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.
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.
최근 하드웨어 성능뿐 아니라 영상 처리 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 사용자에게 자유로운 시야각과 입체감을 제공하는 3차원 포인트를 다루는 기술에 관한 연구를 지속하고 있다. 3차원 포인트를 표현하는 형식 중 포인트 클라우드 기술은 포인트를 정밀하게 획득/표현할 수 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 주목받고 있다. 하지만 하나의 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 표현하기 위해 수십, 수백만 개의 포인트가 필요하므로 기존의 2차원 콘텐츠보다 많은 양의 저장 공간을 요구한다는 단점이 존재한다. 이러한 이유로, 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 효율적으로 압축 및 저장하고, 사용자에게 전송하는 방안에 대해 계속 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 MPEG-I (Immersive) 그룹에서 제안한 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 부호화기를 통해 생성된 V-PCC 비트스트림을 MMT (MPEG Media Transport) 표준에서 정의한 MPU (Media Processing Unit)로 구성하는 방안을 제안한다. 또한, MMT 표준에서 정의한 시그널링 메시지를 확장하여 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 선별적 전송 방안을 위한 파라미터와 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 V-PCC에서 상정하는 품질 파라미터를 추가 정의한다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 기술을 기반으로 검증 플랫폼의 설계/구현을 통해 결과를 확인한다.
영상의 장면에 후각정보를 가진 구체적인 대상이 있을 때, 그 향을 제시함으로써 실감을 증대시킬 수 있을 것이라는 가정은 상식적이다. 그러나 영상의 장면에 구체적인 후각정보가 없을 때 후각정보를 활용하여 영상에 대한 실감과 정서적 몰입감을 증대시키는 것에 대한 부분에 대해서는 아직 알려진 사실이 없다. 따라서 본 연구는 영상 자체가 제공하는 후각정보가 없을 때 후각정보를 통해 실감과 몰입감을 높일 수 있는 방법을 탐색해보고자 한다. 특히 본 연구는 특정 향과 어울리는 색이 있다는 것에 대한 다양한 연구를 토대로 영상이나 이미지의 색에 어울리는 향을 제공하면 실감과 몰입감을 증대시키는 것이 가능할 것이라고 기대하였다. 이를 위해 마흔여덟가지 다양한 향에 어울리는 색을 조사하여 그 중에 어울리는 색이 가장 명확한 다섯 가지 향을 선정하였고, 각 향에 어울리지 않는 색은 어울리는 색의 보색으로 결정하였다 (실험 1). 그 다음 선정된 향과 어울리는 색을 이미지나 영상에 입힌 조건 (색-향 일치조건), 어울리는 색의 보색을 입힌 조건 (색-향 불일치조건), 그리고 채도를 제거한 중립적 색을 입힌 조건 (색-향 중립조건)에 대해 이미지와 향의 매칭, 해당 향을 통한 실감증대, 해당 향을 통한 몰입감증대, 해당 향에 대한 선호도를 평가하게 하였다 (실험2; 3). 그 결과 색-향 일치조건의 매칭, 실감증대, 몰입감증대, 선호도 평가가 색-향 불일치와 중립 조건의 평가보다 높은 현상을 관찰할 수 있었다. 이는 장면에 구체적인 후각정보가 없을 때는 색-향일치가 영상이나 이미지의 내용 같은 시각적 정보보다 실감과 몰입감 증대에 더 효과적일 수 있다는 것을 보여주는 결과이다. 향후 다양한 연구가 더해져 후각정보를 통해 더 나은 실감과 몰입감을 경험하게 되길 기대한다.
본 논문에서는 차세대 실감형 3차원 영상 처리와 3차원 TV 3차원 화상회의 등과 같은 3차원 실감 미디어의 부호화에 적합한 H.264 기반의 적응적 시공간적 예측 부호화를 제안한다. 첫 번째로, 두 가지의 IPPP와 IBBP GOP(group of picture) 구조에서 기존의 동시방송(simulcast) 방식과 다르게 same-view와 inter-view 영상의 적응적 시공간적 예측 부호화를 제안한다. 두 번째로, GOP 구조가 IBBP에서 제안된 inter-view 방식의 예측 부호화시 B(hi-predictive) 화면이 MB(macroblock) 모드중 하나인 시간적 직접방식(temporal direct mode)을 수행하려고 할 때 참조 화면이 inter-view 영상을 참조하는 경우 현재의 시간적 직접 방식을 효율적으로 수행하기 위해서 2차원 inter-view 직접 방식을 제안한다. 제안된 방식은 실험결과에서 기존의 동시방송 방식과 비교되었으며 각각의 GOP 구조 모두 화질 면에서 우수한 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인물, 배, 풍경 등으로 구성되는 한국 고전화의 3D 입체 Tour-Into-Picture를 제안한다. 기존의 TIP 기법은 2D 영상 또는 동영상을 제공하는 것과는 달리, 제안하는 TIP는 3차원 입체 콘텐츠를 제공한다. 따라서 한 장의 영상 내부를 항해하면서 입체로 시청할 수 있는 특징이 있다. 제안 방법은 첫째 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 생성한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 마지막으로 전경객체에서 발생하는 카드보드효과를 감소시키기 위하여 템플릿 및 로스 텍스처 필터 기반 깊이맵 생성을 새로이 제안한다. 제안 방법을 조선시대의 작품인 신윤복의 '단오풍정'과 김홍도의 '무이귀도'에 적용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감 있는 콘텐츠를 제공한다.
