KR101701909B1

KR101701909B1 - 온라인 지도 서비스의 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101701909B1
Application number: KR1020150125085A
Authority: KR
Inventors: 이용규; 송양의; 박성민; 우별; 이도영; 조승현
Original assignee: 동국대학교 산학협력단
Priority date: 2015-09-03
Filing date: 2015-09-03
Publication date: 2017-02-02

Abstract

본 발명은 온라인 지도 서비스의 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 기술에 관한 것으로, 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법은, 사용자로부터 입력된 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보에 기초하여 온라인 지도 서비스의 서버로부터 이동 경로를 수신받고, 이동 수단 또는 이동 경로의 길이를 고려하여 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 복수 개의 정지영상들을 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받고, 이동 경로 내의 좌표값의 변화 패턴 또는 미리 설정된 좌표값에 기초하여 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 결정하며, 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 이동 경로의 이동 방향을 고려한 시계열적인 순서에 따라 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 출발지로부터 목적지까지의 순방향 경로 동영상을 생성한다.

Description

온라인 지도 서비스의 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치 및 방법{Apparatus and method for generating moving image from still images of online map service}

본 발명은 온라인 지도 서비스의 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 기술에 관한 것으로, 특히 사용자가 온라인 지도 서비스의 거리 뷰(street view) 기능을 이용할 때 출발지로부터 도착지까지의 최적 경로에 포함되는 거리의 정지영상들을 수신하고 시계열적으로 매끄럽게 연결하여 동영상으로 변환하는 장치, 방법 및 그 방법을 기록한 기록매체에 관한 것이다.

온라인 지도 서비스가 널리 보급되면서, 많은 기업들이 다양한 방식으로 부가 서비스를 사용자게 제공함으로써 편의를 도모하고 있으며, 그 중 대표적인 서비스가 실제 거리의 이미지를 제공하는 기술로서 사용자들의 호응을 얻고 있다. 구글(google)의 스트리트 뷰(street view) 서비스, 다음(daum)의 로드 뷰(road view) 서비스 및 네이버(naver)의 거리 뷰(street view) 서비스 등이 서로 명칭은 상이하나 본질적으로 지도 상의 특정 위치에 대한 정지영상(still image)를 제공한다는 점에서 본질이 같다. 이러한 거리에 대한 정지영상 제공은 사용자가 설정한 출발점, 도착점 및 이동 수단과 연계하여 온라인 지도 서비스로부터 제공받은 이동 경로에 부가하여 표시됨으로써 사용자 편의를 극대화하고 있다.

이하에서 제시되는 선행기술문헌에는 동영상으로 이용하여 가상 주행을 체험하도록 유도하는 기술을 기술하고 있으나, 이러한 종래의 기술은 미리 해당 지역의 동영상이 사전 촬영되어 데이터베이스 내에 저장되고, 사용자의 요구에 따라 이를 재생하는 방식으로 구현되었다. 따라서, 도로 및 거리에 대한 영상 정보를 취득하고 가공, 저장하는데 많은 공간과 부하를 야기할 수밖에 없다.

따라서, 기존에 정지영상을 중심으로 구축된 온라인 지도 서비스를 활용하면서도 축적된 정지영상으로부터 이동 경로에 대한 동영상을 간편하게 생성, 획득할 수 있는 기술이 요구된다.

