차세대 방송은 시청자에게 고품질의 멀티미디어 서비스는 물론 다양한 상호작용 기능도 제공해야 한다. 사용자 상호작용은 시청자의 행동이 방송콘텐츠에 영향을 주거나 방송콘텐츠가 의도한 상황으로 시청자가 방송을 즐길 수 있게 한다. 차세대 방송은 이러한 사용자 상호작용 서비스를 통해서 보다 실감나는 방송을 시청자에게 제공할 수 있다. 요즘 관심을 끌고 있는 3차원 방송은 주로 자유시점 영상서비스에만 초점을 맞추고 있어서, 넓은 의미의 사용자 상호작용 서비스를 지원하기에는 부족하다. 본 논문에서는 방송기술의 발전 추세를 살펴보고, 사용자 상호작용 기술에 대한 국내외 상황을 분석해 본다.
본 연구는 'Tamed Cloud'라는 군집형 데이터 알고리즘을 활용한 데이터 시각화 기술을 가상공간에 적용한 사례를 연구하며 다양한 형태의 실감형 전시콘텐츠 구현 가능성을 모색한다. 이를 위해 먼저 코로나-19를 기점으로 가상현실(VR) 전시콘텐츠의 분류화를 시도하며 여기에 적용되었던 기상현실 기술들을 정리한다. 나아가 다양한 실감형 전시콘텐츠들이 관람객들에게 온라인과 가상전시를 통해 작품들을 감상할 기회를 제공하고 있다. 이러한 흐름 속에서, 가상현실과 증강현실(AR) 기술이 도입되어 관람객들은 작품을 보다 몰입감 높게 감상할 수 있게 되었으며 작품과 사용자 간 인터렉션이 가미된 실감형 전시콘텐츠의 가능성도 실증되고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 가상현실 기술 등장 이전과 이후로 나누어 전시콘텐츠들의 변천사를 돌아보고, Tamed Cloud라는 군집형 알고리즘 기술이 어떻게 가상공간에 적용되어 <70mK> 라는 실감형 전시콘텐츠로 구현되었는지 그 사례를 연구한다. 이를 종합하여 데이터 시각화와 가상현실 및 실감형 콘텐츠의 융합 방식을 제안하며, 가상공간 내에서의 실감형 전시콘텐츠의 새로운 대안으로써 제안한다.
렌즈어레이 기반의 3D 집적 영상 디스플레이 기술은 비교적 간단한 시스템 구조에서 무안경 방식의 완전시차(full parallax)를 가지는 3D 영상 표시가 가능하기 때문에 차세대 디스플레이 기술 중에 하나로 여겨지고 있다. 본 고에서는 이러한 렌즈어레이 기반의 3D 집적 영상 디스플레이에 대해서 소개하고, 최근에 성능 향상을 위하여 개발이 진행 중인 시간다중화 3D 집적 영상 디스플레이 기술과 콘텐츠 생성 기술에 대해서 설명한다.
오늘날 대중매체와 인터넷의 발달로 인하여 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이는 수자원 분야에서도 마찬가지이다. 우리나라의 다목적 댐의 수문 자료와 수질 정보, 실시간 하천 수위 자료뿐만 아니라 댐의 실시간 수문 영상까지도 안방에서 원할 때마다 볼 수 있다. 더구나 각종 자료를 생생한 사진과 영상, 애니메이션 등으로 실감나게 보여주고 있다. 그렇다면 미국에서는 물과 관련된 어떠한 사이트가 있는지 그리고 어떤 정보를 제공하고 있는지 표 1과 같이 대표적인 몇 가지를 소개하고자 한다.(중략)
가상현실은 현실에 구애받지 않고 상상의 세계를 현실과 같이 만들어 내어 인체의 모든 감각기관이 인위적으로 창조된 세계에 몰입됨으로써 현실에 있는 것처럼 느낄 수 있는 사이버스페이스이다. 본 논문에서는 청취자의 머리움직임에 따라 머리 추적기로부터 수신된 정보로서 음향의 방향감 간의 상관모델을 구성하여 시스템내의 S/W 모듈에 전달하는 인터페이스와 이를 토대로 머리 움직임 변화에 부합되는 실감음향을 생성하고, 영상도 함께 동기화하여 몰입감을 증대시키는 실감음향 인터페이스에 대해서 논의한다.
