• 제목/요약/키워드: 3차원 포인트 데이터

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Carriage of Volumetric Visual Video based Coding(V3C) 국제표준 기술 동향

  • 남귀중;김규헌
    • 방송과미디어
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    • 제26권2호
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    • pp.46-55
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    • 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.

V-PCC 기반 플렌옵틱 포인트 클라우드의 색상 속성 정보 부호화 방법 (V-PCC based Color Attributes Compression for Plenoptic Point Clouds )

  • 이하현;강정원
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.109-111
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    • 2022
  • 일반적인 포인트 클라우드(Point Clouds)는 3 차원 공간상의 포인트가 한 개의 색상 정보만을 포함하고 있는 반면에 플렌옵틱 포인트 클라우드(Plenoptic Point Clouds)는 사실감을 향상시키기 위해 한 개의 포인트가 여러 시점에서 촬영된 색상 정보들을 모두 포함하고 있는 새로운 방식의 볼륨 메트릭 데이터 표현 방식이다. 하지만, 일반적인 포인트 클라우드에 비해 더 많은 색상 정보를 필요로 하기 때문에 효율적인 압축이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 기반 포인트 클라우드 압축 표준 기술인 V-PCC 를 기반으로 플렌옵틱 포인트 클라우드의 색상 속성간 중복성 제거를 통해 효율적으로 색상 정보를 압축할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법은 다중 플렌옵틱 색상 속성 정보를 독립적으로 부호화 경우에 비해 상당한 성능 향상이 있음을 보여준다.

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새로운 룩업테이블을 이용한 3차원 디지털 홀로그램의 고속 합성 및 복원 (Fast Generation and Reconstruction of Digital Holograms Using a Novel Look-up Table)

  • 김승철;김은수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권3C호
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    • pp.255-261
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    • 2008
  • 3차원 물체에 대한 디지털 홀로그램을 합성할 때 사용되는 기존의 LT(look-up table) 방식은 고속연산은 가능하나 과도한 데이터 저장 공간을 요구하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LT 방식의 연산속도는 그대로 유지하면서도 데이터 저장용량을 획기적으로 줄여줄 수 있는 새로운 룩업테이블 방식인 N-LT(novel look-up table) 제시하였다. 즉, 제안된 방식에서는 기존 LT 방식에서와 같이 3차원 물체의 모든 방향의 포인트가 아닌 각 깊이 방향의 포인트에 대한 요소 프린지 패턴만을 저장하고, 그 깊이 평면에 존재하는 포인트들의 프린지 패턴은 요소 프린지 패턴을 이동시켜 계산하게 된다. 실험 결과 제안된 N-LT 방식은 기존의 광선추적(ray-tracing) 방식에 비해 48.7배의 속도향상을 갖고, 기존의 LT 방식에 비해 1/217 정도의 데이터 공간이 필요함이 분석되었다.

포토 스캐닝 기술을 기반으로 한 3D 모델링 제품디자인 프로세스에 관한 연구 (3D Modeling Product Design Process Based on Photo Scanning Technology)

  • 이준상
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권11호
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    • pp.1505-1510
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    • 2018
  • 그래픽스 분야의 제품모델링 제작기술은 급속하게 발전하고 있고 3차원 데이터 응용과 활용성은 계속 증가하고 있다. 제품디자인 제작에 있어 3차원 모델링 제작에는 많은 시간이 소요된다. 최근 역설계 방식은 3D 데이터의 응용과 제작시간단축으로 활용성이 크다. 본 연구는 영상데이터 기반으로 포토메트리를 이용하여 3차원 포인트 클라우드 및 메쉬 데이터를 추출하고 이를 응용하여 제품의 1차 시안을 제작한다. 디자인 수정에 중점을 두어 2차 시안이 제작되었으며 3차 시제품 제작을 위한 3D 프린팅 작업을 진행한다. 이러한 제품디자인 제작과정에서 영상데이터의 활용과 가능성 및 3D 모델링 제작시간의 단축, 효율적인 프로세스를 제시한다. 또한 제품디자인 환경변화에 대응하기 위한 신제품 개발 프로세스 시스템의 모델을 제안한다.

리모델링 프로젝트의 역설계 적용을 위한 최적 3차원 레이저 스캐닝 정보 획득 방안에 관한 연구 - 실내 리모델링을 대상으로 - (A Study on Optimal Laser Scanning method for Reverse Engineering at Interior Remodeling Project)

  • 이상설;권순욱
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제15권3호
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    • pp.3-11
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    • 2014
  • 최근 국내 건축경기 불황에 대한 방안으로 리모델링 시장이 신규 유망시장으로 주목받고 있다. 하지만 리모델링 공사를 추진하는데 있어, 도면의 부재나 도면 정보의 부족 등으로 시공에 상당한 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 역설계 기술을 이용한 도면화 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이지만, 현장에서는 역설계 기술의 정확도와 도면화 시간에 대한 정보부족으로 역설계 기술의 사용을 주저하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실험을 통해 역설계 과정 중 3차원 형상 정보를 획득하는데 있어서 포인트 데이터 정밀도에 따른 측정시간과 오차를 분석하여 최적의 포인트 데이터 획득 정밀도를 제안하고자 한다.

