현재 우리나라 암발생률을 보면 유방암과 갑상샘암이 매년 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 따라서 I-131 scan과 전초림프절 검사인 lymphoscintigraphy가 많이 시행되고 있다. 그러나 이러한 검사는 전통적인 핵의학 영상 검사들과 마찬가지로 병리생태를 영상화하는 데에는 탁월하나 해부학적 정보는 많지 않다. 따라서 트랜스미션 스캔을 실시하여 해부학적 위치를 찾는 데 도움을 주는 등 여러 방법을 사용하고 있으나 만족스럽지 못하다. 이에 착안하여 감마실사영상의 fusion으로 좀 더 해부학적 정보가 많은 영상을 구현하고자 한다. 2009년 4월부터 7월까지 본과를 내원하고 SIEMENS사의 Symbia Gamma Camera를 이용하여 lymphoscintigraphy를 시행한 환자와 I-131 추가 검사를 시행한 환자를 대상으로 하였다. 먼저 감마카메라로 촬영한 후 촬영실 천정에 설치한 hyVISION사의 소형카메라(R-2000)로 동일 위치를 촬영하여 감마영상과 소형카메라의 실사영상을 자체개발한 Gamma Ray Tool Fusion 프로그램을 이용하여 fusion하여 일치도를 평가 하였으며, 환자 및 술자의 피폭선량을 평가하였다. 술자와 환자의 피폭선량은 트랜스미션 스캔을 적용하기 위한 플러드 선원의 제작과정과 실제 트랜스미션 스캔이 적용될 때 방사선피폭이 발생되며 술자의 방사선피폭은 평균 14.1743 ${\mu}Sv$이며, 환자의 방사선피폭은 평균 0.9037 ${\mu}Sv$이다. 또한 fusion 영상에서 감마마커와 실사마커가 일치하였고 플러드 선원에 의한 피폭은 없었다. 본원에서 구축한 감마영상과 실사영상의 fusion 프로그램으로 보다 많은 해부학적 정보를 포함하고 있는 영상을 임상의 및 판독의에게 제공할 수 있고, 업무프로세스가 감소되어 편리한 조작이 가능하게 되었다. 또한 플러드 선원에 의한 피폭을 줄일 수 있어서, 다른 핵의학 검사에도 사용이 가능할 것으로 생각되어진다. 하지만 환자의 사생활이 존중되어야 하기 때문에 검사시행 전, 검사진행 과정과 장점 등을 자세하게 설명한 후 환자가 동의할 경우 검사를 실시하여야 할 것이다.
최근 VR 콘텐츠의 인기와 함께 다양한 촬영장치를 이용한 실사기반 VR 360 영상제작이 주목을 받고 있다. 과거 VR 콘텐츠 제작은 많은 작업이 필요해 연구소 수준에서만 가능했으나 최근 카메라의 소형화로 VR 실사 촬영이 콘텐츠 제작자들에게 보편화되고 있다. 본 논문은 오늘날 상황에서 유통되는 다양한 VR 콘텐츠를 비교 연구하고 비용면에서 강인한 실사 기반 360 영상제작의 장단점을 분석하고 있다. 기존 영상 촬영 전문가가 사용하기 어려운 단점을 지적하고 이를 위한 해결 방안을 제시하고자 한다. 액션캠이나 일체형 카메라보다 수동조작이 가능하고, 원규격(raw foramt) 지원 카메라에서 360 촬영이 영화식 후반작업에 더 적합하다는 것을 간단한 실험 촬영을 통해 증명하였다.
디지털 사이니지와 다면 영상 시스템은 강한 몰입감으로 스토리와 정보를 전달하는 제4의 미디어로 사용되고 있다. 대형 디지털 사이니지에서 상영되는 콘텐츠는 주로 실사 영상보다는 컴퓨터 그래픽을 이용한 영상으로 제작되고 있다. 그 이유 중 하나는 콘텐츠 제작을 위해 촬영된 영상을 사용하려면 제작범위가 극히 제한적이고 고해상도 실사 촬영의 한계로 크고 넓게 구성된 디지털 사이니지 화면에서 고화질 재현에 무리가 많기 때문이다. 반면 영화 상영관 중앙에 있는 스크린과 좌, 우측 벽면을 스크린으로 활용한 Screen X와 Escape는 디지털 시네마용 카메라 3대로 실사 촬영하여 스티칭 작업 후 다면 영상 시스템을 갖춘 극장에서 실감 영상으로 상영되는데 관객들에게 많은 실감 체험을 주고 있다. 이번 연구는 Screen X의 다면 영상 촬영 제작기술과 크로마키 기법을 이용하여 고해상도로 촬영된 영상을 디지털 사이니지에서 화질 열화 없이 상영할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 미리 모델링된 실객체에 대한 3차원 모델을 변형하면서 애니메이션을 정의하고, 실사 객체를 추적하면서 카메라 뷰 상의 실사 객체에 애니메이션을 적용하는 방법을 제안한다. 애니메이션 정의는 라플라시안 기반 메쉬 변형 방법으로 3차원 모델을 변형시키며 키프레임을 지정함으로써 이루어진다. 정의된 애니메이션은 실제 환경에서 추적된 실사 객체의 영상으로부터 모델에 텍스처를 입힌 뒤, 카메라 포즈를 이용하여 객체 위치에 객체 모델을 렌더링할 때 적용된다. 제안된 방법을 통해 사용자가 원하는 대로 실제 환경에 대한 카메라 뷰 상에서 실사 객체가 변형되는 모습을 용이하게 보여줄 수 있다.
