본 논문은 디지털 영상 제작 시스템 기술 발전에 따른 영상 제작의 비선형화가 갖고 있는 구조와 특성에 관한 현상을 살펴보고자 한다. 기존의 아날로그 제작 방식에 비해 디지털 영상 제작의 가장 큰 특정은 영상제작의 1인 다역화에 따른 영상 콘텐츠를 제작의 경제성과 전문 영역의 창출을 통한 영상 제작 분야의 발전을 도모한다는 점이다. 디지털 기술 발전에 따른 영상 제작의 비선형화는 새로운 디지털 영상 콘텐츠의 전문성 강화 및 전문 영역의 확대 방안을 모색할 수 있는 계기를 마련하는 것으로 분석된다.
영상이 포함하고 있는 풍부한 정보를 검출하고 이해하기 위해서는, 영상속의 일관된 상호관계를 갖는 영상 객체 그룹을 이해하고 표현하는 영상 구문 검출 기술(Visual Phrase Detecting Technology)이 필수적이다. 영상 구문 검출 기술은, 영상이 포함하고 있는 다양하고 풍부한 정보를 추출하고 활용하기 위한 핵심 기술로 이를 이용한 자동차 주행중 전방 감시, 영상의 자동 주석 달기, 동영상의 검색, 쇼핑 공간에서의 부정행위 검출(fraud detection) 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
위성영상 기술을 이용하여 홍수 발생시 홍수피해지역의 신속한 산출하고, 그 피해내용에 대한 파악을 위성 영상과 그 활용 기술을 이용하여 분석하고자 하였고, 지구관측 위성영상의 홍수방재 분야에서의 기술적 활용성을 살펴보고, 이를 바탕으로 위성영상을 이용하여 홍수피해 범위의 산출 및 피해내용의 산출을 위한 체계적인 공정을 수립하였다. 특히, 기존의 홍수해 방재 업무 중 위성영상을 이용하여 홍수해 분석이 가능한 항목과 범위를 도출하고 비광학 원격탐사의 대표적 기술인 레이더 영상의 분석 기술에 대해서 분석하여 악천후시의 홍수 추적에 활용하도록 정리하였다. 사례연구의 과거 중대 홍수지역 대상유역은 2002년 8월에 발생한 태풍 '루사'로 인해 가장 피해를 많이 입은 강원도 지역의 남대천 및 그 상류지역으로, 해당 지역에 대한 홍수 전후의 변화탐지 분석을 위성영상을 이용하여 수행하였으며, 위성영상 활용 기술의 실용성을 검증하였다. 또한 위성영상 기반 수해정보의 수집.생성 및 제공 체계를 제시하였다. 이러한 연구의 경제적인 측면의 활용성은 재난피해 저감으로 인한 사회비용 절감이라는 측면과 기술적인 측면에서는 아직 개발 초기 단계이지만 점증하고 있는 위성영상의 홍수재해분야 활용에 대한 기술적 기반을 제공에 있다. 본 연구결과는 홍수관리 뿐만 아니라 수자원의 계획 및 관리에도 활용될 것으로 판단되며, 특히 분석항목의 종류에 따라 적절한 영상을 사용하도록 유도함으로써 비용..효과의 측면에서도 중요한 참고 자료로 활용될 수 있다.
입체영상 기술은 디지털 영상 분야의 중요한 갈래이며, 지난 20여년 동안 연구와 발전을 거쳐 크게 성장하였다. 이 기술은 많은 분야에서 더 다양화되고 중요한 영상콘텐츠 제작 방법으로 발전하고 있다. 입체영상 기술에 기초한 홀로그램 투영 기술은 1947년 영국 헝가리계 물리학자 대니얼 가버의 이론적 연구 이후 홀로그램 기술은 지속적이면서 빠른 속도로 발전해 사회적으로 이슈화 되었다. 현재 진정한 홀로그램 기술에는 미치지 못하지만, 이와 유사한 기술을 활용한 입체영상 작품이 다양한 분야에 응용되면서 점점 더 중요하게 부각되고 있다. 본 연구는 디지털 영상콘텐츠 디자인 설계의 관점에서 고전적이고 창의적인 입체영상 기술을 활용한 콘텐츠 사례를 분석하고 홀로그램 투영의 멀티프로토콜 방향을 모색하였다.
