방송의 영상콘텐츠가 HDTV로 제작되고 모니터가 대형화되면서 방송 조명에서 피사체의 얼굴 표현이 더욱 중요한 과제가 되었다. HDTV는 빛에 의한 영상 표현의 정밀성의 확대로 피사체의 인물 모델링은 좀 더 부드럽고 깨끗한 영상이미지가 필요하다. 디지털 시대의 인물에 비춰지는 조명 방식도 새로운 변화가 필요하게 되었다. HD 영상에서 피사체의 미적 표현을 위한 언더라이트의 표현 특성을 이용한 인물 모델링 방식이 주목받고 있다. 이에 본 연구에서는 언더라이트 광원의 강도, 거리, 크기가 인물 모델링 특성에 어떻게 영향을 미치는지 실험 측정하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 종합적으로 살펴보면 언더라이트의 최적의 효과를 나타내기 위해서 강도는 총 밝기 대비 17%∼25.5%, 거리는 40cm이후, 크기는 최소한 20cm이상이 되어야만 좋은 결과를 가져올 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 데이터는 향후 고화질 영상에서 인물을 좀 더 부드럽고 깨끗한 이미지를 얻는데 활용도가 높은 자료가 될 것이다.
최근 들어, 대규모의 피해를 동반하는 각종 재난, 사고 등이 증가하고 있다. 재난은 불확실성을 지닌 사고로 국민의 생명과 안전, 재산보호 등에 직접적인 영향을 미친다. 따라서, 다양한 재난에 대한 예방, 대응, 복구 등의 안전관리 체계를 구축, 운영하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 재난 사고에 대한 체계적인 대응을 위해 스마트 환경에서의 실시간 재난 안전 관리 솔루션을 설계하였다. 이를 위해, 스마트 디바이스를 통해 상황실과 유관기관, 전문가 등에게 1:1 또는 1:N 상황 전파를 수행하여 다자간 정보 공유 및 소통으로 신속하고 적절하게 대응할 수 있도록 솔루션을 구성하였다. 즉, 실시간·다자간 HD 영상 송출, 모바일 형식의 보고서 관리, 음성·문자 상황 전파, 위치정보 공유, 녹화 및 이력관리, 보안 등의 기능을 적용한 솔루션을 설계하였다.
최근 박스 오피스 상위권 작품들의 상당수가 Stereoscopic 3D 상영을 병행하고 있으며 삼성, LG 등 세계 유수 가전업체들이 3DTV 판촉에 열을 올리고 있다. 그러나 사람마다 양쪽 눈동자 간격이 다르고 시청 거리와 위치도 개인마다 다르다는 점을 무시한 채 동일한 양안 시차로 제작된 3D 컨텐츠를 시청하게 될 경우 실세계에서 느끼는 입체감과 커다란 괴리가 발생하게 되어 극심한 시각 피로와 두통을 유발하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 양안 시차와 시청 거리를 반영하여 입체 컨텐츠를 실시간으로 보정, 재생하는 S3D 렌더링 시스템을 제안 및 구현하고 그 연산 복잡도를 분석한다. 분석 결과 Optical Flow 알고리즘 블록은 한 프레임당 수행 시간이 최대 732초에 이르러 반드시 하드웨어 가속기 형태로 전용칩화할 필요가 있음을 확인하였고 Warping 알고리즘 처리 블록도 프레임당 최대 5.7초의 시간이 필요해 HD급 또는 1080p Full HD 화면 재생을 위해서는 함께 전용칩화 할 필요가 있음을 확인하였다.
H.264/AVC 코덱에 사용되는 움직임 추정은 다중 참조 프레임과 다양한 가변 블록을 이용하기 때문에 복잡하고 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 참조 프레임 선택, 블록 매칭, 블록 모드 결정, 움직임 벡터예측을 고속으로 처리하는 방법을 바탕으로 동작 속도가 빠른 정수 화소 움직임 추정 회로 구조를 제안한다. 또한 부화소 움직임 추정을 위한 고성능 보간 회로 구조도 제안한다. 제안한 회로는 Verilog HDL을 이용하여 RTL로 기술하였고, 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 정수 화소 움직임 추정 회로는 77,600 게이트와 4개의 $32\times8\times32$-비트 듀얼-포트 SRAM으로 구현되었고 최대 동작 주파수는 161MHz이며 D1(720$\times$480)급 칼라 영상을 1초에 51장 까지 처리할 수 있다. 부화소 움직임 추정 회로는 22,478 게이트로 구현되었고 최대 동작주파수 200MHz에서 1080HD(1,920$\times$1,088)급 칼라 영상을 1초에 69장 까지 처리할 수 있다.
