본 논문에서는 비디오로부터 추출된 프레임에서 3D 인체 모델의 복원하고 이를 부드럽게 재생될 수 있도록 보정하는 기법을 제안한다. 매개변수 기반의 모델을 사용하여 자세 및 체형을 복원하도록 접근하고 있다. 매개변수 기반의 인체 모델은 다양한 인체 데이터의 학습을 통해 만들어지며 입력 영상으로부터 최적의 자세와 체형 매개변수 값을 찾아 복원하게 된다. 자세 복원은 CNN 을 사용하여 영상으로부터 인체의 관절 위치를 추정하고 3D 모델로부터 2D 로 투영을 통해 관절 간의 거리가 최소화되는 매개변수 값을 찾아 복원한다. 형상 복원은 2D 영상으로부터 취득된 사람의 윤곽 데이터와 3D 모델의 윤곽 데이터 간의 매칭을 통해 복원된다. 이러한 단일 입력 영상에서 비디오와 같은 다중 입력 영상으로 확장하여 칼만 필터를 적용하여 오류 프레임을 검출하고 이전, 이후 프레임의 매개변수와의 보간을 통해 보다 자연스럽고 정확한 모델을 생성한다.
실 환경에 존재하는 모든 것을 3차원 모델로 쉽게 복원할 수 있을 것이라는 생각과 원격지에 있는 환경과 사람을 같은 공간에 있는 듯 상호작용할 수 있게 된 것은 그리 오래되지 않았다. 이는 일정 해상도를 보장해주는 RGB-D 센서의 개발과 이러한 센서들을 사용한 3차원 복원 관련 연구들이 활발히 수행되면서 가능하게 되었다. 본고에서는 널리 쓰이고 있는 RGB-D 카메라를 사용하여 실시간으로 때로는 온라인상에서 3차원으로 복원하고 가시화하는 기술에 대하여 살펴보고자 한다. 하나 또는 여러 개의 RGB_D 카메라를 사용하거나 모바일 장치에 장착된 RGB-D 센서를 사용하여 넓은 공간, 움직이는 사람, 온라인 상태의 환경 등을 실시간으로 복원하기 위한 기술들을 세부적으로 설명한다. 또한, 최근에 발표된 기술들이 다루고 있는 이슈들을 설명하고 향후 3차원 복원기술의 연구개발 방향에 대해서 논의한다.
고구려 벽화고분에 나타난 도상 자료인 절(節)에 대한 3D 디지털 복원을 시도하였다. 기존 연구는 그림 자료를 기반으로 하여 표면적인 디지털 복원을 진행하였는데, 근본적으로 문화유산에 대한 역사·문화적 이해가 부족하였다. 이러한 문제를 극복하려고 학제 간 연구를 시도하였다. 연구 대상인 절은 제왕의 권력을 상징하는 위세품이다. 절은 고구려 시대 깃발의 일종으로서, 세계유산인 안악 3호분에 의장기로 나타나고 있다. 동북아지역에서 고대 시기 절의 원형을 가장 잘 유지하고 있어 복원할만한 가치가 있다. 연구 방법은 문헌자료와 고고미술 관련 자료를 교차 검증하여 절에 대한 문화원형을 복원하였다. 문헌자료를 바탕으로 절에 대한 형태, 색깔 등을 추출하고 이를 다른 그림 자료를 통해 교차 검토하였다. 2D로 복원된 자료는 다양하게 활용하기가 어렵다는 한계를 가지고 있으므로 이를 그래픽자료인 3D로 디지털 복원하였다. 3D 자료는 동영상을 비롯하여 4차 산업혁명 시대에 부응하여 다양한 플랫폼에 적용하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. 복원 과정을 통해 절이라는 도상 자료에 대한 문화재 가치를 심층적으로 인식하고 보다 구체적인 활용방안까지도 얻을 수 있게 되었다. 복원된 결과물은 3D 형태의 문화콘텐츠이다. 이는 우리 문화유산에 대한 문화 향유권 증진과 그 우수성을 대내외에 홍보할 수 있는 원천 자료로 활용할 수 있다. 후속 연구를 통해 차후 고구려 벽화무덤에 나타나는 도상 자료에 대한 디지털 복원 체계를 구축하고, 문화유산 3D 디지털 복원방식 확산에 기여하고자 한다.
본 논문은 정사투영 카메라로부터 얻어진 2차원 영상으로부터 복원된 3차원 형상과의 기하학적 관계를 분석한다 본 연구의 목적은 2차원과 3차원 관계를 기하학적으로 분석함으로서 잡음에 강인한 3차원 형상 복원에 기여하기 위함이다. 만약 3차원 형상 복원 시 특징점이 손실되지 않고 잡음이 존재하지 않는다면 3차원 형상복원은 고유치 행렬인수분해로 정확하게 얻을 수 있다. 그렇지만 실제 촬영된 피사체의 일부가 보이지 않는 오클루션 또는 낮은 해상도 등의 영향으로 인해, 피사체의 특징점 일부가 손실된 경우는 고유치 행렬인수분해의 계산적 문제가 발생되어 정확한 3차원 복원을 할 수 없게 된다. 더욱이 추출된 특징 점에 잡음이 포함될 경우는 복원된 3차원 형상 역시 그 섭동 영향을 받게 된다. 본 연구는 이러한 잡음환경에서도 손실된 특징 점을 정확히 유추하기 위해 2차원과 3차원 사이의 기하학적 특성을 분석하는데 포커스 한다.