V3C 비트스트림 기반 ISOBMFF 캡슐화 실험 (ISOBMFF encapsulation experiment based on the V3C bitstream)

  • 남귀중;김준식;김규헌
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.154-156
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    • 2021
  • 최근 3차원 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이에 따라 3차원 영상에 대한 압축과 전송 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 Moving Picture Expert Group(MPEG)에서는 기존의 2차원 비디오 코덱을 이용하여 고밀도 포인트 클라우드 압축하는 방안인 V-PCC와 3DoF+ 영상을 압축하기 위한 방안인 MPEG Immersive Video(MIV)를 표준화 중에 있다. V-PCC와 MIV는 압축 방법의 유사성으로 인해 동일한 Volumetric Visual Video-based Coding(V3C) 형식으로 저장된다. 압축된 V3C 데이터를 효과적으로 저장하여 이용하기 위해서는 ISO based Media File Format(ISOBMFF) 캡슐화 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 MPEG의 Carriage of V3C data 표준에 따라 V3C 데이터를 ISOBMFF로 캡슐화 실험을 진행하였으며, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 V3C 데이터로 복원한 뒤, 디코딩 하여 확인하였다.

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MPEG G-PCC 국제표준 기술

  • 변주형;최한솔;심동규
    • 방송과미디어
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    • 제26권2호
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    • pp.31-45
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    • 2021
  • 본 고는 ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 7 MPEG(Moving Picture Experts Group) 3DG(3D Graphics coding) 그룹에서 진행되고 있는 포인트 클라우드 데이터 압축 표준 기술 중 하나인 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 표준에 대하여 설명하고자 한다. G-PCC는 포인트 클라우드의 기하 정보와 속성 정보를 3차원 공간에서 서로 다른 기술을 이용하여 압축하는 표준으로, 무손실 압축 방법의 경우 10:1의 압축율을 제공하고 손실 압축의 경우 35:1 정도의 압축율을 보인다. 본 고에서는 G-PCC의 기하 정보와 속성 정보의 압축 방법을 상세히 설명하고 같은 기능을 수행하는 압축 기술 간의 성능을 비교하고자 한다.

3차원 얼굴 메이크업을 위한 사실적인 피부 렌더링 (Realistic Skin Rendering for 3D Facial Makeup)

  • 이상훈;김현중;최수미
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.520-528
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    • 2013
  • 메이크업 시뮬레이션은 입력 장치와 디스플레이를 사용하여 가상의 디지털 얼굴에 다양한 화장법을 시험해 볼 수 있는 도구이다. 최근에 다양한 메이크업 스타일을 지원하는 시뮬레이션 시스템들이 개발되었지만, 대부분의 시스템들이 2차원 얼굴 영상을 사용하기 때문에 피부를 사실적으로 표현하는데 제약이 많다. 본 연구에서는 피부의 거칠기와 반사도를 조절할 수 있는 사실적인 3차원 메이크업 방법을 개발하였다. 제안 방법은 3차원 스캐너로 획득한 고해상도의 얼굴 데이터 상에서 피부 파라미터 값을 변경하면서 메이크업을 시뮬레이션할 수 있다. 또한 포인트 기반 형상표현을 사용하여 3차원 렌더링 과정을 간단하고 유연하게 표현하였으며, 얼굴 부위에 따라 반사도를 달리 적용하여 보다 사실적인 메이크업 시뮬레이션을 가능하게 하였다.

지반정보로부터 3차원 가시화 프로그램 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of a 3D Visualization Program from Geotechnical Information)

  • 이봉준;민홍;고훈준
    • 한국지리정보학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.49-62
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    • 2022
  • 시추데이터는 작업자가 작업현장에서 안전하게 공사를 수행할 수 있도록 제공하는 지반정보로, 현재 시추데이터를 3차원 데이터로 만들어서 3차원 형태의 이미지로 볼 수 있도록 지원하고 있다. 지반정보의 3차원 가시화를 이용하여 다양한 프로그램을 개발하는 국내의 기업들은 지반 정보의 3차원 가시화를 위해 C Tech Development Corporation에서 개발한 MVS 프로그램을 사용하고 있다. 그러나 MVS 프로그램은 유료 프로그램이고 국내에서 개발하는 3차원 관련 프로그램에서 사용하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 파이썬의 Gempy 오프 소스를 이용하여 군집화된 시추정보로 부터 3차원 지층모델을 생성할 수 있도록 MVS를 대체할 수 있는 라이브러리를 개발하고자 한다. 3차원 지층모델 프로그램은 각 지층별 포인트 데이터를 생성하고 보간을 통해서 지층별 표면을 생성한다. 그리고 각 지층별 표면을 합하여 3차원 지층모델 프로그램을 완성한다. 고양 지역의 시추데이터로부터 MVS 프로그램과 제안하는 프로그램으로 3차원 모형을 생성하여 비교하였을 때 큰 차이가 없음을 확인하였다.

Building Dataset of Sensor-only Facilities for Autonomous Cooperative Driving

  • Hyung Lee;Chulwoo Park;Handong Lee;Junhyuk Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권1호
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    • pp.21-30
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    • 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.