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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김준식 (경희대학교) 황용해 (경희대학교) 김규헌 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2021 하계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
157 - 160 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

히스토그램 기반 포인트 클라우드 분할을 활용한 G-PCC 기반의 전역 움직임 압축 방안
김준식 ,  황용해 ,  김규헌 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2021.06 학술대회자료

2019

V - PCC 기반 동적 획득 포인트 클라우드 압축 방안
김준식 ,  임지헌 ,  김규헌 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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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.

목차

요약
1. 서론
2. LiDAR 기반 포인트 클라우드 프레임의 특성
3. 히스토그램 기반 포인트 클라우드 분할 방안
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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