포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.
V-PCC는 포인트 클라우드를 압축하기 위한 압축 방안 중 하나로, 기존 비디오 코덱을 활용하여 포인트 클라우드 데이터를 압축한다는 특징으로 인해 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드 압축에 높은 효율을 나타낸다. 이에 V-PCC는 AR/VR과 같은 실감형 콘텐츠 서비스의 핵심 기술로써 주목받고 있다. 이러한 V-PCC 콘텐츠를 효과적으로 미디어 스트리밍 플랫폼을 통해 서비스하기 위해서는 기존 미디어 파일 포맷인 ISOBMFF로 캡슐화 하는 것이 필요하다. 하지만, DASH와 같은 적응형 스트리밍 플랫폼을 통해 서비스 하기 위해서는 V-PCC 콘텐츠를 다양한 품질의 콘텐츠를 각각 인코딩하여 서버에 저장해야 하며, V-PCC의 높은 인코딩 복잡성과 방대한 데이터의 크기로 인해 기존의 2차원 미디어에 비해 인코더와 서버에 큰 부담을 발생시킨다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 SHVC 기반의 V-PCC 콘텐츠 인코딩을 통해 획득한 콘텐츠를 기반으로 스트리밍 플랫폼을 구성하는 것이 고려되어질 수 있다. 이에, 본 논문에서는 SHVC기반의 V-PCC 비트스트림을 DASH 서비스에 맞게 ISOBMFF로 캡슐화하고 이를 서비스하기 위한 구성방안을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 SHVC 기반 V-PCC 콘텐츠를 효과적으로 서비스하기 위한 ISOBMFF 캡슐화와 DASH 구성 방안에 대해 제안하고, 검증 실험을 통해 이를 확인한다
5G 네트워크 상용화를 앞두고 가상현실(VR) 등 실감형 미디어 산업에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 하지만 VR 관련 기존 연구는 주로 영상 기술의 활용에만 초점이 맞춰져 있고, 영상의 소비와 인기 요인에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 VR 영상의 조회수에 영향을 미치는 요인을 밝혀내어, VR 영상 서비스 운영 및 콘텐츠 제작 측면에서 실무적인 시사점을 제공하고자 한다. 700개 VR 영상 대상으로 조회수에 대한 영향요인을 분석한 결과, 사용자 평가 요인인 좋아요 수 및 어지러워요 수가 가장 큰 영향력을 미치는 것을 확인하였다. 또한 일반 정보 요인인 영상 길이 및 경과일, 내용적 특성 요인인 속편 여부, 각색(One Source Multi Use; OSMU) 여부, 카테고리 등이 순서대로 조회수에 영향을 미쳤다. 반면 VR 영상 등록자의 팔로워 수는 조회수에 영향을 주지 못하였다. 본 연구 결과를 통해 VR 영상의 인기 및 확산을 위해 사용자 평가를 중심으로 영상 추천 및 큐레이션을 제공할 필요성이 있음을 확인하였다.
본 논문은 3차원 환경에서 사용자의 몰입감을 높여주는 e-Book 콘텐츠를 효과적으로 제작하기 위한 입체 영상 저작도구를 개발한다. 제안하는 저작도구는 3차원 객체 편집, 입체 영상 그리고 영상 미디어 제작의 3가지 핵심 시스템으로 구성된다. 우선 객체 편집 시스템은 3차원 가상공간을 구성하는 다양한 객체들을 콘텐츠의 목적에 맞게 배치, 제작한다. 이때 상용 그래픽 저작도구를 활용하여 제작된 외부 모델들을 포함할 수 있는 효율적인 데이터 구조를 설계한다. 여기에 객체의 재질, 텍스쳐 등을 사용자가 원하는 형태로 수정, 편집이 가능하도록 한다. 그리고 셍성된 가상 장면을 입체 영상으로 제작하기 위한 입체 영상 시스템을 구현한다. 본 연구는 애너그리프 방법을 사용하여 사용자가 보다 쉽게 입체 영상 장면을 구현하고 사용할 수 있도록 한다. 이는 양안 카메라의 색상 변경 및 입체감 조절 기능 등을 포함한다. 마지막으로 제작된 입체 영상을 e-Book 콘텐츠에 효과적으로 활용 가능하도록 단일 영상 또는 동영상으로 제작하여 활용할 수 있는 영상 미디어 제작 시스템을 구현한다.
우리나라가 세계 최초로 상용화한 초고화질의 UHD 방송기술과 UHD 기반 파노라마 영상기술인 UWV는 이용자의 실재감을 극대화하는 대표적인 실감영상 기술이다. 본 연구는 UHD와 UWV에 대한 이용자들의 주관적 반응을 다각도로 비교 분석함으로써 UWV의 영상품질을 체계적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 화면크기(4k x 2k, 8k x 2k)와 콘텐츠유형(스포츠영상, 풍경영상, 공연영상)에 따른 대화면 프로젝션 실험을 설계하고 UHD와 UWV에 대한 이용자의 주관적 영상품질 평가 및 만족도를 측정하였다. 연구결과, 주관적 영상품질과 만족도의 모든 항목에 있어서 UHD에 비해 UWV에 대한 이용자의 평가가 긍정적인 것으로 나타났으며, 세부 평가는 영상 콘텐츠유형에 따라 유의한 차이를 보였다. 연구결과를 바탕으로 UWV 파노라마 기술이 발전 및 상용화되는데 필요한 점들과 후속 연구 시 고려해야할 사항을 제언하였다.
꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.
본 연구는 미래 교수-학습방법 유형과 학습 공간 유형을 분석하여 교수-학습방법 유형에 적합한 공간 유형을 연결(matching)해보고, 공간 유형별 교수-학습방법과 학습양식의 활용정도를 학교급별로 제안하고자 하였다. 그 결과, 플립 러닝, 디퍼 러닝, 협력 학습, 몰입형 가상현실 학습, 놀이 학습, OER활용 학습 등 6가지의 교수-학습방법 유형과 놀이 및 탐구 공간, 제작 및 거치 공간, 발표 및 전시 공간, 독립된 학습 공간, 학습의 장으로서의 교실, 학습의 내용으로서의 교실 등 6가지의 학습 공간 유형을 도출하였다. 아울러 Table 12와 13과 같이 미래 교수-학습방법 유형에 적합한 공간 유형을 연결해보고, 공간 유형별 교수-학습방법뿐만 아니라 22가지 학습양식의 활용정도를 학교급 또는 학년군별로 제시하였다.
최근 학습에 게임을 접목하는 에듀테인먼트를 이용하여 학습에 대한 몰입감과 학습 성취를 높이기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 교수자의 관점에서 각 교수자에게 적합한 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠를 제작하는 데 있어서 기술적인 어려움의 해결과 제작 시간을 단축하려는 시도는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 제작 기술에 대한 전문적인 지식이 없는 교수자들이 자신들이 원하는 맞춤 형태로 게임형 학습 콘텐츠를 제작할 수 있는 도구를 제안한다. 제안 도구는 템플릿 개념을 적용하여 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠 제작을 위한 전체적인 틀을 제공함으로써 제작의 어려움을 숨기고 제작 시간을 크게 줄일 수 있는 것이 주요 특징이다. 개발 도구의 효과성을 알아보기 위해 초등학교 학생들과 교수자들을 대상으로 적용한 후 평가하였다. 적용해 본 결과 교수자들은 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠를 게임적인 요소의 구축을 위한 기술적인 어려움을 느끼지 않고 짧은 시간 내에 제작할 수 있음을 볼 수 있었다. 또한, 학습자들은 학업 성취도, 몰입도 등에 있어 유의미한 결과를 보임을 알 수 있었다.
비콘(Beacon)은 근거리에 있는 스마트 기기를 자동으로 인식하여 필요한 데이터를 전송할 수 있는 무선 통신장치이다. 4차 산업혁명 시대에 대표적인 사물인터넷(IoT) 설비로 근거리 정보 전달, 모바일 위치서비스, 쇼핑, 마케팅 등 다양한 분야에 활용되고 끊임없이 진화하고 있다. 본 논문에서는 관광위치 기반 추천 정보 제공 서비스를 바탕으로, 비콘 기술을 접목하여 사용자의 관심 또는, 선호도 등에 따라 맞춤형 정보를 추천하는 시스템을 제안한다. 즉, 관광객인 사용자가 원하는 정보를 알려 주는 정보 대행자의 역할을 한다. 관광객의 니즈를 충족시키기 위해서는 지능형 관광 추천 시스템 구축이 필요하다. 본 논문에서 제안한 비콘 기술을 활용한 개인 맞춤형 한식과 관광지 추천 관리 시스템은 한국을 찾는 외국인뿐 아니라 내국인 관광객들에게 양질의 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 커피분야에 대한 소비자의 높아진 인식과 가격대 품질보다 한단계 나아가 심리적 만족에 비중을 두는 커피문화의 변화로 고품질 스페셜티 커피에 대한 관심이 높아지고 있다. 커피를 즐기는 방식이나 맛과 향 등을 중요하게 생각하는 하나의 문화로서 기호에 맞는 커피를 제공받고자하는 고객이 늘어남에 따라 스페셜티 커피전문점의 수도 증가하고 있으며 제공되는 커피의 품질 또한 높아지고 있다. 이에 본 연구는 스페셜티 커피의 주요 속성을 분석하고, 스페셜티 커피전문점에 필요한 마케팅 시스템을 구축하는 것에 목적을 두었다. 연구 방법으로 온라인 빅 데이터 분석을 통한 텍스트 마이닝을 실시하여 스페셜티 커피의 속성을 형성하는 요소들을 추출하고 영향의 정도를 분석하였다. 연구결과 커피의 맛과 원두, 바리스타와 관련된 단어들이 스페셜티커피의 속성에 중심적인 역할을 하는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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