360도 이미지는 대중에게 이전에 경험하지 못했던 특별한 시각적 경험을 제공한다. 360도 이미지를 제작할 수 있는 방법은 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 기존의 제작방식을 포함하여 간단하며 유효한 두 가지의 제작방법을 제시하고자 한다. 첫 번째 방법으로는 48장의 이미지를 합성하여 한 장의 360도 이미지를 만드는 것이고, 두 번째 방법으로는 6장의 이미지를 사용하여 한 장의 360도 이미지를 제작하는 것이다. 앞서 제시한 두 가지 제작 방식의 특징과 장단점의 비교를 통하여 더욱 간단하면서도 효율적인 제작방식을 선택할 수 있다. 소개를 통하여 제시되는 제작방법은 VR작품 제작의 문턱을 낮출 수 있으며, 일반인들도 360이미지 제작을 더욱 간편하게 할 수 있게 됨으로써 VR영상 콘텐츠 산업이 더욱 발전될 수 있을 것으로 기대한다.
360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.
최근 360 및 VR(Virtual Reality) 영상의 구성 및 전송을 위해 Facebook이 기존 메르카토르도법을 사용하는 것 대신 "Transform"의 방법을 제시하여 큐브 및 피라미드 형태로의 이미지 전송하는 방식을 발표했다. 본 논문은 이 변형기법을 기반으로, 6개의 카메라로 360VR영상을 촬영할 경우 "Transform"이 가지는 큐브 형태를 이용 기존보다 효과적이고 가벼워 실시간 스트리밍에 적합한 360VR이미지 변형법을 제안한다.
VR 이미지는 상상력을 불러일으켜 소비자의 태도와 행동에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 현실 기반의 닫힌 루프 3D 영상 (이하 Virtualgraph)을 소개한다. 그리고 이러한 이미지가 모바일 커머스 환경에서 소비자의 연상을 증가시킬 수 있는지, 제품의 시각적 이미지의 높은 원격 현전성이 해당 제품의 구매 의도를 높일 수 있는지를 살펴본다. 이를 위해서 우리는 원격 현전성, 지각된 가치 가격, 지각된 음식의 질, 시각적 이미지의 생생함에 대한 질문지(VVIQ)로 구성된 모델을 개발하였다. 우리는 Virtualgraph 응용 프로그램을 사용하여 실험을 수행한 후 인터뷰와 설문 조사를 수행하였다. 실험, 설문 조사, 인터뷰 결과 우리는 다음과 같은 사항들을 알 수 있었다. 첫째, 사용자는 정지 이미지보다 Virtualgraph로 연상을 더 잘한다. 둘째, 신선 식품의 지각된 품질이 만족스럽다면 증가된 연상은 구매 의도에 영향을 미친다. 셋째, 증가된 연상은 상품을 높게 평가하게 하며, 신선 식품의 지각된 품질이 좋다면 그 평가는 더 높아진다. 인터뷰에서 우리는 Virtualgraph를 사용한 실험 그룹이 구매 의도가 더 높고 제품을 더 비싼 것으로 인식했음을 알 수 있었다. 또한 실험 그룹이 제품 이미지를 더 선명하고 생생하게 인식하였다. 마지막으로 우리는 모바일 쇼핑몰에서 Virtualgraph를 사용할 때의 전략적 시사점에 대해서 논의한다.
본 논문은 파노라마 이미지로 구현된 VR Scene들을 연결해 더욱 실감 나는 가상현실 환경을 제공하는 방법을 제안한다. 특히 게임 개발 엔진인 "유니티" 안에서 자율적으로 시점, 공간이동이 가능한 캐릭터를 통해 사용자가 가상현실 환경에 더욱 몰입할 수 있게 VR 프로그램을 구현하였다. 사용자가 실제와 흡사한 가상 환경 속에서 자율적으로 움직일 수 있는 콘텐츠는 VR 시장에서 난제이자 꼭 해결해야 할 Killer contents로 여겨지고 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 내용은 실제 이미지로 구현된 VR 환경에서 컨트롤러를 통해 자율적으로 시점, 공간 이동을 할 수 있으므로 VR 산업에서 주요 관심사로 주목될 것으로 예상한다.
