본 논문에서는 360도 VR을 위한 큐브맵 비디오 환경에서 패턴의 위치 예측을 사용한 빠른 패턴 추적 방법을 제안한다. 구면 큐브맵 프레임은 6면의 텍스처를 가지므로 패턴 탐색도 6면 텍스처에 대해서 모두 수행해야 하므로 평면 프레임의 경우보다 매우 느리다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 칼만 필터를 활용하여 패턴의 향후 위치를 예측하고 패턴이 존재할 가능성이 큰 텍스처만 탐색하여 탐색 영역을 축소하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 6면을 모두 탐색하는 방법보다 월등히 빠르게 수행하면서 정확한 패턴 인식 성능을 보였다.
구면 파노라마 영상에서는 심한 구면 왜곡으로 인하여 기존의 평면 패턴의 탐색 방법인 SURF가 올바르게 작동되지 않는다. 평면 패턴은 구면 영상에서 왜곡되어 나타나므로 구면 파노라마 영상에서의 패턴 탐색 및 다른 텍스처로의 대치는 평면 영상의 경우와 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상을 큐브맵 영상으로 변환하고 구면 왜곡이 제거된 평면 영상에서 SURF를 사용하여 패턴을 탐색하고 해당 평면 텍스처를 대치한 후 다시 구면 파노라마 영상으로 변환하는 구면 파노라마 영상에서의 평면 대치 방법을 제안한다.
360 영상은 상하좌우 모든 영역에 대한 정보를 갖고 있기 때문에 종종 지나치게 많은 정보를 포함하게 된다. 또한 360 영상의 내용을 2D 모니터를 이용하여 확인하기 위해서는 마우스를 이용하여 360 영상을 돌려 봐야 하거나, 또는 심하게 왜곡된 2D 영상으로 변환해서 봐야 하는 문제가 있다. 따라서 360 영상에서 사용자가 원하는 물체를 찾는 것은 상당히 까다로운 일이 될 수 있다. 본 논문은 물체나 영역을 묘사하는 문장이 주어졌을 때, 360 영상 내에서 문장과 가장 잘 어울리는 영상을 추출해 내는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 주어진 문장 뿐 아니라 구도 역시 고려하여 구도 면에서도 보기 좋은 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 우선 360 영상을 2D 큐브맵으로 변환한다. 일반적인 큐브맵은 큐브맵의 경계 부분에 걸쳐 있는 물체가 있을 경우, 이를 검출하기 어려운 문제가 있다. 따라서 더 정확한 물체 검출을 위해 본 논문에서는 변형된 큐브맵을 제시한다. 이렇게 변형된 큐브맵에 Long Short Term Memory (LSTM) 네트워크 기반의 자연어 문장을 이용한 물체 검출 방법을 적용한다. 최종적으로 원래의 360영상에서 검출된 영역을 포함하면서도 영상 구도 면에서 보기 좋은 영역을 찾아서 결과 영상을 생성한다.
다차원 온라인 분석처리 (MOLAP, Multidimensional On-line Analytical Processing) 시스템은 데이타를 큐브라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 이용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브를 디스크에 저장할 때 각 변의 길이가 같은 작은 청크들로 조각내어 저장하게 되면 데이타 클러스터링 효과를 통해 모든 차원에 공평한 질의 처리 성능이 보장되며, 이러한 큐브 저장 방법을 ‘청크기반 MOLAP 큐브’ 저장 방법이라고 부른다. 공간 효율성을 높이기 위해 밀도가 낮은 청크들은 또한 압축되어 저장되는데 이 과정에서 데이타의 상대 위치 정보가 상실되며 원하는 청크들을 신속하게 엑세스하기 위해 인덱스가 필요하게 된다. 본 연구에서는 비트맵을 사용하여 청크기반 MOLAP 큐브를 인덱싱하는 방법을 제시한다. 인덱스는 큐브가 생성될 때 동시에 생성될 수 있으며, 인덱스 수준에서 청크들의 상대 위치 정보를 보존하여 청크들을 상수 시간에 검색할 수 있도록 하였고, 인덱스 블록마다 가능한 많은 청크들의 위치 정보가 포함되도록 하여 범위 질의를 비롯한 OLAP 주요 연산 처리 시에 인덱스 엑세스 회수를 크게 감소시켰다. 인덱스의 시간 공간적 효율성은 다차원 인덱싱 기법인 UB-트리, 그리드 파일과의 비교를 통해 검증하였다.
