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저자정보
권준 (경희대학교) 권도완 (경희대학교) 이성배 (경희대학교) 김규헌 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
828 - 831 (4page)

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최근 자율주행, VR 등 3차원 포인트 클라우드 데이터를 활용하는 산업이 빠르게 발전하면서 방대한 포인트 클라우드 데이터 저장 및 전송을 위한 압축 기술의 필요성이 중요해지고 있다. 이에 국제 표준화 기구 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 3차원 특성을 바탕으로 포인트 클라우드를 압축하는 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression)기술과 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영한 후 기존 비디오 코덱을 사용하는 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)기술이 표준화 및 개발되었으며, 최근에는 딥러닝 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 압축하는 방식으로 확장되고 있다. 그 중 PCGCv2(Point Cloud Geometry Compression version 2)는 멀티스케일을 기반으로 AI 네트워크를 사용하는 모델로 Dense 포인트 클라우드 콘텐츠에 대해서는 기존 기술 대비 우수한 성능을 보여주고 있지만, LiDAR 센서를 통해 획득한 포인트 클라우드 콘텐츠에는 적용되지 못하였다. 이에 PCGCv2를 LiDAR 콘텐츠까지 확장하기 위해 본 논문에서는 원점을 기준으로 특정 각도에 따라 포인트를 획득하는 LiDAR 센서의 탐지 방식을 효율적으로 활용하기 위한 좌표 변환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력으로 들어오는 포인트 클라우드 데이터를 기존 직교좌표계에서 구면 좌표계로 변환하여 기존 PCGCv2의 D1, D2 PSNR을 평균적으로 25dB만큼 증가시켰다.

목차

요약
1. 서론
2. 좌표 변환 방법
3. 실험 결과
4. 결론
참고 문헌

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