본 논문은 실시간 고해상도 비디오 스티칭을 위한 새로운 콘텐츠 보존 시접선 추정 알고리즘을 제안한다. 시접선 추정은 영상 스티칭 후 중첩 영역에서의 시각적 왜곡을 최소화하기 위한 요소 기술 중 하나이다. 기존 시접선 추정 알고리즘들은 요구되는 연산량과 메모리 사용량이 높은 최적화 알고리즘에 기반을 두고 있음에도 불구하고, 추정된 시접선이 객체를 피하지 못해 객체를 자르거나 반복하는 현상을 유발한다. 또한, 프레임 간의 추정된 시접선의 시간적 일관성이 부족하여 불필요한 잦은 변동이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 직선의 시접선을 활용하여 효율적이고 시간적 일관성이 있으며, 심층신경망 기반 객체 세그먼테이션 알고리즘을 활용하여 객체를 피하여 시접선을 형성하는 시접선 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 고해상도 360° 다중 시점 동영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 짧은 시간에 시각적으로 유사한 360VR 동영상을 생성하는 시접선을 추정함을 확인하였다.
최근 VR 콘텐츠 제작은 크게 3가지 방법이 사용된다. CG를 이용한 방법, 게임엔진을 이용한 방법 그리고 실사촬영 방법이다. 이중 가장 보편적인 제작방법은 실사촬영이다. 하지만 지금까지 실사촬영은 대부분 액션캠(actioncam)을 이용한 촬영으로 영화, 드라마 같은 전문적인 영상 제작 방식과는 차이가 있다. 본 논문에서는 영상제작 전문가 방식과 액션캠 촬영 방식의 차이를 지적하고 대안을 제시하고 있다. 제안된 방법은 log 촬영을 통해 HDR이 가능한 촬영과 이를 활용한 편집 방법이다. 실험 촬영, 편집 결과 제안한 방법이 기존 액션캠 촬영 방법보다 더 많은 색정보를 확보할 수 있고 이를 통해 액션캠이 구현하기 어려운 고화질 영상을 구현하였다.
본 논문에서 저작권 보호 기술 적용을 위해 실감형 360도 영상의 강인성 정보를 이용하여 UCI 운영을 위한 응용 메타데이터 요소를 제안한다. 오늘날 멀티미디어 콘텐츠의 산업의 규모가 비약적으로 커지고 있음에 따라 이를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있는 콘텐츠 고유의 식별체계가 요구되고 있다. 현재 국내에서 운용 중인 대표 식별자는 정통부가 개발한 UCI가 활용되고 있다. UCI는 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있으나 저작권 보호 기술에 직접적으로 연관이 되어 있지 않아 이를 보완할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 UCI와 직접으로 연동할 수 있는 실감형 360도 동영상 응용 메타데이터 요소 및 운영 방법을 제안하여 저작권 보호 기술을 적용할 수 있도록 한다.
아주 높은 압축률에서도 시각적으로 만족할 만한 동영상을 전송할 수 있는 3차원 영상 분할기반 부호화법을 제안하였다. 두개의 변화검출 마스크를 이용하여 동영상에서 의미있는 움직임 영역만을 효과적으로 추출하고 또한, 차영상을 분할하는 대신 현재 프레임을 직접 분할함으로써 높은 압축률에서도 우수한 품질의 영상을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안된 방법은 Miss America의 연속영상을 360배 정도의 압축률로 전송하였을 경우에도 재생영상의 품질이 우수함을 확인하였다.
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.
4차 산업의 주요 기술로 주목받고 있는 실감형 360 동영상 콘텐츠의 시장 규모는 매년 증가하고 있다. 하지만 대부분의 영상이 DRM 해제 후 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해 또한 증가하고 있다. 이러한 이슈에 대응하는 기술로 필터링 기술을 사용하고 있으나 대부분의 불법 저작물 필터링 기술은 2D 영상의 불법 복제 여부를 판단하는 기술에 국한되고 있으며, 이를 실감형 360 동영상에 적용하기 위해서는 4K UHD 이상의 초고화질에 따른 특징 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계를 극복해야 하는 과제가 남는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 딥 러닝 기술을 이용한 실감형 360도 동영상 내 특징 데이터 인식률 개선 방법을 제안한다.
최근 VR 콘텐츠의 등장과 함께 다양한 촬영 장치를 이용한 실사기반 VR 360° 영상제작이 주목을 받고 있다. 기존 VR 콘텐츠 제작은 많은 작업이 필요해 연구소 수준에서만 가능했으나 최근 카메라의 소형화로 VR 실사 촬영이 콘텐츠 제작자들에게 보편화되고 있다. 본 논문은 이런 상황에서 현재 VR콘텐츠 제작에 주로 사용되는 액션캠 중심으로 다양한 콘텐츠 제작장비를 비교 연구하고 문제점을 제시하고 있다. 문제점 해결을 위해 시네마급 카메라를 사용해 VR 촬영을 시도했으며 결과 양질의 VR 콘텐츠 제작을 위해서는 액션캠보다 시네마급 카메라 사용과 표준렌즈 기반 콘텐츠가 만들어질 수 있도록 기술적 연구가 필요함을 알 수 있다.
Since the world's first 3D commercial film with red-blue glasses was introduced in 1922, remarkable progress has been made in the field of 3D video. 3D video content gained enormous popularity with the movie "Avatar," which greatly increased the sale of 3D TVs. This momentum has weakened owing to lack of 3D content. However, the recent trend of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) made 360 VR video and 3D games using a head mounted display wide spread. All these experiences mentioned above require wearing glasses to enjoy 3D content. Super multi-view content technology, on the other hand, enables viewers to enjoy 3D content without glasses on a super multi-view display. In this article, we introduce the technologies used to make super multi-view content, interact with it, and author content, which are developed by ETRI.
MPEG-I Visual group is actively working on enhancing immersive experiences with up to six degree of freedom (6DoF). In virtual space of 3DoF+, which is defined as an extension of 360 video with limited changes of the view position in a sitting position, looking at the scene from another viewpoint (another position in space) requires rendering additional viewpoints using multiple videos taken at the different locations at the same time. In the MPEG-I Visual workgroup, methods of efficient coding and transmission of 3DoF+ video are being studied, and they released Test Model for Immersive Media (TMIV) recently. This paper presents the enhanced clustering method which can pack the patches into atlas efficiently in TMIV. The experimental results show that the proposed method achieves significant BD-rate reduction in terms of various end-to-end evaluation methods.
VoD (Video-on-Demand) 서비스는 가입자가 원하는 컨텐츠를 실시간으로 전송하는 서비스의 형태이다. 오늘날은 방대한 양의 멀티미디어 데이터를 효율적으로 압축하고 보다 빠르게 전송할 수 있는 시스템의 발달이 가속화되고 있고 이는 VoD 서비스의 증가로도 이어지고 있다. 그러므로 가입자가 원하는 컨텐츠를 보다 효과적으로 제공할 수 있는 VoD 서비스의 방법을 찾는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 기존의 NVoD (Near-VoD) 서비스 또는 TVoD (True-VoD) 서비스 만을 제공함으로서 생길 수 있는 단점을 없애고 장점만 살릴 수 있는 방법을 제안하였다. 이는 기존의 가입자단에 Buffer를 제공하여 NVoD를 TVoD화 함으로서 가능하게 하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법이 필요한 버퍼의 크기를 제시하고 전체적인 알고리즘을 제시하여 이를 구체화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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