한국특허공개공보 10-2003-0054661, 한국전자통신연구원, 2003년 07월 02일 공개

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 종래에 다수의 이미지들을 동영상으로 변환하는 기술들에서 필연적으로 그 산출물인 출력 파일의 용량이 매우 커진다는 문제를 해결하고, 온라인 지도 서비스를 통해 출발점과 도착지를 선택하고 이에 해당하는 경로의 거리에 대한 정지영상들을 순차적으로 모두 수신하여 동영상으로 변환할 경우 처리하여야 하는 데이터의 양과 크기가 지나치게 많으며 이로 인해 시스템에 과부하가 발생한다는 한계를 극복하며, 만약 왕복 경로를 탐색하는 사용자가 온라인 지도 서비스를 통해 역방향의 경로에 해당하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하고자 할 경우 동일한 연산을 재차 수행하여야 하는 불편을 해소하고자 한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 장치, 연산 장치 및 통신 장치를 구비하여 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법은, 연산 장치가 입력 장치를 통해 사용자로부터 입력된 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보에 기초하여 통신 장치를 통해 온라인 지도 서비스와 통신하고, 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 이동 경로를 수신받는 단계; 상기 연산 장치가 상기 이동 수단 또는 상기 이동 경로의 길이를 고려하여 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 복수 개의 정지영상들을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받는 단계; 상기 연산 장치가 상기 이동 경로 내의 좌표값의 변화 패턴 또는 미리 설정된 좌표값에 기초하여 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 결정하는 단계; 및 상기 연산 장치가 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향을 고려한 시계열적인 순서에 따라 상기 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 순방향 경로 동영상을 생성하는 단계;를 포함한다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에서, 상기 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우, 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상 전부를 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받으며, 상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상 일부를 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받을 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법은, 상기 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시키기 이전에, 상기 이동 경로 상에서 상기 중요 지점으로 결정된 정지영상들에 인접한 소정 개수의 정지영상을 중요 지점으로 추가하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에서, 상기 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우, 수신된 정지영상 전부의 좌표값들의 변화 패턴 중 불규칙성을 나타내는 변화 패턴이 나타나는 구간에 해당하는 정지영상 또는 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정할 수 있다. 또한, 상기 불규칙성을 나타내는 변화 패턴은, 상기 이동 경로에 따른 좌표값에서 위도 또는 경도 중 적어도 하나가 증가 추세에서 감소 추세로 변화하거나 감소 추세에서 증가 추세로 변화하는 경우의 좌표값의 변화 패턴으로 설정할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에서, 상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 지도 상의 특정 구성 요소에 대해 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하고, 상기 중요 지점을 제외한 나머지 구간에 대해서는 소정 간격마다 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 정지영상들을 수신할 수 있다. 또한, 상기 소정 간격마다 수신된 정지영상들 중 인접한 정지영상들 간의 유사도가 임계치 미만인 경우 해당 구간을 분할하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 추가적인 정지영상을 더 수신할 수 있다. 또한, 상기 유사도를 판단하는 임계치는, 정지영상의 좌표가 속하는 지리적 정보에 기초하여 적응적으로 변화시키되, 상기 임계치와 지리적 복잡도는 반비례하도록 설정될 수 있다. 나아가, 상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 미리 설정된 좌표값에 인접한 구간에 대하여 나머지 구간에 비해 상대적으로 더 많은 수의 정지영상을 수신할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에서, 상기 정지영상의 용량을 감소시키는 과정은, 미리 설정된 규칙에 따라 상기 정지영상 내에서 적어도 둘 이상의 인접한 화소 영역을 그룹으로 구획하고, 그룹 내에 포함된 각각의 화소 영역에 할당된 화소 값들의 평균을 산출하고, 상기 그룹 내에 포함된 화소 영역을 병합하되 산출된 상기 평균을 병합된 그룹의 화소 값으로 할당함으로써 해상도를 감소시킬 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법은, 상기 연산 장치가 상기 순방향 동영상의 생성을 위해 사용된 정지영상의 좌표를 추출하는 단계; 상기 연산 장치가 추출된 상기 좌표에 대하여 최초에 입력된 출발지 및 목적지 정보의 반대 방향에 해당하는 시점(point of view)의 정지영상을 상기 통신 장치를 통해 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신하는 단계; 및 상기 연산 장치가 수신된 반대 방향의 정지영상 중 상기 중요 지점에 대응하는 정지영상을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향의 반대 순서에 따라 상기 반대 방향의 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 목적지로부터 상기 출발지까지의 역방향 경로 동영상을 생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

