[논문]가상카메라 이동에 따른 3차원 입체영상 제작에 관한 연구

이준상; 이임건

doi:10.6109/jkiice.2012.16.2.337

가상카메라 이동에 따른 3차원 입체영상 제작에 관한 연구
3D Stereoscopic Image Production Techniques in accordance with moving Virtual Camera 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.16 no.2, 2012년, pp.337 - 343

이준상 (동의대학교 디지털미디어공학과) , 이임건 (동의대학교 영상정보공학과)

초록
AI-Helper

3D 영상은 인간이 인지하는 시각적 경험을 바탕으로 입체적인 표현기술에 의해 발전해 왔다. 최근 입체영상구현 기술연구는 현실감 있는 영상을 제작하기 위해서 다양하고 새로운 영상 제작방법들이 시도되고 있다. 그러나 가상카메라가 이동할 때 발생하는 키스톤 왜곡(keystone distortion)에 대한 문제는 많은 연구가 필요한 상태다. 본 연구에서는 가상카메라의 이동에 따라 발생하는 결상차이에 대한 픽셀거리를 분석함으로써 키스톤 왜곡에 대한 현상을 최소화 하고 그래픽스 환경에서 구현 가능한 제작방법을 제시하였다. 그래픽스 입체영상 제작환경에서 각각의 오브젝트를 레이어별로 분류한 후 영상데이타를 추출하여 입체영상으로 제작한 결과 화면결상으로 인한 왜곡된 영상데이터를 보정 할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The techniques of implementing 3D movie have been developed by stereoscopic representation methods of the scene based on human visual experience. Recently, though various novel approaches for stereo movies are proposed to produce realistic 3D image, more study have to be done for compensating keystone distortion which is generated by moving virtual camera. In this paper we propose a novel production technique which minimizes keystone distortion based on analyzing pixel distance, and is easily implemented on popular graphics environment. First, in graphics environment we categorize each objects as individual layers, and extract image data to produce 3D image. The comparison between each animation sequences from proposed and conventional production methods shows that our production technique well compensate the distortion.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

3D 컴퓨터 그래픽스를 기반으로 한 입체영상 제작 기술에 대한 관심이 높아지면서 다양한 작업 방식에 대한 연구가 진행 되고 있다. 본 논문에서는 그래픽스 제작환경에서 가상카메라가 이동할 때 발생하는 키스톤(keystone) 왜곡을 보정하기 위한 새로운 제작방법을 연구 하였다. 기존의 촬영제작 방식과 레이어를 통해 제작된 촬영방식과의 차이점을 비교 분석하여 추출된 영상데이터를 보정하는 방식을 제시 한다.
이러한 입체감을 표현하기 위해서는 촬영에서 합성에 이르기까지 다양한 제작방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 실재감을 표현하는데 있어 3D 그래픽스 환경에서 가상카메라의 이동에 따른 제작환경과 기법을 제시 하였다. 실험 1은 가상카메라의 이동에 따라 피사체와 배경을 일반적 가시거리 안에서의 영상데이터를 추출하고 실험2는 각 각의 오브젝트를 레이어 방식으로 영상데이터를 추출하였다.
또한 레이어로 제작한 입체영상 제작방식은 편집 시에 폭주각을 조절함으로써 결상된 왜곡현상을 보정할 수 있었다. 본 실험은 카메라의 이동 동선이 일정한 경우에 화면의 왜곡현상을 편집 시에 보정할 수 있는 제작방법을 제시 하였지만 향후에는 피사체의 수평적, 이동, 수직적 이동 및 배경과의 관계를 분석하여 기존의 제작방식과의 차이점 대해 연구를 진행하려 한다.

