본 영상은 새롭게 등장한 차세대 미디어 360 VR을 기반으로 한다. 기술의 발전으로 디지털 콘텐츠가 발달하고, 코로나 펜데믹 비대면 시대가 열리면서 사람들은 직접 가지 않고 즐길 수 있는 콘텐츠를 찾게 되었다. 360 VR은 현장에 직접 가지 않아도 현장에 간 것처럼 입체감 있게 콘텐츠를 즐길 수 있는 차세대 미디어다. 이를 활용하여 효과적으로 지역 홍보 영상을 만드는 것에 대한 연구를 하고자한다.
본 논문에서는 360 비디오의 특성을 이용하여 픽쳐 경계에서 코딩 효율을 증가시키는 움직임 벡터 예측 방법을 제안한다. VVC의 화면간 예측에서 움직임 벡터 후보군을 구성할 때 주변 블록의 위치가 픽쳐의 경계 바깥이면 후보군 구성 과정에서 제외되어 픽쳐 경계에서 코딩 효율이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해 360 비디오의 부/복호화를 위한 투영 방법의 특성을 이용하여 이미 복호화된 정보로부터 픽쳐의 경계에서 추가로 후보군을 구성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 JVET-360 CTC의 임의 접근 환경에서 VTM6.0 및 360Lib9.1와 비교한다. 그 결과로써 제안하는 방법은 추가 계산 복잡도 없이 휘도 성분에서 평균 0.02%, 색차 성분에서 각각 평균 0.05%, 0.06%의 비트율 감소를 보이고, 픽쳐의 경계에서는 비트율이 휘도 성분에서 평균 0.29%, 색차 성분에서 각각 평균 0.45%, 0.43% 감소하였다. 그리고 DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality-Scale) 방법을 통해 제안하는 방법의 주관적 화질 평가를 수행하여 MOS (Mean Opinion Score)값을 얻는다. MOS값은 평균 0.03 향상되었고, MOS값과 비트량을 이용하여 BD-MOS를 구한다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 최대 8.78%, 평균 5.18% 향상하였다.
360 VR 기술은 관객이 이야기가 진행되는 공간의 내부에 존재함으로써 이야기에 참여한다고 인식하게 함으로써 몰입감과 현존감을 효과적으로 느끼게 할 수 있기 때문에, 영화뿐만 아니라 음악, 연극, 무용 등의 공연 예술에도 활용되고 있다. 논문에서는 2015~2020년에 Youtube에 공유된 음악 공연 콘텐츠의 360도 영상 중에서 실제로 무대에서 공연하는 라이브 형태의 공연을 촬영한 30개의 360도 영상을 무대의 형태와 카메라의 개수 및 특성을 중심으로 분석하였다. 스튜디오에서 촬영되는 뮤직비디오 촬영과는 달리 라이브 공연은 관객과 함께하는 공연이기 때문에 공연의 특성에 맞는 무대의 형태와 관객석의 배치가 우선되며, 360 VR 카메라를 사용하는 연출도 무대와 관객 환경의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 무대의 형태를 3가지로 분류하고 360 VR 카메라의 개수, 고정형과 이동형 카메라 사용 여부 등에 따라 주로 사용되는 카메라 배치와 특성을 분석하고 정리하였다.
몰입감 있는 가상 현실 영상을 제공하기 위한 360 도 영상 부호화 및 전송 기술이 활발히 연구되고 있으나, 현재 가상현실 장비가 사용가능한 연산 능력 및 대역폭으로는 몰입감 있는 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 고화질 360 도 사용자 시점 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. 기존의 high-efficiency video coding (HEVC) 에서 구현되었던 타일 추출기와 달리 제안하는 추출기는 360 도 영상에 대한 비트스트림에서 여러 개의 타일을 추출한다. 이후 추출된 타일들은 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림과 동시 전송되어 예상치 못한 사용자 시점 변경에 대응한다.