본 연구는 가상현실 콘텐츠를 제작함에 있어서 공간정보 중심의 파노라마VR(Virtual Reality)과 객체정보 중심의 오브젝트 VR의 단점을 극복하고 3차원 가상현실 콘텐츠를 실사 이미지를 활용하여 효과적으로 제작할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 3차원 VR은 사용자에게 만족할만한 품질을 제공하지만 복잡한 물체에 대한 3차원 모델링 및 랜더링은 많은 비용이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 관찰자 시점에서 관측 가능한 이미지를 빌보드에 매핑하는 방식의 '개선된 빌보드'를 활용하여 3차원으로 모델링을 하지 않고도 실사 이미지를 활용하여 3차원 효과를 나타내는 것을 목표로 한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 가상박물관을 구현하고, 3차원 가상공간에 실사 이미지를 이용한 전시물들을 배치하는 통합형 가상현실 콘텐츠를 제작하여 결과를 제시한다.
최근의 VR 기술을 애니메이션 영역에 적용하는 것은 필연적인 추세로 보여진다. 이러한 VR 기술을 기존의 수묵애니메이션에 활용하면 평면적인 예술 작품이 새로운 서사방식과 시청각 언어를 갖추어 새로운 애니메이션 장르로 갖추게 될 것으로 보인다. 하지만 새로 개발하는 것이 아닌 기존의 평면적인 수묵 이미지를 360도 화면에 배치하기 위해서는 기술적으로 많은 어려움이 존재하는데 기존에 제작된 수묵 애니메이션의 배경 수묵 이미지에서 거리의 깊이에 따른 레이어 추출과 360도 공간에 이들을 깊이에 따른 곡면에 배치를 통해 VR 공간에 깊이감을 부여하는 VR수묵 애니메이션을 제작해 보려하였다. 본문에서는 기존의 수묵화 이미지에서 원경, 근경, 중경 레이어를 추출하는 과정에서 발생하는 문제점을 살펴보고 이를 해결하기 위한 접근 방법들을 찾아보고 제시해보려 하였다.
정보 기술 발전으로 인하여 제품 정보를 전달하는 방식이 오프라인과 2D중심에서 온라인과 3D로 이동하면서 효율적인 정보 전달을 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 이러한 시도는 실물이 부재된 온라인 공간에서 단순히 제품의 정보를 전달하는 것에 그치지 않고 소비자에게 가상의 체험을 제공하면서 온라인 쇼핑의 다변화 및 활성화에 중요한 역할을 하고 있다. 360 제품 이미지는 피사체를 회전시켜 촬영하여 대상을 다양한 시점에서 입체적으로 볼 수 있는 실사 기반의 VR이다. 360 제품 이미지는 기존의 정지 이미지와 비교하여 대상물에 대해 풍부한 정보를 전달할 수 있다는 측면에서 주목받고 있다. 360 제품 이미지는 다양한 제작 요인에 의해 영향을 받으며, 이에 따라 이용자의 반응에 차이가 있으나 기술의 역사가 짧은 만큼 관련 연구 또한 미비하다. 따라서 본 연구에서는 360 제품 이미지의 제품의 형태와 소스 이미지의 수에 따라 변하는 이용자의 반응을 파악하고자 하였다. 이를 위해 온라인 쇼핑몰에서 많이 접할 수 있는 상품군 중 대표적인 제품들을 선정하여 360 제품 이미지를 제작하고 75인의 이용자를 대상으로 실험을 진행하였으며, 의미분별법을 적용한 실험 설문을 통해 360 제품 이미지에 대한 감성 반응을 분석하였다. 본 연구의 결과는 360 제품 이미지에 대한 수용자의 감성을 이해하고 파악하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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