최근 들어, 안경식 3D TV 등장으로 3D 입체 콘텐츠의 활성화가 기대된다. 안경식의 불편함을 해소하기 위해 무안경식 3차원 입체 영상 디스플레이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서 렌즈 어레이(lens array)로부터 만들어지는 기초영상(elemental images)을 생성하는 것이 필수적이다. 그러나 렌즈 어레이를 구성하는 렌즈의 개수가 증가함에 따라 기초영상을 생성하는데 많은 시간이 소요되고 있으며, 고용량의 볼륨데이터에 대해서는 더 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 좀 더 효율적으로 개선하기 위해 CUDA 기반의 OpenCL를 사용하여 집적영상을 생성하는 기법을 제시한다. 제안된 방법을 세 종류인 Tesla C1060, Geforce 9800GT와 Quadro FX 3800 그래픽 카드를 갖는 PC 환경에서 실험하였으며, 실험 결과 최근 연구 결과[11] 보다 약 20배 정도 성능 개선이 있었다.
본 연구는 서울의 영화산업과 방송산업 공간분포를 분석하고 집적지 변화에 작용하는 산업 성장과 도시 특성에 주목하여 서울 영상산업 클러스터의 공간적 특성을 파악하고자 한다. 1994년, 2004년, 2014년, 2021년의 서울시 사업체 조사를 분석자료로, 산업의 성장을 확인하고 공간적 자기상관성 분석(Moran's I와 LISA분석)을 수행해 영상산업의 공간분포와 집적지 변화를 확인했다. 또한 현직 종사자 인터뷰의 질적자료 수집과 분석으로 영상산업의 현황과 집적지 형성 요인 등을 파악하여 종합적인 분석을 시도했다. 분석 결과 영화산업과 방송산업 집적지는 서울에 분산되어 다핵형태로 성장하고 있다. 1994년에 영화산업 집적지는 충무로와 강남, 방송산업은 여의도로 집적지 구분이 뚜렷했던 반면, 2021년에는 마포와 강남이 영화산업과 방송산업의 공통 집적지로 나타났다. 그 외 여의도, 강서-영등포 일대의 방송산업 집적지와 성수 일대의 영화산업 집적지가 확인되었다. 끝으로 본 연구에서는 서울의 영상산업 성장과 공간적 분포 변화에 작용한 요인들을 영상산업의 특성과 도시환경의 변화와 연관시켜 제시하였다.
집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 사용자가 특수 안경을 착용하지 않고 3차원 입체영상을 볼 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 한가지이다. 집적 영상 시스템은 3차원 정보를 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지인 기초영상(Elemental Image)의 형태로 저장한다. 그리고 이런 이미지들을 다시 렌즈 어레이를 통해서 보여주어 사용자들로 하여금 3차원 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이런 기초영상은 컴퓨터 그래픽을 이용해서 만들어낼 수도 있는데 이런 집적 영상 방식을 CG(Computer Generated) 집적 영상 시스템이라고 한다. 그리고 컴퓨터를 이용해 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑(Image Mapping)이라고 한다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering), PGR(Parallel Group Rendering) 등이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산양이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 생성 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG(Computer Graphics) 응용 분야에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법에 비해 속도 향상을 이룬 VVR(Viewpoint Vector Rendering)이라는 향상된 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 설명한 후 VVR을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 추후 개선되어야 할 방향을 제시한다.
본 논문에서는 렌즈 배열에 의한 대용량의 3차원 집적 영상을 활용하기 위한 효율적인 압축 방법을 제안한다. 기존의 정지영상 압축 기법은 각 요소 영상간의 상관도를 적절하게 제거하지 못하여 압축 효율 및 화질 측면에서 낮은 성능을 보인다. 또한, 각 요소 영상을 1차원 스캔방법에 의해 분리하여 동영상 압축기법을 이용할 경우 요소 영상간 상관도를 효과적으로 제거하는 데 한계가 있다. 제안하는 방식에서는 2차원 참조기법에 의해 각 요소 영상을 분리하고, 이를 H.264/AVC의 다중 프레임 참조 기법을 이용하여 효과적으로 압축한다. 제안하는 2차원 참조 기법은 요소 영상의 수직, 수평 및 대각 방향의 상관도에 따라 최적의 참조 영상을 선택할 수 있어 가장 좋은 압축성능을 나타낸다. 실험 결과는 정지 영상 압축 방법에 비해 요소 영상을 분리하는 방법이 압축 성능을 향상시킴을 보이고, 제안하는 2차원 참조 기법이 1차원 스캔 방식에 비해 주관적 화질 및 객관적 성능에 있어 뛰어남을 보인다.
