선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 동적 획득 포인트 클라우드의 효율적인 압축을 위해 ISO/IEC 산하의 Moving Picture Expert Group (MPEG )에서 진행하고 있는 Video based Point Cloud Compression (V- PCC)을 활용하는 방안을 제안한다. V- PCC는 기존 2D 비디오 코덱을 활용하여 포인트 클라우드를 압축하는 방안으로, 기존의 압축 코덱을 활용하므로 신뢰성이 높고 보급되어 있는 장비를 활용할 수 있어 범용성이 높다는 장점이 있다.
- 본 논문의 제안 기술은 기존 V- PCC 의 한계를 극복하고, 광범위한 영역을 표현할 수 있는 동적 포인트 클라우드를 압축 가능케 했다는 데에 의의가 있다. 제안 기술을 사용하여 광범위한 영역의 포인트 클라우드를 압축할 경우, 다양한 3 차원 데이터를 사용자에게 효율적으로 송/수신할 수 있을 것이며, 이는 자율 주행 분야 뿐만 아니라 VR/AR , 실감 미디어 등 포인트 클라우드가 사용되는 많은 분야의 발전에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
- V - PCC 는 기존의 비디오 코덱을 활용하여 3 차원 데이터를 압축할 수 있다는 점에서 큰 장점을 지니고 있지만, 비디오 코덱을 활용하면서 발생하는 한계점이 존재한다. 이러한 한계를 극복하고자 본 논문에서는 포인트 클라우드를 분할 및 양자화하여 V- PCC 구조의 한계를 극복하는 방안을 제시하였다. 동적 포인트 클라우드의 광범위한 영역을 분할하여 2D 비디오 코덱에서 허용 가능한 수준의 크기로 변환하는 방안을 제시하였으며, 생성된 패치를 2D 영상에 패킹하기 위해 실수 형태의 값을 정수로 변환하는 양자화 방안을 제시하였다.
- 이에 본 논문은 위와 같은 한계를 극복하고자, 동적 획득 포인트 클라우드를 바운딩 박스를 사용하여 분할하고, 실수로 표현되어 있는 위치 정보들을 정수로 양자화하는 과정을 통해 V - PCC 를 활용하여 압축하는 방안을 제안한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.