제안 방법

카메라의 이동은 마찬가지로 D1∼ D2까지이며 걸리는 시간은 5초(150 frame)이다. 각각의 오브젝트를 레이어별로 분류하고 3D MAX에 있는 Layer 옵션을 활용하여 제작하였다.
기본환경에서 렌더링 된 각각의 좌 · 우 렌더링 데이터를 이용하여 편집단계에서 합성하는 방식으로 구현하였다.
본 논문에서는 그래픽스 제작환경에서 가상카메라가 이동할 때 발생하는 키스톤(keystone) 왜곡을 보정하기 위한 새로운 제작방법을 연구 하였다. 기존의 촬영제작 방식과 레이어를 통해 제작된 촬영방식과의 차이점을 비교 분석하여 추출된 영상데이터를 보정하는 방식을 제시 한다. 실험을 위한 입체영상은 애너그리프(anaglyph) 방식으로 구현하였다.
단 그래픽스 제작환경에서 레이어 별로 제작하여 좌 · 우 영상데이터를 추출 하였다.
즉 오브젝트의 움직임, 배경에 대한변화, 가상카메라 이동에 따른 폭주각에 대한 거리 설정, 피사체의 거리 등 기본적인 설정의 key 값에 기준을 두고 설계 하였다. 본 논문에서는 가상카메라(virtual camera)를 한 번의 셋 팅으로 설정하고 얻어낸 입체영상 데이터와 각 각의 오브젝트를 레이어 별로 렌더링 한 입체영상 데이터를 만들어 이 두 결과를 비교 분석하였다. 기본적인 환경은 다음과 같다.
본 논문에서는 이러한 실재감을 표현하는데 있어 3D 그래픽스 환경에서 가상카메라의 이동에 따른 제작환경과 기법을 제시 하였다. 실험 1은 가상카메라의 이동에 따라 피사체와 배경을 일반적 가시거리 안에서의 영상데이터를 추출하고 실험2는 각 각의 오브젝트를 레이어 방식으로 영상데이터를 추출하였다. 실험결과 카메라가 이동할 때는 피사체의 거리와 배경에 대한 거리가 변하기 때문에 폭주각의 대한 시차를 조절하여야 한다.
실험 2에서는 카메라의 이동에 따라 레이어 1, 2, 3, 4, 5를 각각 폭주 값 수치 -7, 3, 4, 5, 10 에 넣어 화면에 대한 결상차이에 대한 오차를 ±5픽셀 안에 넣었다.
즉 실험1에서 폭주 값은 좌영상과 우영상의 데이터가 한 번의 렌더링으로 제작되었기 때문에 ‘전투기 2’ 맞추어 있는 폭주값을 카메라의 이동에 따라 변경할 경우 다른 피사체에 대한 화면의 결상차이가 많이 나타나는 것으로 데이터가 나왔다. 실험 2의 제작방식은 실험 1의 제작방식을 보완하기 위해서 각 각의 피사체를 레이어별로 렌더링하여 편집단계에서 폭주값을 수정할 수 있도록 제작하였다. 그 결과 각 각의 레이어에 대한 화면결상 차이를 줄일 수가 있었다.
이 번 실험에서는 “전투기 1, 2, 3”을 레이어 1, 2, 3으로 렌더링하고 지상면(ground) 레이어를 4, 박스 그리드(box grid) 레이어를 5로 분할하여 총 5장의 레이어로 제작하였다. 실험2에서의 제작방식으로 입체영상을 추출하기 위해서 편집 단계에서 각 각에 대한 레이어 별로 폭주 오프셋(convergence offset) 값을 조절하였다. 각 레이어별 설정은 layer 1 = -7, layer 2 = 3, layer 3 =4로 Volume 범위 안에 대한 변화이며 layer 4 = 5, layer 5 = 10으로 박스 그리드와 지상면에 대한 폭주 값을 넣었다.
이 번 실험에서는 “전투기 1, 2, 3”을 레이어 1, 2, 3으로 렌더링하고 지상면(ground) 레이어를 4, 박스 그리드(box grid) 레이어를 5로 분할하여 총 5장의 레이어로 제작하였다.
3D 소프트웨어에서 입체영상을 제작하기 위한 오브젝트는 처음단계에서부터 정밀한 계획에 의해 작업을 해야 한다. 즉 오브젝트의 움직임, 배경에 대한변화, 가상카메라 이동에 따른 폭주각에 대한 거리 설정, 피사체의 거리 등 기본적인 설정의 key 값에 기준을 두고 설계 하였다. 본 논문에서는 가상카메라(virtual camera)를 한 번의 셋 팅으로 설정하고 얻어낸 입체영상 데이터와 각 각의 오브젝트를 레이어 별로 렌더링 한 입체영상 데이터를 만들어 이 두 결과를 비교 분석하였다.

대상 데이터

영상데이터의 추출 방식은 카메라의 이동에 따른 일반 적인 좌 · 우 영상렌더링 데이터이다.

이론/모형

기존의 촬영제작 방식과 레이어를 통해 제작된 촬영방식과의 차이점을 비교 분석하여 추출된 영상데이터를 보정하는 방식을 제시 한다. 실험을 위한 입체영상은 애너그리프(anaglyph) 방식으로 구현하였다.

