점을 두고 개발되었으며, 3D가상공간 내에서 자연환경을 표현하기 위한 기술들과 자연물을 표현하기 위한 기술들을 포함한다. 제안된 방법은 쉽고 빠르게 3D 야외 환경 구성이 가능함에 따라 사실적인 자연환경을 배경으로 제작되는 게임이나 가상 시뮬레이션 등 실시간 3D 콘텐츠에 활용이 가능할 것이다. 또한 사실적인 3D 자연환경 제작 기술을 제공함으로서 콘텐츠의 품질 향상은 물론 콘텐츠 맞춤형 3D 자연환경을 실시간에 제작할 수 있음으로 생산성을 증대시킬 수 있을 것이다.
최근 디지털 컨버전스는 현실세계를 기반으로 만들어진 미디어 콘텐츠에 가상 콘텐츠를 투영시켜 사용자에게 새로운 경험을 제공 할 수 있도록 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 HMD AR 기술을 이용한 Light ID 및 HMD-AR 기반 인터렉티브 전시를 제안하였다. 이 접근법은 현재 사용되고 있는 전시물에 추가적인 인프라를 설치할 필요 없이 기존 사용되고 있는 조명 또는 디스플레이를 사용 할 수 있다. 또한 Light ID는 웹 콘텐츠로의 접근을 위해서만 사용되는 QR 태그와 달리 위치 인식을 위한 식별자 및 통신 매체로도 사용될 수 있는데, 이는 카메라를 기반으로 한 광 무선 통신 (OWC)의 장점을 활용하여 스마트 장치에서 미디어 콘텐츠에 대한 ID를 수신하고 AR형태로 실감 3D 콘텐츠를 시각화하여 제공한다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 사용하여 제안한 설계 기법에 대해 전주 한옥 마을을 타겟으로 Light ID 기반 광무선통신 기술을 활용한 실감 3D View 제공 기술을 구현하고 테스트를 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법을 통해 전시물에 관한 실시간 몰입형 3D 뷰를 제공 할 수 있음을 확인하였다.
5G기술의 발전과 함께 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 커지고 있다. 영화 속에서나 가능했던 홀로그램과 같은 실감형 콘텐츠가 현실에서도 구현될 것이라는 전망이 나오고 있다. 1948년 데니스 가버가 기본 이론을 발표한 이후로 오랜 기간 연구되어 온 홀로그램 분야도 디지털 기술을 접목하여 새로운 방향으로 발전을 계속하고 있다. 빛의 간섭패턴을 기록하여 제작하는 전통적인 광학식 홀로그램으로부터 컴퓨터 형성 홀로그램 (computer generated hologram, CGH)과 디지털 홀로그램 프린터 분야로 발전하고 있다. 디지털 홀로그램 프린터를 이용해 홀로그램을 제작하기 위해서는 우선 여러 장의 다시점 이미지를 이용하여 호겔 (holographic element, Hogel) 이미지를 생성해야 한다. 연속된 다시점의 이미지를 획득하는 방법으로는 실사를 직접 촬영하는 방법과 3D 그래픽 제작 도구를 이용하여 오브젝트를 모델링하고 가상 카메라의 움직임을 렌더링하는 방법이 각각 사용되고 있다. 본 논문에서는 새로운 이미지 획득 방법으로 시각효과 (visual effect, VFX) 기법 중 한 가지인 크로마키 합성 기술을 이용해 다시점 이미지를 제작하는 방법을 제안한다. 실사를 그린 스크린 위에 배치하여 촬영하고, 3D 컴퓨터 그래픽 (comuter graphic, CG) 배경과 합성을 하는 전체 워크플로우를 제시하고, 각 단계의 역할을 설명한다. 제시된 워크플로우의 전체나 일부를 응용하면 추후 새로운 이미지 획득 방법을 연구하는 데에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.
최근 VR(virtual reality)과 AR(augmented reality)을 이용한 실감형 콘텐츠가 학습 보조 교구로써 주목을 받고 있다. 3D 기반의 콘텐츠는 평면에서 보여지는 2D 기반 콘텐츠보다 다양한 각도에서 대상을 관찰하고 체험이 가능하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 가상환경에서의 아두이노 학습을 위한 3D 모델 기반의 콘텐츠 설계를 제안한다. 블렌더를 이용하여 아두이노 보드와 센서를 구현하고 유니티 엔진을 이용하여 3D 기반의 시뮬레이터 환경을 구성하였다. 제안하는 콘텐츠는 3D로 구현된 아두이노 보드와 센서를 이용하여 학습자들이 쉽게 아두이노의 동작원리와 코딩 과정을 체험해 볼 수 있다.
본 논문은 수업 시간에 AR 과학 실험을 활용함으로써 실험 교육의 어려움을 해소하고, 안전사고를 방지하며, 다자간 경험을 통해 몰입도를 극대화하여 능동적 참여를 끌어내는이끌어 내는 것에 목적이 있다. 현재 개발된 교육용 실감형 콘텐츠의 문제는 (1) 수업에서 실질적으로 활용할 수 있는 탐구형 콘텐츠가 없는 문제, (2) 대부분의 애플리케이션이 일회성 콘텐츠로 끝나는 문제, (3) 교사와 학생 간의 상호작용이 불가능한 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 교육과정에 따른 AR 실험을 개발한다. 교사가 학생을 관리할 수 있는 기능을 통해 교사와 학생이 함께 사용할 수 있도록 개발한다.
기존 이러닝 시스템의 실감형 교육 및 교육적 체감문제를 해결하기 위하여 투명 디스플레이 기반 디바이스에 증강현실 기술을 적용한 실감형 에듀테인먼트 시스템이 연구되었다. 그러나 투명디스플레이를 이용한 에듀테인먼트 시스템의 경우 다중 마커 배열 및 회전 마커 배열의 미검출에 대한 문제점과 투명디스플레이를 투영한 현실 공간과 가상 객체간의 조명환경 차로 인한 부조화 현상에 대한 문제점과 다양한 디바이스를 통해 서비스를 제공받지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 회전 마커 검출이 가능한 향상된 마커 검출 기법을 통해 다수의 마커 배열과 회전 마커 배열을 인식하고 중첩 블록 레이어를 통해 현실 공간과 가상공간의 조명 환경을 통일하여 현실감 있는 융합형 에듀테인먼트 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하였다.
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
Super-realistic content technology has recently attracted attention as a core of the "new normal" that can overcome the spatial constraints caused by pandemics. It is moreover the core that allows users in remote locations to meet and engage in various social, cultural, and economic activities based on a network. Content technology is rapidly spreading beyond the existing entertainment area to various industries as an innovative tool that can be used to overcome space-time constraints and improve the productivity of industrial sites, because reality and virtual reality are now super-connected with ultra-low latency. However, existing services such as teleconferencing and tele-collaboration do not provide a level of realism that replaces face-to-face services, and various technical requirements have been proposed to overcome this. The trends in core technologies such as XR twins, hyper-realistic reproduction, sensory interaction, and emotional recognition technology, which are necessary for interactive realistic content that leads to feelings, from reproduction to experience and emotion, are explained. In this article, our aim is to present the future of realistic content that enables human care and can even overcome psychological difficulties such as the "Corona blues".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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