매체를 기반으로 하는 모든 이야기 형식이 그렇듯이 TV휴먼다큐멘터리의 서사 방식 역시 방송환경의 변화와 밀접한 연관성을 가지고 있다. 2017년 세계 최초로 지상파 UHD 방송이 우리나라에서 시작되었고 그 해 9월 KBS는 UHD특집 휴먼다큐멘터리 <순례>시리즈를 방송했다. 초고화질 비디오와 몰입형 오디오 구현이가능한 UHD로 제작된 <순례>는 기존의 TV휴먼다큐멘터리와는 전혀 다른 서사 방식을 보여주었다. TV휴먼 다큐멘터리에서 필수요소로 여겨지던 전지적 내레이션 대신 등장인물의 절제된 1인칭 내레이션을 사용하는 한편 다양한 구도 구현이 가능한 드론을 적극 활용해 등장인물의 심리를 섬세하게 표현, 시청자의 몰입을 가능하게 했다. 또한 TV휴먼다큐멘터리에서는 시도되지 않았던 편집방식인 몽타쥬 편집기법을 통해 내레이션으로 '설명하지' 않고 영상으로 '보여주는' 방식의 서사 전개 방식을 활용하고 있다. <순례-집으로 가는 길> 이후에 이와 유사한 서사 방식의 다큐멘터리가 다수 방송되며 UHD방송환경 아래에서 TV휴먼다큐멘터리의 흐름과 방향이 달라지고 있다는 것을 확인할 수 있다.
최근 디지털 시네마에 대한 관심이 많아지고 있다. 의자의 움직임 및 다른 물리적 효과와 시각적 3D영화의 결합으로 재미를 더해 준다. 이러한 디지털 시네마의 모션베이스 제어는 수동으로 제어되고 있는 실정이다. 디지털 시네마의 비디오 시퀀스를 분석하여 의자의 움직임을 자동으로 제어할 수 있다. 제안하는 방법은 먼저 모든 움직임의 초점을 객체와 배경으로 분류하고 9개의 검색 범위를 이용하여 모션벡터의 정보를 추출한다. 객체가 정지되는 동안 배경의 움직임에 따라 모션벡터는 결정된다. 디지털 시네마에서 추출된 움직임 정보는 움직임 제어에 사용된다. 실험결과 제안된 방법은 정확성 측면에서 기존의 방법을 능가하는 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
기존 대다수의 가상모델하우스는 비몰입형태의 가상현실 기술을 사용하였기 때문에 키보드, 마우스와 같은 직접 입력방식의 장치로 컨트롤 하도록 되어 있다. 그러나 본 논문에서는 모델링을 기반으로 하는 가상모델하우스를 보편화된 웹캠을 통해 시선추적 기술을 이용하여 직접 데이터 입력 방식뿐만 아니라 간접적인 데이터 입력 방식을 구현하였다. 웹캠으로부터 입력받은 사용자의 영상데이터 내 동공 영역을 추출한 후 그레이 값을 비교하여 동공의 상대적인 움직임에 따라 포인터의 위치를 컨트롤하거나 장치의 입력과 관련된 이벤트 함수 일부를 호출하도록 하였다. 이러한 방식을 통해 사용자에게 네비게이션과 인터페이스의 편리성을 제공하였다.
비활성 영역이란 특정 영상을 표현하기 위해 유효하지 않은 화소 값으로 채워지는 영역을 의미한다. 일반적으로 원본 영상의 형태가 사각형 형태가 아닌 경우 이를 사각형 형태로 변환하는 과정에서 주로 발생하며, 특히 3D 영상을 2D로 표현할 때 자주 발생한다. 이러한 비활성 영역은 압축 효율을 크게 저하시키기 때문에, 활성 영역과 비활성 영역의 경계 부분에 필터링 기술 등을 적용해 해결해 왔다. 하지만 일반적인 필터링 적용 기술은 영상의 특성을 적절하게 반영하지 못할 가능성이 크다. 제안하는 기법에서는 영상의 특성과 압축 과정을 고려한 강화학습을 통한 패딩을 진행하였다. 실험결과 제안한 기법이 기존 기법보다 평균 3.4% 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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