3차원 영상의 촬영 및 재생은 마치 우리에게 카메라와 텔레비전의 존재가 지극히 당연한 것처럼 낯설지 않은 주제가 되었다. 3차원 영화에 대한 시장의 본격적인 반응이 시작된 지도 거의 10년이 돼가고, 최근 몇 년 사이에는 가상/증강현실에 관한 기술이 빠르게 대중화되고 있다. 이런 흐름 속에서 3차원 광정보처리 기술 개발의 다음 행선지는 어디인지, 그리고 그 다음은 어디인지를 심사숙고하고 관련 연구를 착실히 수행해 나갈 필요가 있다. 1장에서는 3차원 광정보 취득 및 재생 기술의 근황, 2장에서는 차세대로 불릴 만한 기술들을 서술한다. 그리고 3장 이후로는 여러가지 기술 중, 궁극의 3차원 정보 처리로 일컬어지는 홀로그래피 기술에 대해 서술한다.
3차원 복원 기술은 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 표면의 색상을 디지털화하는 기술이다. 일반적으로 가상현실, 게임, 애니메이션 등의 컴퓨터 그래픽스에 기반한 응용에서는 숙련된 디자이너가 수작업으로 3차원 모델을 제작하는데, 이는 시간이 많이 소요되고, 디자이너의 숙련도에 따라서 품질의 차이가 많은 단점이 있다. 뿐만 아니라 실세계에 존재하는 물체를 모델링할 때는 일일이 측정을 하는 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 3차원 복원 기술은 이에 대한 대안으로 연구되고 있는 기술로써, 이미 많은 응용 분야에서 활용되고 있을 뿐만 아니라 새로운 서비스가 꾸준히 창출되고 있는 기술이다. 본 고에서는 3차원 복원 기술을 분류하고, 컴퓨터 비전 분야의 주연구 대상인 영상분석을 통한 3차원 복원 기술에 대해 설명한다. 또한, 3차원 복원 기술의 응용 사례와 상용화된 제품에 대해 설명하고, 향후 발전 방향을 제시한다.
차세대 방송 서비스는 입체감있는 3차원 AV 콘텐츠와 자연스럽게 사용자와 인터랙션하는 대화형 콘텐츠를 기반으로 하는 실감방송으로 변화되어 갈 것으로 예상된다. 이러한 실감방송 서비스에서는 현장감을 효율적으로 나타낼 수 있는 음상 정위 및 음장 재현 등 3차원 오디오 기술과 사용자 인터랙션을 위한 객체기반 오디오 처리 기술들이 필요하다. 본 고에서는 이러한 현장감과 사용자 인터랙션을 통하여 가상현실에 근접한 서비스를 제공하기 위한 대표적인 3차원 오디오 기술의 개발 동향을 살펴본다. 우선 3차원 오디오 기술의 기본 개념 및 개요를 기술하며, 이러한 3차원 오디오 기술에 기반한 대화형 3차원 오디오 기술 개발에 대한 최근 동향을 살펴보고, 국내에서 개발하고 있는 객체기반 3차원 오디오 기술에 대하여 간략히 설명한다.
디지털 영상 기술의 발전과 함께 최근 3차원 영상 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 3차원 비디오는 고성능 비디오(high-performance video)와 함께 차세대 영상 기술로 각광받고 있다. 3차원 비디오는 사용자에게 자유로운 임의의 시점에서 입체감 있는 영상을 제공할 수 있다. 이 논문은 멀티미디어 전송에 관한 국제 표준화 기구인 MPEG의 다시점 비디오 부호화(multiview video coding, MVC)그룹과 3차원 비디오 부호화(3D video coding, 3DVC)그룹에서 다뤄진 3차원 비디오 부호화 기술을 소개한다.
3차원 실감 방송은 현실 세계의 일들을 가상의 환경 속에서 체험할 수 있게 하는 차세대 방송 기술이다. 최근 다시점 카메라를 이용한 3차원 입체 영상에 대한 관심이 높아지면서, 3차원 영상의 획득 방법과 부호화 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 더 실감나는 장면을 제공하기 위한 3차원 실감 방송의 개념을 설명하고, 3차원 영상의 역사를 간략히 살펴본다. 특히, 최근 MPEG 표준화 그룹에서 진행되고 있는 3차원 비디오 부호화 기술을 소개하고, 향후 진행될 표준화 과정을 설명한다.
미국과 일본, 그리고 유럽의 일부 선진국에서는 이미 1990년대 초부터 3차원 TV에 대한 연구를 시작하였고 국내에서도 이와 관련하여 일부 대학 및 연구소를 중심으로 3차원 입체영상 방식과 3차원 정보처리 기술에 대한 기초 연구가 진행되고 있다. 3차원 TV 및 실감방송 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 멀티미디어 처리 기술이 필요하다. 다시점 카메라 시스템, 깊이 카메라, 다채널 오디오 획득 장치를 이용하여 미디어를 획득하여 편집한 후, 이를 부호화하여 전송하고 디스플레이 단에서 재현하는 기술 개발이 진행되고 있다. 현재, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 이런 멀티미디어 처리 기술을 바탕으로 3차원 TV에 관한 표준화 작업을 진행하고 있다. 본 고에서는 3차원 TV의 개념 및 세계 동향 그리고 현재 사용되고 있는 다양한 3차원 비디오 부호화 기술에 관하여 기술하고자 한다.