영상 인식 기술은 평면 영상에 대해서 많이 연구되고 그 성능 또한 발전하고 있다. 그러나 평면 영상이 아닌 구면 파노라마 영상과 다양한 환경에서 주어지는 특수한 형태의 영상에 대한 인식은 평면과 다르게 기하학적인 왜곡으로 인해서 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 평면 영상의 인식 기술에서 최근 각광받는 훈련을 통한 신경망 인식 기법이 구면 파노라마 영상의 인식에서도 쓰일 수 있음을 보인다. 또한 구면 영상에 대한 기존 신경망 모델의 인식률을 높이기 위해서 큐브맵 변환을 활용하는 방법을 제시한다.
데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브 (multidimensional data cube) 기술을 연구하는 데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성 (sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다 차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다.
360 VR 영상은 등장방형 또는 정육면체, 정십이면체 등의 입체 도형의 전개도 형태의 포맷을 가진다. 이러한 포맷들은 각각 다른 특성을 가지고 있지만, 공통적으로 해상도가 일반 2D 영상에 비해 높다는 공통점을 가지고 있다. 따라서 부호화/복호화를 할 때 시간이 많이 걸리며, 병렬 처리가 필수적으로 요구된다. 최신 2D 비디오 코덱인 HEVC에는 병렬화 기술로 Wavefront Parallel Processing(WPP) 기술이 표준으로 적용되어 있는데, 이 기술은 2D 영상을 고려하여 만들어진 기술으로 3D 영상에서 사용했을 때 최적의 성능을 보이지 않는다. 따라서, WPP를 3D 영상에 적절한 방법이 필요하며 본 논문에서는 큐브맵 포맷에서 개선된 WPP 부호화/복호화 방법을 제안한다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험 결과 기존 WPP와 비교하여 PSNR에는 큰 손실이 없으며 15%~20% 정도의 부호화 복잡도가 추가로 감소했다. 제안하는 방법은 향후 3D VR 영상을 위한 코덱에 필수적으로 포함될 것으로 기대된다.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터의 병렬 처리에 사용되는 프로그래밍 모델이다. 데이터 큐브(data cube)는 대용량 데이터의 다차원 분석에 널리 사용되는 연산자로서, 주어진 차원 애트리뷰트들의 모든 가능한 조합에 대한 group-by 를 계산한다. 차원 애트리뷰트가 n 개일 때, 데이터 큐브는 총 $2^n$ 개의 group-by 를 계산한다. 본 논문은 맵리듀스 환경에서 데이터 큐브를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $2^n$ 개의 group-by 를 분할하고 이들을 ${\lceil}n/2{\rceil}$개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 제안 방법은 각 맵리듀스 잡에서 맵 함수가 출력하는 중간결과의 크기를 최소화함으로써 총 계산 비용을 크게 줄인다. 실험을 통해 제안 방법은 기존 방법에 비해 데이터 큐브를 더 빠르게 계산함을 보인다.
Interior Mapping은 효율적으로 그래픽 리소스를 최적화하는 방법들 중에 하나로 사용되어왔다. 본 논문에서는 보편화 된 게임엔진인 Unreal Engine 4를 활용하여 Interior Mapping을 적용했을 시 3D 게임 내의 성능 변화를 검증하기 위해 실제 모델링과 Interior Mapping의 렌더링 속도(FPS), 폴리곤 개수, 쉐이더 복잡도, 각각의 리소스 용량을 비교하였다. 또한, 효율적인 기술의 적용을 위해 큐브 맵 텍스처의 해상도와 세부 정보에 따른 성능 차이를 검증하였다.
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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