• 방송과미디어
• /
• 제26권2호
• /
• pp.46-55
• /
• 2021

최근 디바이스와 5G 통신의 비약적인 발전을 통해 가상/증강 현실 분야, 자율 주행 등 3차원 그래픽스 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 3차원 정보를 면밀하게 표현할 수 있는 포인트 클라우드와 다시점 초실감 콘텐츠가 주목받고 있다. 이와 같은 콘텐츠는 전통적인 2D 비디오 대비 많은 데이터를 사용하고 있기에, 효율적 사용을 위해서는 압축이 필수적으로 요구된다. 이에 따라 국제표준화기구인 ISO/IEC 산하 Moving Picture Expert Group(MPEG)에서는 고밀도 포인트 클라우드 및 초다시점 실감형 콘텐츠에 대한 압축 방안으로 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 및 MIV(MPEG Immersive Video) 기술을 표준화 중에 있으며, 또한, 압축된 데이터를 효율적으로 저장, 전송하기 위한 방안으로 Carriage of Visual Volumetric Video Coding(V3C) 표준화가 진행중에 있다. 본 고에서는 MPEG에서 진행중인 V3C 표준 기술에 대하여 살펴보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.323-324
• /
• 2023

본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.1199-1206
• /
• 2015

본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권11호
• /
• pp.427-432
• /
• 2020

효과적인 산림경영계획 수립을 위해서는 수고, 흉고직경 등 수목관리정보에 대한 조사가 필요하다. 하지만 기존의 산림조사 방법의 효율성을 향상시키기 위한 데이터 취득 기술의 융복합 및 적용에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 3D 스캐너를 통해 취득되는 포인트클라우드 데이터를 활용하여 수목관리정보를 구축하고 분석하였다. 고정형 및 이동형 3D 스캐너를 이용하여 연구대상지에 대한 데이터를 취득하였으며, 작업시간 비교를 통해 이동형 3D 스캐너의 효율성을 제시하였다. 또한 포인트클라우드 데이터를 이용한 식생의 객체별 분류를 수행하고, 흉고직경 및 수고에 대한 정보를 구축함으로써 객체 관리가 가능한 수목관리정보를 구축하였다. 기존의 측정 방법과 비교한 정확도 평가 결과 수고는 0.02-0.09m, 흉고직경은 0.01-0.04m의 차이를 나타내었다. 향후 추가적인 연구를 통해 객체별 식생의 위치와 수관에 대한 정보를 구축한다면 산림관리정보 구축 관련 업무 효율성 증가에 기여할 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제40권6호
• /
• pp.571-581
• /
• 2020

하천에 광범위하게 활착되는 식생은 수위 변화 및 흐름 저항에 절대적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 하천 시스템 전반에 영향을 미치는 중요 요소이다. 따라서 유입되는 식생의 형태와 규모를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요함에도 불구하고 현장에서 이를 파악하기란 쉽지 않은 일이다. 따라서 최근에는 지상 레이저 스캐닝 등을 활용하여 대용량의 식생 정보를 취득하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 식생의 복잡한 형상으로 인해 캐노피 영역의 정확한 정보를 획득하기 어려우며, 자연적인 영향에 매우 민감하게 반응한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐닝을 통해 수집된 고해상도의 포인트 클라우드 데이터를 복셀 형식으로 재구현하여 식생의 물리적 구조를 분석하였다. 먼저 잎이 없는 단순한 형태, 잎이 있는 완전한 형태의 식생 및 패치 규모 식생 조건으로 설정하여 각각의 물리적 구조를 분석하였다. 이를 위해 측정된 데이터의 이상치 제거 및 불필요한 데이터의 필터링을 위해 통계적 이상치 제거 방법을 활용하여 각각 17 %, 26 %, 25 %의 포인트를 제거하였다. 또한 후처리 된 포인트 클라우드로부터 복셀 크기별 식생 형상을 재구현하여 실제 식생의 부피와 비교하였으며, 분석 결과, 오차 범위는 각 조건별로 8 %, 25 %, 63 %로 나타났다. 대상 샘플의 규모가 클수록 더 큰 오차가 발생하였으며, 복셀 크기 조정 시 식생의 표면이 시각적으로 비슷하게 보이지만 전체 식생의 부피는 이러한 변화에 매우 민감한 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.849-858
• /
• 2019

최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.

• 방송과미디어
• /
• 제26권2호
• /
• pp.18-30
• /
• 2021

본 고에서는 최근 국제표준으로 완성된 MPEG Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 표준 기술에 대해 소개하고자 한다. AR/VR 등 새로운 미디어 응용의 출현과 함께 그 관심이 3D 그래픽 데이터에 더 많이 모아지는 가운데, 지금까지는 효율적인 압축에 관심이 높지 않았던 포인트 클라우드 데이터의 표준 압축 기술로 만들어진 V-PCC 표준의 표준화 현황과 주요 응용분야, 그리고 주요 압축 기술에 대하여 살펴보고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_1호
• /
• pp.1527-1543
• /
• 2021

본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.21-30
• /
• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.680-691
• /
• 2021

최근 3차원 스캐너 등을 이용한 3차원 영상 획득 기술이 발전함에 따라 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality) 분야에서 활용되는 콘텐츠가 다양해졌다. 이러한 3차원 영상을 나타내는 방식에는 여러 가지가 존재하며, 포인트 클라우드는 그중 하나다. 포인트 클라우드는 3차원 공간에 존재하는 물체를 표현하는 점들의 집합을 의미하고, 실제 객체를 촬영하여 정밀하게 데이터를 획득 및 표현할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 3차원 영상의 특성상 2차원 영상보다는 표현해야 하는 데이터가 많고, 특히 여러 장의 프레임으로 구성된 동적인 3차원 객체는 더욱 많은 데이터를 요구하기에 이를 효율적으로 다루기 위한 고효율의 압축 기술이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 도메인 변환 방법인 3D DCT(3-Dimensional Discrete Cosine Transform)를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 효율적으로 압축하는 기술을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술과 Intra 프레임 기반의 배경 기술 및 2D DCT 기반의 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와의 비교를 통해 제안 기술의 압축 성능을 확인한다.