KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3165-3181
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2019
Spherical videos, which are also called 360-degree videos, have become increasingly popular due to the rapid development of virtual reality technology. However, the large amount of data in such videos is a huge challenge for existing transmission system. To use the existing encode framework, it should be converted into a 2D image plane by using a specific projection format, e.g. the equi-rectangular projection (ERP) format. The existing high-efficiency video coding standard (HEVC) can effectively compress video content, but its enormous computational complexity makes the time spent on compressing high-frame-rate and high-resolution 360-degree videos disproportionate to the benefits of compression. Focusing on the ERP format characteristics of 360-degree videos, this work develops a fast decision algorithm for predicting the coding unit depth interval and adaptive mode decision for intra prediction mode. The algorithm makes full use of the video characteristics of the ERP format by dealing with pole and equatorial areas separately. It sets different reference blocks and determination conditions according to the degree of stretching, which can reduce the coding time while ensuring the quality. Compared with the original reference software HM-16.16, the proposed algorithm can reduce time consumption by 39.3% in the all-intra configuration, and the BD-rate increases by only 0.84%.
This study analyzes the trends of recommendation services for customized fashion styles in relation to artificial intelligence. To achieve this goal, the study examined filtering technologies of collaborative, content based, and deep-learning as well as analyzed the characteristics of recommendation services in the users' purchasing process. The results of this study showed that the most universal recommendation technology is collaborative filtering. Collaborative filtering was shown to allow intuitive searching of similar fashion styles in the cognition of need stage, and appeared to be useful in comparing prices but not suitable for innovative customers who pursue early trends. Second, content based filtering was shown to utilize body shape as a key personal profile item in order to reduce the possibility of failure when selecting sizes online, which has limits to being able to wear the product beforehand. Third, fashion style recommendations applied with deep-learning intervene with all user processes of buying products online that was also confirmed to penetrate into the creative area of image tag services, virtual reality services, clothes wearing fit evaluation services, and individually customized design services.
After the outbreak of COVID-19, the demand for home-enjoyable video games has surged, driven by extended pandemic conditions and resulting in rapid graphic technology advancements. Consequently, games with diverse expression techniques have emerged, captivating players. Virtual Reality (VR) environments predominantly feature natural landscapes, with advancing graphic technology enabling lifelike scenes. The rise in individuals seeking solace through natural elements in games has followed suit. As VR technology and metaverse interest grow, more people are exposed to digital imagery. However, evidence on the influence of graphic expression methods on emotional response to that is lacking. Our study examined user emotional responses, focusing on natural landscapes in digital graphics of games. Analyzing a group of 47 young adults as frequent digital media consumers, we studied reactions to different image styles (Realism, Semi-Realism, Stylized). In the analysis, Realism-style images were perceived the most positively, while emotional responses to natural landscapes with different graphical expressions showed no significant differences. Results suggest that recognizing digital natural landscapes may outweigh expression style impacting the evaluation of digital nature. This study's empirical analysis enhances the understanding of digital nature's application to actual situations.
To enhance the usability of smart agriculture, methods for utilizing smart farm data are required. Therefore, this study proposes a scheme for utilizing regional smart farm data by linking it to services. The current status of domestic and foreign smart farm data collection and linkage services is analyzed. To collect and link regional smart farm data, necessary data collection, data cleaning, data storage structure and schema, and data storage and linkage systems are proposed. Based on the standards currently being implemented for regional smart farm internal data storage, a farm schema, environmental information schema, facility control information schema, and growth information schema are designed by extending the crop schema and crop main environmental factor information database schema. A data collection and management system structure based on the Hadoop Ecosystem is designed for data collection and management at regional smart farm data centers. Strategies are proposed for utilizing regional smart farm data to provide smart farm productivity improvement and revenue optimization services, image-based crop analysis services, and virtual reality-based smart farm simulation services.
2003년 개봉된 공포영화 <장화, 홍련>은 약 314만 관객을 동원하며 흥행에 성공했다. 당시 일부에서는 영화의 내용을 이해하기 어렵다는 의견도 있었으나, 이 영화는 2003년을 전후로 개봉된 공포영화 중 가장 큰 호평을 받았다. 영화 속 4명의 주인공은 한 가족이고, 아빠의 외도로 가족 간 갈등이 시작된다. 무현(아빠)의 외도는 아내의 자살로 이어지고, 아내이자 엄마의 자살은 수연(동생)의 죽음으로 또다시 이어지는데, 이때 수연의 죽음에 은주(새엄마)가 관련되어 있다. 수미(언니)는 수연이 죽은 후 은주가 수연의 죽음을 그대로 방치한 사실로 큰 상처를 받지만, 동시에 그런 은주의 행동에 자신도 연관되어 있다는 사실을 깨달으며 동생을 죽게 한 죄의식도 느낀다. 은주 역시 수미의 독설로 상처를 받았지만 그에 대한 복수로 수연을 죽게 한 사실에 죄의식을 느낀다. 김지운 감독은 개봉당시 인터뷰에서 "이 영화는 가족 간 상처와 죄의식에 관한 영화"라 밝혔는데, 영화 속에서 가족이 주고받은 상처와 죄의식은 가상과 실재 이미지가 뒤섞인 공포 이미지로 그려진다. 상처는 가상 이미지로, 죄의식은 실재 이미지로 표현된다. 이 글에서는 가상과 실재 이미지를 설명해주는 영화 속 스틸사진을 제시하면서 상처와 죄의식이 어떤 의미가 있는지 알아보았다. 또 주인공 간 갈등을 유발하는 매개체 3가지가 지닌 상징적 의미도 서술하였다.
컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 장면의 사실성을 높이기 위하여 매우 중요한 요소이다. 전경을 렌더링 할 때 그림자의 모양이나 위치를 정확하게 나타내는 것도 중요하지만, 실제 세계에서 흔히 볼 수 있는 면적을 가지는 광원에 의한 부드러운 그림자를 효과적으로 표현하는 것도 중요하다. 그러나 현존하는 대부분의 그림자 생성 기법들은 사실적인 그림자를 사실적인 실시간으로 생성해 내기에 어려움이 많다. 기존에 제안된 영상 기반 렌더링 기법을 이용하면 실시간으로 그림자를 생성해 내는데 유용하게 사용될 수가 있다. 하지만 이러한 방법에서는 일반적으로 그림자 지도의 크기가 지나치게 방대해지기 때문에, 텍스춰 메모리에 올리기에 무리가 따르게 되므로, 효율적인 압축기법이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 그림자 지도의 크기와 압축의 부담으로 인해, 다양한 물체의 움직임을 표현하거나, 부드러운 그림자로의 확장에 어려움이 있을 수 있다. 이러한 점을 해결하고자, 본 논문에서는 영상 기반 렌더링 기법을 적용한 방법에 이미지 와핑 기법을 응용하여 그림자 지도의 크기를 대폭 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서는 물체가 움직이는 범위와 상관없이 매우 적은 개수의 그림자 지도만으로 그림자를 만들어 낼 수 있기 때문에, 부드러운 그림자를 만들기 위한 방법으로 쉽게 적용할 수 있다. 이 논문에서 개발한 기법은 3차원 게임이나 가상 현실 등 관련 분야에서 사실적인 영상을 실시간으로 생성해 내는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
영화 'X-men'은 변신(metamorphosis)을 주요 모티브로 등장인물과 배경의 시각효과를 만들어 내며 내러티브를 이끌어간다. 본 연구의 목적은 변신모티브가 슈퍼히어로 영화의 장르적 특징 중 하나로 '파타피직스(pataphysics)'의 가상성을 기반으로 구현되며, 재현된 새로운 가상성은 변신모티브 영화의 미학적 특성이 될 수 있음을 제시하고자 한다. 파타피직스는 20세기 중반 유럽에서 시작되어 기존의 전통에서 탈피한 부조리와 사회에 대한 풍자 등의 파타포의 은유적 상징에 의한 고유의 특성을 가진 가상성으로 다다이즘과 초현실주의, 팝아트, 포스트모더니즘으로 이어지는 예술운동에 큰 영향을 주었다. 이러한 예술 장르의 작품에 나타난 파타피직스의 특성을 분석하고 이를 토대로 영화에 나타난 변신장면에 적용하였다. 그 결과, 영화에 나타난 변신장면의 미학적 특성으로 슈퍼히어로의 외형과 내적인 힘의 양태를 시각화하며, 또한 기술적 가상성과 더불어 가상과 현실의 중첩으로 이루어진 파타피직스의 현전성, 혼종성, 탈정형성의 재현함을 고찰하였다.
일반적으로 마스터/슬레이브 원격제어 시스템에서 작업자는 원격에서 슬레이브를 제어하기 위하여 카메라 영상 같은 시각 정보를 이용하는 경우가 많은데, 많은 데이터 양으로 인하여 원격지의 영상 정보에 지연이 발생할 수 있고 카메라 위치에 따라 영상 정보가 제한되거나 불완전하여 제어가 어려운 경우가 생길 수 있다. 카메라 영상을 이용한 원격제어 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 정보 대신에 3차원 재구성 그래픽 모델을 이용한 원격제어 시스템을 제안한다. 제안된 원격제어시스템은 로봇 제어 모듈, 힘반향 조이스틱을 이용한 마스터 모듈, 그래픽유저인터페이스모듈로 이루어져 있는데, 여기서 그래픽유저인터페이스모듈은 원격지에서 전달된 적은 양의 센싱 데이터를 이용하여 3차원으로 재구성된 그래픽 모델을 작업자에게 제공해 준다. 제안된 원격제어 시스템은 펙인홀(peg-in-hole) 조립 작업을 이용하여 그 효과가 검증되었다.
스티칭 기술은 고화질의 360 VR 영상을 제작하는 과정에서 가장 중요한 요소 기술들 중의 하나이다. 스티칭 기술의 성능을 저하시키는 원인들에는 특징점 추출 과정의 오류, seam finding 과정에서 사용되는 마스크의 왜곡으로 발생하는 오류, 각 영상들의 밝기 보상 오류 등 다양한 원인들이 존재한다. 본 논문에서는 합성되는 각 영상들 간의 시차(View Disparity)가 존재함으로써 스티칭 성능이 저하되는 현상을 분석하고, 이 문제를 해결하기 위해 이음부 탐색(seam finding)의 전처리 과정에서 사용되는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 통해 기존 방법보다 개선된 마스크들을 제작하여 효율적인 이음부 탐색(seam finding)이 수행되도록 하고, 그 결과 개선된 화질을 갖는 360 VR 영상을 얻을 수 있음을 설명한다. 본 논문에서 실시된 다양한 실험들을 통해, 제안된 기술이 시차 왜곡이 존재하는 영상 신호들을 합성하는 과정에 효율적이면서 동작 복잡도도 높지 않음을 보이고 있다.
영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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