최근 VR은 다양한 장르에 콘텐츠를 융합함으로써 사용자에게 공간의 제약 없이 현장감 제공이 가능해짐에 따라 관심을 받기 시작했다. 또한 실감 콘텐츠 기술 확보가 가능해짐에 따라 다양한 사용자 체험형 콘텐츠 개발도 가능해지고 있다. 하지만 국내에서 VR산업은 게임분야를 제외하고 활용정도가 낮다. 이에 본 논문에서는 실감형 가상 여행 콘텐츠를 제작하여 HMD에 디스플레이하는 방법을 제안 및 구현한다. 360도 영상과 VR로 표출했기 때문에 개인방송 여행 콘텐츠에서 사용자에게 현지에서 직접 경험하는 듯한 몰입감과 현장감을 제공하고, 사용자 인터페이스를 접목하여 양방향 통신이 가능하도록 설계하여 콘텐츠를 체험하는데 편리성을 극대화하였다.
모바일 UHD, 초다시점 영상, 증강/가상현실 등 실감형 서비스를 통한 체험하고 즐기는 실감 올림픽을 위해 기가급 데이터 전송이 가능한 모바일 인프라가 토대가 되어야 한다. 최근 이동통신은 2020년 상용화를 목표로 5G 이동통신 연구, 개발 및 표준화 경쟁이 활발히 진행 중이다. 5G 이동통신은 1000 배의 전송속도 향상을 통해 언제 어디서나 사용자에게 1 Gbps 전송속도의 서비스를 제공하는 것을 핵심 성능지표로 고려하고 있다. 1000 배의 전송속도 향상을 위한 기술적 해결 방향으로 추가 주파수 확보, 주파수 효율 개선, 네트워크 밀집도 증대가 고려되고 있으며, 세 가지 해결 방향을 동시에 만족시키는 기술로 밀리미터파 액세스 기술이 5G 이동통신의 핵심 기술로 주목받고 있다. 본고에서는 밀리미터파 5G 이동통신 기술에 대해 소개한다. 5G 이동통신 기술의 큰 축으로 밀리미터파 액세스 기술이 주목받고 있는 이유에 대해 기술하고, 밀리미터파 5G 이동통신 동향에 대해 소개한다. 5G 이동통신 시스템 측면에서 밀리미터파 5G 이동통신 기술의 도입 시나리오에 대해 예측해보고, 밀리미터파 5G 이동통신을 실현하기 위한 RF 기술, 물리계층 기술, 상위계층 기술에 대해 기술한다.
본 논문은 네트워크에서 가상현실 입체영상을 응용하여 현실과 가까운 실감형 입체영상을 볼 수 있도록 설계하였으며, 또한 멀티미디어 영상분야에서 제작할 수 있는 저작도구의 구현을 목표로 하였다. 네트워크 가상현실 시스템은 원격지의 사용자에게 일관성 있는 가상의 세계를 제공하며, 군사ㆍ오락ㆍ네트웍게임ㆍ건축ㆍ쇼핑몰 등의 응용 분야에서 실감형 시스템으로 볼 수 없었던 것을 네트워크 가상현실 시스템의 가장 보편적 플랫폼 구조인 클라이언트-서버 구조로서 인터넷 상에서 가상현실 입체영상을 표현하는 구조이다. 그리고, 네트워크 상에서 쉽게 응용할 수 있도록 저작도구를 설계하여 Library(Parser 및 Scene Graph생성)를 구축하고, 여러 사용자가 네트워크 상의 3차원 가상세계를 쉽게 구현하여 사용할 수 있도록 연구 하였다.
정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.
본 논문에서는 실감 콘텐츠 생성에 쓰이는 움직이는 다수 카메라 시스템을 위한 분해법 기반 자동 보정 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존 자동 보정 연구는 스테레오 카메라 혹은 고정된 다수 카메라 시스템에 한정되어왔다. 보다 넓은 영역의 3차원 복원이나, 다수 카메라를 사용하는 일반적인 응용으로의 확장을 위해서는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일반적인 다수 카메라 시스템 (동적인 시스템 포함) 구조에 대한 강건한 자동 보정 방법을 제안하고, 카메라 구조가 평면 구성을 갖는 다수 카메라 시스템 보정 알고리즘을 제안한다. 우선, 기하학적 제한 요소를 바탕으로 분해법을 사용하기 위한 수식을 유도하고, 유도된 정리를 바탕으로 실질적인 자동 보정 사용법을 설명한다. 특히, 평면을 이루는 카메라 시스템에서의 분해법 적용이 어파인 복원과 같다는 성질을 증명하고, 어파인 분해법을 활용한 자동 보정 알고리즘을 제시한다. 실험에서는 제안된 알고리즘을 시뮬레이션 데이터와 실제 영상에 적용한 실험 결과를 보인다. 제안된 알고리즘은 다수 카메라 시스템을 활용한 영상 기반 3차원 실감 콘텐츠 복원이나, 하드웨어의 지원과 함께 실시간 다수 카메라 증강 현실 시스템에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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