3차원 TV 방송 기술(3D Tele-vision), 이 중에서도 스테레오스코픽3DTV기술은 다시점 스테레오스코픽(stereoscopic) 비전 기술을 적용하여 2차원 영상에 깊이 정보를 부가하고, 이 깊이 정보로 인하여 시청자가 마치 영상이 제작되고 있는 현장에 있는 것 같은 생동감 및 현실감을 느낄 수 있게 하는 방송 기술로서 HDTV의 뒤를 이을 차세대 방송기술의 하나로서 기대되고 있다. 현재, 세계적인 규모의 박람회나 전시장 등의 이벤트 행사장에서는 반드시라고 해도 될만큼 3D 디스플레이를 사용한 전시 시설이 설치되어 있으며, 생동감 있는 3D 영상을 즐길 수 있다. 3차원 영상은 눈앞에 펼쳐진 장면을 잡으려고 손을 내밀어 버리거나, 전방에서 다가오는 영상을 엉겁결에 피하거나 할 만큼, 종래의 2D 영상과는 전혀 다른 시각적 효과를 가지고 있다.(중략)
최근, 대용량 영상 데이터베이스가 축적되면서 영상 인식과 영상 검색 분야가 주목받고 있으며, 다양한 디바이스에 따라 생성되는 영상의 해상도가 상이하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 내용-기반 영상 검색을 위한 새로운 칼라 기술자를 제안한다. 제안 알고리즘에서는 공간 칼라 정보에 대한 웨이블릿 변환과 채널 및 변환 서브밴드에 따른 가중치를 적용하여 칼라 특징 벡터를 추출한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘의 검색 성능을 평가하였으며, 유사한 특징 벡터 크기를 기준으로, 기존의 MPEG-7 등의 칼라 검색 기술자보다 다중-해상도의 영상 데이터베이스에서 향상된 검색율을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 단일 특성의 특징 벡터를 추출하는 검색 기술자로써, 다중 특징으로 결합하기 위한 기본 기술자로 활용될 수 있다.
깊이감, 시점 등의 3차원 영상정보 제공 방법에는 양안 시차에 의한 스테레오 방식, 다시점 기반의 스테레오 방식, 라이트필드 기반의 스테레오 방식, 체적 내에 실제 발광점들을 물리적으로 형성하는 체적형 방식, 빛의 간섭과 회절현상을 이용하여 실제 물체의 파면을 재현하는 홀로그래피 방식 등이 존재한다. 본고에서는, 3차원 영상기술로써 최근 이슈화되고 있는 플렌옵틱 영상기술의 개념을 다시점 영상생성 및 재초점 기능의 관점에서 소개하고, 동시에 관련 국내외 기술개발 동향을 파악하고자 한다. 또한, 플렌옵틱 영상기술의 고도화를 위한 최신 연구개발 이슈 및 응용 가능한 서비스 시나리오에 대해 탐구해 봄으로써, 향후 플렌옵틱 영상처리 기술의 발전 및 활용도를 전망해 보고자 한다.
2000년 이후 국내 기관별 기록물 소장량의 지속적인 증가와 이에 대한 활용 요구가 증가하면서 기록물 기술 개선의 필요성이 제기되었다. 하지만 종이기록물에 대한 기술 개발 및 연구는 활발히 진행된 반면 영상기록물 기술 분야는 그 가치와 중요성은 인식되면서도 영상기록물의 다양성과 특수성으로 인해 전문적 기술 개발 및 연구가 미비하였다. 이에 본 연구에서는 영상기록물 기술의 개선 방향을 도출하기 위해 영상기록물 기술의 특수성 및 국내 영상기록물 기술현황, 해외 기록물 기술 사례 및 영상기록관리 전문가 대상 심층면담을 진행하였다. 이를 통해 영상기록물 정보 본질의 재규정 및 지속 연구, 디지로그적 관점의 영상기록물 기술 및 관리, 이용자 중심 기술 및 다양한 검색도구 개발, 연관정보 관리 강화로 영상기록물 가치창출, 영상기록물 생애주기를 관통하는 기술요소 관리 등의 개선 방향을 제안하였다.
입체영상콘텐츠 촬영기술은 촬영현장에서 리그라는 특수장비를 이용해 입체영상기술을 관할하는 스태프인 스테레오그래퍼, 영상콘텐츠의 전반적인 촬영기술을 주관하는 촬영감독의 협업을 통해 진행된다. 그러나 현재 한국의 입체영상콘텐츠 제작은 태동기에 있고 워크플로우는 아직 정착되지 않은 상태다. 본 연구는 입체영상콘텐츠 제작 사례를 기초로 입체영상 습득과 관련된 스태프의 직능을 구체적으로 분석함과 동시에, 높은 품질의 입체영상콘텐츠를 습득하고, 시간과 비용 면에서 효율적인 워크플로우를 디자인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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