최근 3차원 디스플레이 기술로서 유망한 집적 영상 기술을 이용하여 3차원 물체에 대한 컴퓨터 재생 방식이 활발히 연구되고 있다. 이 방식은 집적 영상 기술로 픽업되는 요소 영상을 가상의 핀홀 배열 모델을 이용하여 컴퓨터적으로 특정한 거리의 재생 평면에 확대 중첩함으로서 3차원 영상을 효과적으로 재생하는 방식이다. 그러나 많은 수의 요소 영상은 일반적으로 사각형의 구조를 가지기 때문에 확대 중첩될 경우에 재생 영상에서 격자 구조의 밝기 불균일 문제로 인한 해상도를 떨어뜨리는 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 원형 매핑 모델에 기초한 컴퓨터 집적 영상 재생 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 기존의 방식에서 발생하는 3차원 재생 영상에서의 불균일 문제를 극복할 수 있으며 3차원 영상의 해상도를 개선할 수 있다. 제안된 방식의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터적 모의 실험과 광학적 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 집적 영상 기술에 기반한 컴퓨터 3D 영상 복원을 이용하여 비선형 3D 영상 상관기를 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 기준 3D 물체와 목표 3D 물체의 요소 영상들을 렌즈 어레이를 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 발표한다.
본 논문에서는 컴퓨터 집적 영상에서의 정교한 요소 영상 추출 및 전처리 기술에 대해 제안한다. 전처리 기술은 영상 복원 과정 전에 영상의 왜곡 및 잡음을 제거하는 기술이다. 픽업 과정에서 발생된 왜곡 및 잡음은 주로 회전 왜곡으로, 복원된 영상의 화질을 저하시킨다. 이 문제점을 극복하기 위해서 요소 영상 추출 및 전처리 방법을 제안하고, 이를 통하여 왜곡 및 잡음이 영상 복원 과정에 미치는 영향에 대해서 설명하였다. 광학 및 컴퓨터 실험을 통하여 교정 전, 후의 복원 영상의 특성을 비교하였다.
본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.
대부분 집적영상 기법에서는 사각형 렌즈 어레이가 사용되고 있으며, 이로 인해 집적된 빛의 분포는 사각격자 형태로 기록된다. 그러나 육각형 렌즈 어레이를 사용하면, 사각형 렌즈 어레이보다 더 높은 밀도의 빛의 분포와 이상적인 원형 렌즈에 가깝게 이미지를 기록 또는 재생 할 수 있다[4]. 육각형 렌즈 어레이 요소영상을 병렬 처리 기법을 사용하여 생성하기 위해서는 요소영상을 구성하는 각 화소에 대하여 그 화소가 속할 육각형 렌즈를 결정해야하고, 이 과정은 화면에 출력되는 모든 화소에 대하여 진행 되며 많은 계산량이 요구된다. 본 논문에서는 3D 볼륨 데이터를 사용하여 육각형 렌즈 어레이에 대한 요소영상을 생성하기 위해 OpenCL를 사용한 병렬 처리 기법을 제안한다. 제안 된 방법을 위한 실험에는 Male [$128{\times}256{\times}256$화소] 볼륨데이터를 사용하였으며, 실험 결과 $20{\times}20$개의 육각형 렌즈 어레이에 대해 요소영상을 초당 20~60장 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 집적 영상(Integral imaging)에서 3차원 영상을 자유시점에서 재생하는 방법에 대해 설명한다. 집적 영상은 완전시차와 연속적인 시점을 제공하기 때문에 자유시점 재생을 사용하여 3차원 물체의 측면을 재생할 수 있다. 따라서, 이러한 3차원 데이터를 사용하여 보다 향상된 3차원 영상의 시각화 및 패턴 인식이 가능할 수 있다. 이를 증명하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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