본 논문에서는 불법복제 영상 판단을 위한 RGB 변위값 측정을 통한 360도 영상 식별 기준 키 프레임 선정 방법을 제안한다. 방송 프로그램이나 영화 등과 같은 콘텐츠는 인터넷들을 통하여 국내뿐만 아니라 해외로도 대량 불법 유통됨으로써 국가적으로 큰 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법복제 여부를 빠른 속도로 판단하기 위한 방법으로 360도 영상에서 추출된 각각의 프레임에서 RGB 변위값을 측정하여 동일한 장면으로 인식되는 프레임을 하나로 묶어 해당 장면의 키 프레임으로 선정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 불법복제 영상의 판단 시간을 단축시키고 판단 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
4차 산업혁명 패러다임이 확산되면서 차세대 디지털 디바이스로 VR 디바이스와 관련 콘텐츠 산업에 대한 사회적 주목도가 더욱 높아지고 있다. VR 콘텐츠 영역 중에서 $360^{\circ}$ 3D 동영상은 미디어 영역에서 가장 주목받고 있고, 구글에서는 교육용 콘텐츠로 활용하고 있다. 이에 본 연구에서는 $360^{\circ}$ 3D 동영상에 대한 이용자 조사를 통해 이용자들의 관련 콘텐츠 이용실태 및 이용 동기를 분석하였다. 분석결과, 응답자들이 가장 많이 활용한 플랫폼은 유튜브로 나타났고, 이용했거나 이용할 의향이 있는 장르는 게임과 영화로 나타났다. 콘텐츠의 현실감에 대해서는 이용자 보다는 이용할 의향이 있는 응답자의 응답비율이 높았다. 이용동기 조사결과에서는 VR 기기를 활용해 $360^{\circ}$ 3D 콘텐츠를 시청한 경험이 있는 집단과 시청할 예정인 집단사이에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것은 모두 4개였다. $360^{\circ}$ 3D 동영상 이용이 '즐겁다'는 문항, '재미있다'는 문항, '새로운 경험을 준다'는 문항에 대해서는 시청 예정 집단이 시청한 집단보다 더 그렇다고 응답했다. 반면에 '미래를 생각하게 한다'는 문항에 대해선 시청한 집단이 시청 예정 집단보다 더 그렇다고 응답한 것으로 나타났다. 이런 결과를 종합해 보면 아직까지 VR 콘텐츠가 이용자들에게 주는 충족감이 기대보다 크지 못하다고 평가될 수 있지만, 기술발전에 따른 환경 변화에 대한 체험적 경험 제공 측면에서는 긍정적이라 평가될 수 있다.
영화관 발전 이유는(보통 영화,3D MIX,4D)관중 시청각 효과가 위해서 발전한다. 이제 까지 최고한 시청각 효과 받을 수 있는 기술을 $VR360^{\circ}$ Degree panoramic video촬영 기술 밖에 없다. 하지만 이 기술을 전통 영화 촬영 기술 보다 완전히 다르다. 이 기술 영화 방면 운용하면 원래 영화적 이론 크게 충격 받다.
실사 및 그래픽 기반 가상현실 콘텐츠는 360도 영상을 기반으로 하며, 시청자의 의도나 자동 추천 기능을 통한 뷰포트 추출이 필수적이다. 본 논문은 360도 영상에서 다중 객체 추적 기반의 뷰포트 추출 시스템을 설계하고, 다중 뷰포트 추출에 필요한 병렬화된 연산 구조를 제안한다. 360도 영상에서 뷰포트 추출 과정을 ERP 좌표의 3D 구 표면 좌표 변환과 3D 구 표면 좌표의 뷰포트 내 2D 좌표 변환 과정을 순서대로 픽셀 단위의 스레드로 구성하여 연산을 병렬화하였다. 제안 구조는 항공 360도 영상 시퀀스들에 대하여 최대 30개의 뷰포트 추출 과정에 대한 연산 시간이 평가되었으며, 뷰포트 수에 정비례하는 CPU 기반 연산 시간에 비해 최대 5240배 가속화됨을 확인하였다. ERP 프레임 I/O 시간을 줄일 수 있는 고속의 I/O나 메모리 버퍼를 사용 시 뷰포트 추출 시간을 7.82배 추가 가속화가 가능하다. 제안하는 뷰포트 추출 병렬화 구조는 360도 비디오나 가상현실 콘텐츠들에 대한 동시 다중 접속 서비스나 사용자별 영상 요약 서비스 등에 활용될 수 있다.
360도 VR(Virtual Reality) 비디오 서비스에 대한 관심이 증가함에 따라서 대용량의 VR 비디오 데이터를 압축하여 전송하기 위한 기술이 빠르게 발전하고 있다. QER(Quality Emphasized Region) 기반의 전송 기법은 360도 VR 영상을 영역별로 나누고 차별화된 화질의 영상으로 전송함으로써 몰입감을 유지하고 대역폭의 낭비를 줄이는 뷰포트 적응적 360도 비디오 스트리밍 시스템(Viewport-Adaptive 360-Degree Video Streaming System)의 일종으로 개발되었다. 사용자 시점에 해당하는 특정 QER을 선택하기 위해서는 QEC(Quality Emphasis Center) 거리 계산 과정과 QER 전환을 요청하는 시그널링 과정이 필요하다. QEC 거리계산은 QER의 개수만큼 계산을 반복하기 때문에 클라이언트에게 높은 계산 복잡도를 요구한다. 또한 QER 전환 요청을 위한 시그널링 메시지의 전송 주기는 효율적 대역폭 사용과 원활한 QER 전환 사이에서 서로 절충적인(trade off) 관계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MMT 프로토콜 기반의 개선된 QER 선택 알고리듬을 제안한다. 개선된 QER 선택 알고리듬은 미리 준비된 QER_ID_MAP을 사용하여 시스템 계산 복잡도를 줄이는 동시에, 시그널링 주기를 적응적으로 수정하여 네트워크의 부담을 최소화하고 적시에 적절하게 QER 변환이 가능하도록 제안된 방법이다.
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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