문명 발전에 의해 생활공간이 더욱더 복잡해짐에 따라 현실 세계의 3차원 공간으로서의 이해가 필요해졌고, 3차원 공간을 효율적으로 관리 및 분석하기 위하여 3차원 GIS에 대한 중요성이 대두되기 시작하였다. 현재까지의 3차원 GIS는 1990년대에 들어서 3차원 가상도시의 등장으로 도시 모델의 3차원 가시화에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 3차원 가상도시는 도시 관리 차원에서 도시공간의 표현, 분석, 모델링, 시뮬레이션 등을 통하여 도시정보의 체계적이고 효율적인 관리를 가능하게 한다. 3D GIS 기술의 활용 사례로는 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획, 3차원 시뮬레이션, 3차원 위치기반 서비스, 도시 행정 관리 등이 있다. 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획 활용 분야에서는 3차원 GIS를 활용하여 새롭게 건설되는 건물들이나 토지 이용 변경에 따른 경관 분석을 가상공간에서 시뮬레이션 분석함으로써 경관 변화 예측 및 적합한 경관 설계에 대한 분석을 한다. 3차원 시뮬레이션의 경우 환경오염도 분석, 최적의 입지선정, 개발 전후의 경관 차이, 각종 재난에 따른 위험도 분석, 경관과 일조량 분석 등을 미리 가상도시에 시뮬레이션 함으로서 불필요한 업무를 줄일 수 있고 발생할 수 있는 결과 값을 예상할 수 있다. 3차원 위치기반 서비스의 경우 자신의 위치를 비교적 정확히 측정함으로서 생소한 도시를 방문하거나 위치를 찾아갈 경우 최단 경로 및 최적 경로를 탐색할 수 있다. 앞으로의 3차원 GIS 기술 동향으로 유비쿼터스 환경에서의 시공간분석(Temporal GIS)과 3차원 실내공간인지 기술 개발 등으로 볼수있다. 시공간분석은 시공간 질의를 통한 공간정보의 시간에 다른 변화 계산 또는 예측된 결과를 분석할 수 있고, 시공간 분석에 사용되는 공간적, 시간적 정보의 조합은 적어도 3차원 이상의 정보를 나타내기 때문에 필요에 따라 다양한 결과를 산출 할 수 있다. 종합적으로 시공간분석은 GIS의 분석 범위를 넓혀 주며 실시간 GIS 응용시스템 개발을 위한 주요 과업이다. 3차원 실내공간정보 표현기법과 공간분석 및 공간인지 기법을 이용한 통한 유비쿼터스 환경에서의 3차원 실내공간인지 기술 개발을 통해 최근 공간정보를 기반으로 한 위치기반서비스내 u-서비스 즉, 인간 행태의 분석, 관리 및 응용을 지원하도록 한다 이는 위치기반서비스 사용자의 주변상황에 대한 인지능력을 향상시켜주고 최근 사회적 이슈가 되고 있는 U-City의 성공여부에 직접적인 영향을 미칠것이다. 이를 위해 다음과 같은 기술개발이 수행되어야 할것이다. 첫째로, 공간인지 기술을 위한 3차원 실내공간표현 방법 개발, 둘째로, 3차원 실내공간정보를 이용한 공간분석 및 공간인지 기법 개발, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 3차원 실내공간인지를 위한 미들웨어 개발을 통해서 공간정보의 활용을 macro-scale 공간에서 micro-scale로 확산될 것이다. 그러므로, 본 세미나를 통해서, 3차원 GIS의 활용의 보편화와 대중화를 위해서는 3차원 데이터 획득 및 처리 방법, 3차원 공간데이타베이스, 공간 분석 및 가시화에 대한 기술적 이슈들을 논하고자 한다.
2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
본 논문은 3 차원 이미징 기술과 컴퓨터 그래픽스 기반의 시뮬레이션 분야에서 매우 성공적인 두 기술의 융합을 기반으로 진행한 연구를 제안한다. 먼저 3 차원 디스플레이 시스템에 재생할 집적 영상 이미지를 생성하는 방법에 대해 설명한다. 이는 3 차원 포인트 클라우드에서 가상 핀홀 배열로 입사각을 역투영하는 계산방식을 통해 해당 이미지를 생성한다. 우리는 재생되는 3 차원 영상의 초점면을 자유롭게 선택하는 방법에 대해서도 설명한다. 또한, 복수의 관찰자에게 동시에 다양한 시점 정보를 기반으로 몰입감 넘치는 3 차원 영상을 제공하는 3 차원 디스플레이 시스템을 소개하고, 다양한 실험결과를 기반으로 결론을 제시한다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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