• 융합정보논문지
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• 제9권4호
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• pp.146-151
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• 2019

본 논문에서는 실감기술 기반의 다중시점영상 콘텐츠와 제작기술을 활용한 파일럿을 제작하였다. 또한, 사용자에게 다양한 시점의 영상을 제공하여 사용자 시점에서 원하는 방향을 선택할 수 있는 실감콘텐츠 제작기술 확보하였다. 지역 문화관광 자원을 중심으로 간접체험이 가능한 다중시점영상 콘텐츠를 제작 및 다중시점영상(실감기술)을 기반으로 한 사이버 투어 콘텐츠를 제작 하였다. 본 기술 개발은 전국의 도서관, 유치원, 초등학교, 중고등학교는 물론 노인대학, 주부교실, 평생교육원, 장애우 사회적응 교육 등 공공교육 분야 산업 전반에 사용되는 3D 상호작용 실감콘텐츠를 제작할 수 있어 관련 시장의 확대가 기여되며, 국내의 VR시장은 아직 초기단계로 게임과 쇼핑몰 관련 3D 시장과 결합하여 점차 증가할 것으로 기대된다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.337-347
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• 2015

This paper presents a dynamic association and natural interaction method for multi-displays composed of smart devices. Users can intuitively associate relations among smart devices by shake gestures, flexibly modify the layout of the display by tilt gestures, and naturally interact with the multi-display by multi-touch interactions. First of all, users shake their smart devices to create and bind a group for a multi-display with a matrix configuration in an ad-hoc and collaborative situation. After the creation of the group, if needed, their display layout can be flexibly changed by tilt gestures that move the tilted device to the nearest vacant cell in the matrix configuration. During the tilt gestures, the system automatically modifies the relation, view, and configuration of the multi-display. Finally, users can interact with the multi-display through multi-touch interactions just as they interact with a single large display. Furthermore, depending on the context or role, synchronous or asynchronous mode is available to them for providing a split view or another UI. We will show the effectiveness and advantages of the proposed approach by demonstrating implementation results and evaluating the method by the usability study.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.61-68
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• 2004

현재 멀티 데이터베이스 시스템에서 실의 처리의 향상을 위해 응용되고 있는 뷰 관리에 대한 대표적인 연구 경향은 실체 뷰 기법과 시그니쳐 뷰인덱스 기법에 관심이 집중되고 있다. 그러나 이들 두 기법의 비교에서 보면, 실체 뷰 기법은 빠른 액세스 시간을 가지지만 많은 저장 공간이 필요하고, 뷰 인덱스 기법은 적은 저장공간을 사용하지만 액세스 시간이 느리다는 상반된 특성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 신체 뷰와 시그니쳐 뷰인덱스 혼용 기법을 제안하여 질의 처리시에 뷰 관리를 사용함으로써 시스템 성능을 향상시키고, 디스크 입/출력에 대한 액세스 비용을 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이 기법에 대한 메타데이타 구조와 알고리즘들에 대해 제안하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.329-336
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• 2017

비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.333-341
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• 2014

다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 증가하기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용한 효과적인 초기 종료 움직임 추정 기법이다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 다중 사각형 탐색 패턴, 래스터 탐색 패턴, 수정된 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 작은 다이아몬드 탐색으로 이루어져있다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법(FS)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 움직임 추정 속도를 각각 약 1.7~4.5배, 90배 향상시킨다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.321-325
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• 2003

지형에 대한 입체적인 조감도의 작성기술은 여러 건설공사의 계획수립과 설계를 위하여 매우 중요한 요소로 활용될 수가 있다. 본 연구에서는 원격탐지된 위성영상을 이용하여 기존의 수치지형도와의 결합을 통한 3차원 영상 지도의 제작을 시도하여 다차원적인 분석이 가능한 입체 영상 조감도를 작성하였다. 이를 위하여 정밀 GCP에 의한 정사투영된 영상 및 등고선으로부터 생성된 DEM의 결합으로 3차원 지형분석이 가능한 지형의 입체화를 실험하여 건설공사 예정지역의 도로 노선의 연계에 의한 입체적인 접근이 가능한 3차원 조감도를 제작할 수 있는 기술을 개발하였다. 이러한 입체 영상 조감도의 작성에 의한 다각적인 지형분석이 가능하도록 하였고, 건설공사 예정 지역의 실시간 방식으로 가상적인 접근이 가능한 연구결과를 얻어냄으로써 균형적인 국토개발 및 건설분야에서의 다양한 활용을 유도할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.47-55
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• 2012

본 논문에서는 객체의 모션 블러(motion blur)를 포함하고 있는 다중시점(multi-view) 영상을 이용하여 객체의 3차원 형상 복원시 영상을 효과적으로 디블러링(deblurring)하여 3차원 형상 복원의 정확도를 높이는 기법을 제안한다. 다중시점 영상의 디블러링 수행시 다중시점 영상 간의 기하학적 상관관계를 고려하여 보다 정확히 PSF (point spread function)를 구함으로써 결과적으로 보다 정확한 3차원 형상 복원을 수행할 있다. 제안하는 기법은 각각의 입력 영상에서 초기 2D PSF를 독립적으로 구한 후, 3차원 PSF의 후보를 각 입력 영상의 카메라 행렬에 의해 투영했을 때 이들에 전역적으로 가장 잘 부합하는 3D PSF를 탐색한다. 3D PSF는 방향과 밀도 성분으로 구성되며 이는 결국 3차원 공간에서의 물체의 움직임 궤적과 동일하다. 추정된 3D PSF는 각 영상으로 다시 투영되어 각 영상의 2D PSF로 추정되고, 이에 의해 각 영상의 디블러링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 다중시점 영상 디블러링과 3차원 형상 복원을 수행한 결과, 단일 영상만을 이용하여 복원할 경우에 비하여 디블러링과 3차원 형상 복원 모두 현저히 개선된 결과를 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.247-257
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• 2021

본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.83-93
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• 2012

본 논문에서는 다시점의 컬러 영상 및 깊이 정보 맵을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 다시점 컬러 영상과 깊이 정보 맵 압축 방법을 통하여, 컬러 영상과 깊이영상이 각각 동일시점 내에서 화면 간 참조를 수행함은 물론, 확장 시점의 컬러 영상과 깊이 정보 맵이 이웃한 시점의 컬러 영상과 깊이 정보 맵을 각각 참조하는 시점 간 참조를 추가적으로 수행함으로써 부호화 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법을 통하여 실험을 수행한 결과 2시점의 경우 컬러 영상은 각 시점의 영상을 시점간 부호화 하지 않은 영상에 비하여 약 55%의 부호화 이득이 있었으며 깊이 정보 맵은 약 12%의 부호화 이득이 있었다. 3시점의 경우에는 컬러 영상에 대하여 바깥 시점은 화면 간 예측 부호화를 하지 않은 영상에 비해 54%, 중간 시점은 56%의 비트를 절약할 수 있었다. 또한, 3시점의 깊이 정보 맵에 대하여 예측 부호화를 하지 않은 영상에 비해 약 11%의 바깥 시점 부호화 성능과 13%의 중간 시점 부호화 성능을 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.