최근, 메타버스 서비스를 통해 시간적, 공간적 제약에서 벗어나 원격지와 의사 소통을 자연스럽게 진행하는데 많이 사용하고 있다. 이러한 메타버스 콘텐츠 제작을 위해서는 실제 공간의 데이터를 기반으로 3D 모델을 복원하고, 합성할 필요가 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용한 연속된 이미지를 기반으로 3D 생성 복원 모델을 제작하고, 복원된 3D 모델을 보정할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해 오프라인으로 다중 카메라 셋업을 수행하고, 여러 각도에서 얻어진 이미지를 통해 만들어진 3D 모델에 대해 오류를 분석한 뒤 이미지 프레임 간의 매칭 기법으로 보정을 수행 하였다. 본 논문에서 제시한 움직이는 3D 물체 복원 방법을 통해 문화, 관광, 의료 등 다양한 서비스 분야에 3D 복원 데이터를 활용할 수 있을 것으로 본다.
최근에 문화콘텐츠에 대한 관심이 높아지면서 문화적 가치가 높은 고건축에 대한 3차원 복원이 활발하게 이루어지고 있으며 최근에는 새로운 IT기술과 장비를 활용하여 디지털 복원작업이 이루어지고 있다. 3D 스캐너를 이용한 3차원 복원방식은 외관에 관한 매우 정교한 데이터를 확보할 수 있지만 대용량의 데이터를 처리해야 하고 목가구에 대한 세부 정보의 부재로 인해 디지털 콘텐츠로 활용하는데 제약이 따른다. 우리나라의 전통 목조건축은 특성상 연결부재의 사용과 이들간의 결구방식이나 축조방법은 그 시대의 건축문화를 알아보는 중요한 자료이다. 따라서 본 연구에서는 목가구 방식에 의한 설계 도구를 개발하여 3차원 디지털복원은 물론, 기존의 방법에서 간과되었던 결구방식이나 축조방법에 대한 유용한 정보를 실시간으로 한 눈에 보여줄 수 있는 콘텐츠를 제작할 수 있는 새로운 방식의 3D 복원방법을 제안한다.
본 논문은 3차원 데이터의 다중 부호화(multiple description coding, MDC) 기법을 제안한다. 우선 다수의 평면으로 구성된 3차원 데이터를 그래프 컬러링(graph coloring)을 통해 3차원 데이터 복원 시 동일한 기여도를 제공하는 2개 평면 부분집합(subset)들로 분할한다. 다음으로 복원된 3차원 데이터의 화질을 최대화하기 위해 각 평면 부분집합의 평면 정보를 채널 오류 환경(channel error condition)에 따라 적응적으로 변형시킨다. 변형된 평면 부분집합들은 각각 압축되고 개별 채널을 통해 복호기로 전송된다. 복호기에서 전송된 2개 평면 부분집합 정보가 모두 복호되었을 경우, 복원된 3차원 부분 정보들을 결합하여 고화질 3차원 데이터를 복원한다. 만약 단일 채널만 유효하여 3차원 영상의 부분 정보만 복원될 경우, 3차원 손상부 복구 알고리듬을 적용하여 영상 표면의 손상을 복원함으로써 부드러운 3차원 표면을 재생한다. 따라서 제안하는 기법은 전송 오류 환경이 열악하여 하나의 채널이 완전히 손실된 경우에도 최소한의 3차원 영상 복원 화질을 보장한다.
3D 출력된 의료용 임플란트(implant) 부품은 보통 표면에 결함이 발생되므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 자동화된 표면 검사를 수행하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군(point cloud)과 같은 스캔 모델로 복원하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트는 일반적인 3D 출력 제조 부품과 다른 특성들을 가지므로, 임플란트의 형태와 재료의 특성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 의료용 임플란트 부품의 한 종류인 금속 bone-plate의 3D 출력물에 대해 스캔 모델로 복원하는 방법을 제안한다. 다각도의 시점에서 3D 스캔을 수행하여 다수의 부분 스캔 데이터를 생성한 뒤, 이들에 대해 정렬(alignment)과 정합(merging)을 수행하여 스캔 모델로 복원한다. 또한, 실험을 통해 스캔 모델로 복원하는 과정을 보인다.
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.
최근 3DTV, 입체 모니터, 입체 노트북 등이 출시되고, 3D 영화, 게임 등 3D 관련 산업이 성장하면서 관련 콘텐츠의 요구사항이 증가하고 있다. 특히, 3D 콘텐츠의 주요 요소 중 하나인 인체는 전통적으로 고가의 3D 스캐너를 이용해 모델링하는 방식을 주로 사용해 왔다. 하지만 근래에는 광학 기술 및 컴퓨팅 성능의 향상으로 구조광과 같은 능동 센서나 카메라로부터 획득한 영상을 기반으로 3D 인체 외형을 복원하는 연구가 각광을 받고 있다. 이런 추세에 발맞춰 본고에서는 인체 중에서도 사용자의 민감도가 높은 얼굴의 3D 복원 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 다양한 응용을 목적으로 ETRI에서 개발 중인 3D 얼굴 복원 기술을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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