본 논문은 점진적으로 변형되는 다수의 가상 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있는 2D 가상 헤어스타일의 컬러 영상 분할 및 반자동 필드 모핑에 관한 것이다. 제안된 방법에서는 2D 실사 영상에서 컬러 영상 분할을 통해 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 디지털 홀로그래피 방식의 비디오 서비스를 위한 서비스 시스템의 구조를 제안하고자 한다. 실사 영상의 디지털 홀로그래피 서비스를 위해서 레이저를 이용한 광학적인 홀로그램 획득이 아닌 실사 기반의 홀로그램 획득 방법을 이용한다. 실사 기반의 홀로그램 획득 방법에는 스테레오 및 다시점 카메라, 그리고 깊이 카메라를 이용하는 것들이 포함된다. 각 카메라 시스템으로 획득된 정보는 깊이와 RGB 정보로 만들어진 후에 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 과정을 거치면서 홀로그램이 된다. 생성된 홀로그램은 SLM(spatical light modulator)를 통해서 복원되어 영상 서비스를 제공한다. 또한 디지털 홀로그램 기반의 비디오 서비스를 위한 신호처리 기법들을 종합적으로 논의하고, 마지막으로 스테레오 및 깊이 카메라 기반의 홀로그램 생성 결과들을 보인다.
본 논문은 2D 실사 기반 가상 헤어스타일의 자연스런 착용감을 제공하기 위한 것으로, 가상 헤어스타일러의 모발 블렌딩 방법에 관한 것이다. 제안된 방법을 2D 실사 영상에서 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상타에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 머리모양의 변형을 따라 단계적으로 변하는 가변 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 모발 블렌딩을 수행함으로써 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스러운 착용감을 제공하는 여러 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있다. 통상 이러한 작업은 사용자의 수작업에 전적으로 의존하는 반면에 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 반자동화를 통해 작업 피로도와 작업 시간을 경감시킬 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스런 착용감을 제공하는 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 이점이 있다.
고정된 위치를 중심으로 회전운동만 체험할 수 있는 3 자유도(DoF: Degrees of Freedom)를 넘어 위치를 변경하며 운동시차까지 포함된 6 자유도를 지원하는 몰입형 미디어에 대한 연구가 지속해서 진행되고 있다. 특히 부드러운 시점 변경을 제공하기 위해 특정 위치에서 샘플링 된 여러 개의 텍스쳐(또는 컬러) 및 깊이맵 영상(MVD: Multiview Video plus Depth)으로 구성된 다시점 영상을 통해 실제로 획득되지 않은 위치에서의 영상을 만들어내는 가상시점 합성(virtual view synthesis) 기술이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 몰입형 미디어의 대표적인 데이터 형식인 다시점 영상을 실사 및 컴퓨터 그래픽스(CG: Computer Graphics) 환경에서 획득하는 방법에 관해 설명한다.
본 논문에서는 라이팅 환경을 구성하고 있는 광원과 물체의 광학적인 특성을 모델링하여 특정 위치의 관찰자의 시야에 들어오는 3차원 영상을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 제안했던 기법을 개선하고, 실제의 자동차 리어램프를 실험에 적용하여 추정한 빛자극과 측정된 빛자극을 비교하여 검증하였다. 랜더링 알고리즘으로는 컴퓨터 그래픽에서 많이 사용되고 있는 광선추적기법을 이용하고, 정확한 실사영상(realistic image)을 재현하기 위하여 물체의 물리적 특성을 반영하는 분광분포를 고려하였다. 물체의 빛 표면반사 및 투과특성과 광원의 빛방출 기하특성을 모델링하여 시점으로 들어오는 빛에너지 추정의 정확도를 개선하였다. 또한 추정된 빛에너지를 인간시각이 느끼는 동일한 색자극으로 디스플레이에 표시할 수 있도록 모니터특성화기법을 적용하여 실사영상에 근접한 영상을 재현하였다.
최근 실감미디어를 넘어선 실감미디어에 대한 요구가 증대하고 있고, 전 세계적으로 불어닥친 코로나 사태로 인해서 비대면이라는 불가피한 사회적 사태에 직면하면서 실감미디어에 대한 필요성은 더욱 강조되고 있다. 실감미디어 기술에 있어서 기존의 현실감과 현장감을 넘어서기 위한 기술로 실사 기반의 볼류메트릭 4D 영상 기술이 각광을 받고 있다. 볼류메트릭 4D 영상은 기존의 VR 기술이 갖는 인터렉션의 한계를 넘어서고, 그래픽스 기반의 AR 기술이 갖는 사실감의 한계를 넘어설 수 있는 차세대 기술이다. 볼류메트릭 4D 영상 기술의 많은 장점에도 불구하고, 이 기술의 확대는 여러 가지 이유에서 쉬운 일이 아니었다. 그 중심에는 볼류메트릭 4D 영상을 획득하기 위한 스튜디오의 구성에 있을 것이다. 다음으로는 수많은 영상 데이터를 통합하기 위한 정밀한 영상처리 기술에 있을 것이다. 물론 이러한 연구와 개발이 이루어지기 위해서는 그에 맞는 하드웨어 및 소프트웨어 환경이 갖추어져야 할 것이다. 뿐만 아니라 아직까지 볼류메트릭 4D 영상을 위한 콘텐츠 소비 생태계가 전혀 갖추어져있지 않고, 현재의 미디어 서비스 환경은 아직까지 볼류메트릭 4D 영상을 내재하기 위한 준비가 되어있지 않다. 그럼에도 불구하고 미디어 시장 곳곳에서 볼류메트릭 4D 영상을 활용하는 사례들이 등장하고 있다. 본 고에서는 이러한 볼류메트릭 4D 영상을 이용하여 콘텐츠를 제작하고 서비스하기 위한 시도의 첫번째 단계인 캡쳐(획득)에 대해 집중적으로 살펴보고자 한다[1].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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