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- 저자 : 황용해(Yonghae Hwang) (검색결과 8 건)
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SHVC 기반 V-PCC 3 차원 포인트 밀도 확장성 지원 방안
황용해(Yonghae Hwang),김준식(Junsik Kim),김규헌(Kyuheon Kim) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.7
포인트 클라우드는 수십만 또는 수백만개의 포인트로 객체 또는 장면을 나타내며, 그 데이터의 양은 엄청 나기 때문에, 다양한 대역폭 또는 장치에서 효과적인 서비스를 위해 확장성 기능을 갖춘 압축 체계 개발이 필요하다. 이에 따라, 단방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Unidirectional Patch packing, LDUP) 방법을 이용한 확장성에 대한 연구가 이루어졌다. 그러나, LDUP 방법은 2D 그리드의 크기를 조작하는데 한계가 있어, 패치 사이의 거리가 드물게 패킹되고, 이는 압축 효율을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 양방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Bidirectional Patch packing, LDBP) 방식을 제안한다. 제안된 LDBP 방법은 패치가 패킹된 영상에서 빈 공간을 효과적으로 감소시켰으며, 압축 효율 측면에서 LDUP 방법에 비해 더 높은 BD-Rate 이점을 얻었다. 제안된 LDBP 방법은 3D 포인트 클라우드 압축 시 포인트 클라우드 밀도 확장성을 기존의 LDUP 보다 효과적으로 달성하였다.
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비디오 기반 포인트 클라우드 압축을 사용한 3차원 포인트 클라우드의 2차원 보간 방안
황용해(Yonghae Hwang),김준식(Junsik Kim),김규헌(Kyuheon Kim) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발. 히 진행되고 있다 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.
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비디오 기반 포인트 클라우드 압축을 사용한 3차원 포인트의 2차원 보간 방안
황용해(Yonghae Hwang),김준식(Junsik Kim),김규헌(Kyuheon Kim) 한국방송·미디어공학회 2021 방송공학회논문지 Vol.26 No.6
Recently, with the development of computer graphics technology, research on technology for expressing real objects as more realistic virtual graphics is being actively conducted. Point cloud is a technology that uses numerous points, including 2D spatial coordinates and color information, to represent 3D objects, and they require huge data storage and high-performance computing devices to provide various services. Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) technology is currently being studied by the international standard organization MPEG, which is a projection based method that projects point cloud into 2D plane, and then compresses them using 2D video codecs. V-PCC technology compresses point cloud objects using 2D images such as Occupancy map, Geometry image, Attribute image, and other auxiliary information that includes the relationship between 2D plane and 3D space. When increasing the density of point cloud or expanding an object, 3D calculation is generally used, but there are limitations in that the calculation method is complicated, requires a lot of time, and it is difficult to determine the correct location of a new point. This paper proposes a method to generate additional points at more accurate locations with less computation by applying 2D interpolation to the image on which the point cloud is projected, in the V-PCC technology.
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STT 효율 증대를 위한 음성 주파수 correlation 기반 노이즈 필터링 방안
임지원(Jiwon Lim),황용해(Yonghae Hwang),김규헌(Kyuheon Kim) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
현재 음성인식 기술은 인공지능 비서, 전화자동응답, 네비게이션 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며 인간의 음성을 디바이스에 전달하기 위해 음성 신호를 텍스트로 변환하는 Speech-To-Text (STT) 기술을 필요로 한다. 초기의 STT 기술의 대부분은 확률 통계 방식인 Hidden Markov Model (HMM)기반으로 이루졌으며, 딥러닝 기술의 발전으로 HMM과 함께 Recurrent Nural Network (RNN), Deep Nural Network (DNN) 기법을 사용함으로써 과거보다 단어 인식 오류를 개선하며 20%의 성능 향상을 이루어냈다. 그러나 다수의 화자 혹은 생활소음, 노래 등 소음이 있는 주변 환경의 간섭 신호 영향을 받으면 인식 정확도에 차이가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 음성 신호를 추출하여 주파수성분을 분석하고 오디오 신호 사이의 주파수 영역 correlation 연산을 통해 음성 신호와 노이즈 신호를 구분하는 것으로 STT 인식률을 높이고, 목소리 신호를 더욱 효율적으로 STT 기술에 입력하기 위한 방안을 제안한다.
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히스토그램 기반 포인트 클라우드 분할을 활용한 G-PCC 기반의 전역 움직임 압축 방안
김준식(Junsik Kim),황용해(Yonghae Hwang),김규헌(Kyuheon Kim) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.
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3D DCT 를 이용한 포인트 클라우드의 움직임 예측/보상 기법
이민석(Minseok Lee),김보연(Boyeun Kim),윤상은(Sangeun Yoon),황용해(Yonghae Hwang),김준식(Junsik Kim),김규헌(Khuheon Kim) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
포인트 클라우드는 3 차원 물체를 표현하기 위한 점들의 집합으로, 동적인 3 차원 데이터를 정밀하게 획득할 수 있기에 이의 효율적인 압축의 필요성이 대두되고 있다. 기존 3D DCT(3D Discrete Cosine Transform)를 이용한 동적 객체의 포인트 클라우드 압축 방식은 Inter 프레임 압축을 고려하지 않아 압축시의 데이터 압축률에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 3D DCT 를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 압축하는 방식을 제안한다.
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3D DCT를 활용한 포인트 클라우드의 움직임 예측 및 보상 기법
이민석(Minseok Lee),김보연(Boyeun Kim),윤상은(Sangeun Yoon),황용해(Yonghae Hwang),김준식(Junsik Kim),김규헌(Kyuheon Kim) 한국방송·미디어공학회 2021 방송공학회논문지 Vol.26 No.6
Due to the recent developments of attaining 3D contents by using devices such as 3D scanners, the diversity of the contents being used in AR(Augmented Reality)/VR(Virutal Reality) fields is significantly increasing. There are several ways to represent 3D data, and using point clouds is one of them. A point cloud is a cluster of points, having the advantage of being able to attain actual 3D data with high precision. However, in order to express 3D contents, much more data is required compared to that of 2D images. The size of data needed to represent dynamic 3D point cloud objects that consists of multiple frames is especially big, and that is why an efficient compression technology for this kind of data must be developed. In this paper, a motion estimation and compensation method for dynamic point cloud objects using 3D DCT is proposed. This will lead to switching the 3D video frames into I frames and P frames, which ensures higher compression ratio. Then, we confirm the compression efficiency of the proposed technology by comparing it with the anchor technology, an Intra-frame based compression method, and 2D-DCT based V-PCC.
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