성능/효과

비교 실험에서 영상의 결상거리 픽셀 수는 피사체에 대한 입체감과 많은 연관성이 있음을 알 수 있다. 또한 레이어로 제작한 입체영상 제작방식은 편집 시에 폭주각을 조절함으로써 결상된 왜곡현상을 보정할 수 있었다. 본 실험은 카메라의 이동 동선이 일정한 경우에 화면의 왜곡현상을 편집 시에 보정할 수 있는 제작방법을 제시 하였지만 향후에는 피사체의 수평적, 이동, 수직적 이동 및 배경과의 관계를 분석하여 기존의 제작방식과의 차이점 대해 연구를 진행하려 한다.
그 결과 각 각의 레이어에 대한 화면결상 차이를 줄일 수가 있었다. 또한 카메라의 이동에 따른 피사체와 배경과의 관계에서 화면의 왜곡된 현상도 줄일 수가 있었다. 그림 7은 실험1,2의 화면에 대한 결상차이에 대한 화소(pixel)거리를 비교 분석한 결과이다.
실험결과 카메라가 이동할 때는 피사체의 거리와 배경에 대한 거리가 변하기 때문에 폭주각의 대한 시차를 조절하여야 한다. 비교 실험에서 영상의 결상거리 픽셀 수는 피사체에 대한 입체감과 많은 연관성이 있음을 알 수 있다. 또한 레이어로 제작한 입체영상 제작방식은 편집 시에 폭주각을 조절함으로써 결상된 왜곡현상을 보정할 수 있었다.
실험 1의 기본적인 폭주 값을 10으로 놓았을 때 그 기준은 박스 그리드에 놓았다. 실험결과 박스 그리드의 좌영상과 우영상의 대한 화면의 결상차이를 화소(pixel) 거리에 대한 수치로 보면 0 frame, 150 frame 일 때 가로 35화소(pixel)가 나왔다. 실험 2에서는 카메라의 이동에 따라 레이어 1, 2, 3, 4, 5를 각각 폭주 값 수치 -7, 3, 4, 5, 10 에 넣어 화면에 대한 결상차이에 대한 오차를 ±5픽셀 안에 넣었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인간이 인지하는 정보량 중 시각의 비중은?	현대사회는 멀티미디어 테크놀러지의 비약적인 발전을 통해 인간의 지각방식이 복합적 지각의 형태로 변화하고 있다. 인간이 인지하는 사물, 상황, 존재감의 정보량은 시각이 전체 감각 중에 약 70%에 해당한다[1]. 이처럼 영상은 다른 어떤 정보전달의 수단보다도 효과적이라고 할 수 있다.
	그래픽스 제작환경에서 가상카메라가 이동할 때 발생하는 현상은?	3D 컴퓨터 그래픽스를 기반으로 한 입체영상 제작 기술에 대한 관심이 높아지면서 다양한 작업 방식에 대한 연구가 진행 되고 있다. 본 논문에서는 그래픽스 제작환경에서 가상카메라가 이동할 때 발생하는 키스톤(keystone) 왜곡을 보정하기 위한 새로운 제작방법을 연구 하였다. 기존의 촬영제작 방식과 레이어를 통해 제작된 촬영방식과의 차이점을 비교 분석하여 추출된 영상데이터를 보정하는 방식을 제시 한다.

참고문헌 (10)

김태형, 이한석 "3D 컴퓨터 그래픽스 기반의 입체영상 제작 사례연구" 한국일러스트학회pp 28. 2010
안경공학, 기저연구사. 2008. p55
한국소프트웨어진흥, 디지털콘텐츠산업백서 진한엠엔비. 2008, p187
이용규, "3D입체영상의 공간 연출에 관한 연구" 홍익대학교 석사학위 논문, 2009.
현승훈 "애너그리프(Anaglyph) 3D 입체모션그래픽 제작방법에 대한 연구" 만화애니메이션연구, 한국만화애니메이션학회, pp168, 2008.
최은영 "입체영상제작 파이프라인 구축방향" 한국 콘텐츠학회, 한국콘텐츠학회논문지, 제10권 제8호 2010.8, page(s): 159-167

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최영근, "애너그리프(Anaglyph)를 활용한 미러형 입체영상 연구" 한국멀티미디어학회, 춘계학술발표논문집. page(s): 134-137. 2010.
이문영, 정진헌 "3D 애니메이션을 위한 입체영상 제작기법에 관한연구" 한국일러스트학회, 조형미디어학, Vol.11, No.4, 2008.
성창경, 정진헌 "입체영상에서 입체감 극대화를 위한 연출 구도 및 시각적 효과연구" 한국일러스트학회, 조형미디어학, Vol.13, No.2. 2010.
김철현, 백준기 "비선형 편집기반의 입체영상 제작 흐름에 관한 연구" 한국방송공학회, 방송공학회논 문지, 제15권 제3호. page(s): 391-406, 2010

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표제어: PCR

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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