정보통신기술의 발달로 기존의 방식과는 달리 다양한 플랫폼에서 풀 브라우징 서비스를 통해 영상 콘텐츠의 제공이 가능하게 되었다. 이러한 패러다임의 변화는 소비자의 수용태도에 변화를 줄 뿐만 아니라, 영상 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 요구한다. 하지만 영상 콘텐츠의 많은 부분이 모바일 플랫폼에 맞추어 적당히 변형되거나 사이즈 변환과 같은 기본적인 변환으로 수용자들에게 서비스되고 있다. 이것은 모바일 특성에 맞는 콘텐츠 유형 및 제작이 아닌 사용자에게 전달되는 방식으로의 변화만을 의미하므로, 모바일 콘텐츠 특성에 맞는 영상제작 및 편집과 같은 미학적인 면에서의 제작방식에 변화가 요구되어진다. HD영상의 전환으로 인하여 카메라 앵글, 구도, 조명등과 같이 제작 방식에 변화가 생긴 것과 마찬가지로 풀브라우징 서비스에 맞는 영상제작 기법으로 변화되어야 한다. 본 연구는 HD 영상제작에 따른 제작 방식 변화를 바탕으로 스마트 폰 시장 확장에 따른 모바일 기기에 적합한 동영상 편집기법에 대한 방향을 제안하고자 한다. 이를 위해, 현재 이러닝 제작에 사용되고 있는 화면 전환기법과 편집기법을 영상제작에 응용하거나, 종횡비의 변화, 다중화면 기법 등과 같은 다양한 편집기법을 이용하여 스마트 폰 플랫폼에 적합한 영상 변환 및 편집 방법을 제시하고자 한다. 이러한 새로운 시도들은 기존의 웹이 가지고 있었던 개방성, 적시성과 같은 특성들을 모바일에 적용하여 줌으로써 새로운 패러다임을 이끌고 가며 플랫폼으로써 자리를 잡아갈 것이다. 또한 개인 문화 영역으로 확대되어 단순 의사전달도구에서 벗어나 표현도구와 놀이도구로써 자리 잡을 것이다.
본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.
크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.
본 논문에서는 실험방송용으로 개발된 고화질 3DTV 실험방송 시스템 및 이의 성능 분석 결과에 대해 소개한다. 2010년 말에 성공적으로 실시된 고화질 3DTV 실험방송은 지상파, 케이블, 위성 3개의 방송매체를 대상으로 하고 있으며, 역방향 호환성을 보장하면서 고화질의 입체감 제공을 위해 듀얼스트림 방식을 채택하고 있다. 듀얼스트림 방식은 MPEG-2 시스템의 다중화 기술을 응용한 것으로서, 특히 지상파 방송의 경우 좌영상 인코딩은 기존의 비디오 코덱을 그대로 사용하고 동시에 우영상 인코딩은 효율이 향상된 비디오 코덱 기법을 사용하고 있다. 본 논문에는 고화질 3DTV 실험방송을 실시하기 위해 개발된 송수신 시스템의 구현 방법을 3DTV 재다중화기 및 수신기 위주로 기술하며, 마지막으로 시스템의 구현결과 및 지상파 3DTV 실험방송 실시 결과에 대해 객관적 및 주관적인 평가를 통해 검증한다.
본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
최근 ITU-T/VCEG과 ISO/IEC MPEG은 공동으로 차세대 비디오 압축 표준 기술인 High efficient video coding (HEVC)를 제정하고 있다. HEVC는 H.264/AVC 표준 기술과 비교해 보면 매우 향상된 압축 효율을 보여 주고 있으며, 특히 Full HD 이상의 매우 큰 사이즈의 동영상 및 그에 따른 고화질 비디오 서비스를 주요 목표로 하고 있다. 그러나 품질과 압축 효율 향상을 위해 새로운 구조와 압축 도구들이 추가됨으로써 인코더의 연산 복잡도가 매우 증가되어 있으며, 이에 화질의 열화를 최소한으로 유지하면서 계산량을 감소시키는 연구가 필요해 지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 화면 간 예측 시에 부호화 단위의 분할을 효율적으로 조기 종료하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 코딩 단위 (Coding unit)의 움직임 벡터 정보, 율-왜곡 비용, 그리고 상위 코딩 단위에서의 개별 사이즈에 대한 평균 율-왜곡 비용값을 활용하여 분할을 조기에 중단한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 기존의 ECU 방법보다 약 10% 정도로 속도 향상이 있으며, HM 참조 소프트웨어와 비교 시 BD-rate 증가는 1.975% 정도로 매우 적게 나타남을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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