나아가, 이하에서는 상기 기재된 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치는, 사용자로부터 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보를 입력받는 입력부; 온라인 지도 서비스의 서버와 통신하는 통신부; 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 프로그램을 구동하는 연산부;를 포함하되, 상기 메모리에 저장된 프로그램은, 입력된 상기 이동 수단, 상기 출발지 및 상기 목적지 정보에 기초하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 이동 경로를 수신받고, 상기 이동 수단 또는 상기 이동 경로의 길이를 고려하여 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 복수 개의 정지영상들을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받고, 상기 이동 경로 내의 좌표값의 변화 패턴 또는 미리 설정된 좌표값에 기초하여 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 결정하며, 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향을 고려한 시계열적인 순서에 따라 상기 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 순방향 경로 동영상을 생성하는 명령어를 포함한다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치에서, 상기 메모리에 저장된 프로그램은, 상기 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시키기 이전에, 상기 이동 경로 상에서 상기 중요 지점으로 결정된 정지영상들에 인접한 소정 개수의 정지영상을 중요 지점으로 더 추가할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치에서, 상기 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우, 수신된 정지영상 전부의 좌표값들의 변화 패턴 중 불규칙성을 나타내는 변화 패턴이 나타나는 구간에 해당하는 정지영상 또는 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하되, 상기 불규칙성을 나타내는 변화 패턴은, 상기 이동 경로에 따른 좌표값에서 위도 또는 경도 중 적어도 하나가 증가 추세에서 감소 추세로 변화하거나 감소 추세에서 증가 추세로 변화하는 경우의 좌표값의 변화 패턴으로 설정할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치에서, 상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 지도 상의 특정 구성 요소에 대해 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하고, 상기 중요 지점을 제외한 나머지 구간에 대해서는 소정 간격마다 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 정지영상들을 수신하되, 상기 미리 설정된 좌표값에 인접한 구간에 대하여 나머지 구간에 비해 상대적으로 더 많은 수의 정지영상을 수신하며, 상기 소정 간격마다 수신된 정지영상들 중 인접한 정지영상들 간의 유사도가 임계치 미만인 경우, 해당 구간을 분할하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 추가적인 정지영상을 더 수신할 수 있다. 또한, 상기 유사도를 판단하는 임계치는, 정지영상의 좌표가 속하는 지리적 정보에 기초하여 적응적으로 변화시키되, 상기 임계치와 지리적 복잡도는 반비례하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치에서, 상기 메모리에 저장된 프로그램은, 상기 순방향 동영상의 생성을 위해 사용된 정지영상의 좌표를 추출하고, 추출된 상기 좌표에 대하여 최초에 입력된 출발지 및 목적지 정보의 반대 방향에 해당하는 시점(point of view)의 거리의 정지영상을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신하며, 수신된 반대 방향의 정지영상 중 상기 중요 지점에 대응하는 정지영상을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향의 반대 순서에 따라 상기 반대 방향의 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 목적지로부터 상기 출발지까지의 역방향 경로 동영상을 생성하는 명령어를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예들은, 온라인 지도 서비스에서 제공하는 단편적인 정지영상들을 선택적으로 재구성하여 생성된 동영상을 제공하되, 중요 지점에 대한 영상을 강조하면서도 전체 동영상의 용량을 효과적으로 감축시킴으로써 사용자 단말기에 가해지는 연산 및 통신의 부담을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 탐색한 경로의 반대 방향의 경로에 대해서도 중복되는 연산을 재사용함으로써 빠르고 간편하게 역방향 경로 동영상을 제공할 수 있다는 장점을 갖는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 동영상 생성 방법에서 추가적으로 역방향 경로 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 이동 수단이 도보의 경우, 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신할 정지영상의 간격을 설정하는 과정을 예시한 도면이다.
도 5는 도 4의 설정에 따라 각각 2m 간격 및 10m 간격으로 수신한 정지영상 및 위도, 경도 값을 예시한 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 중요 지점을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 정지영상에 대한 원본 이미지와 용량이 감축된 이미지를 예시한 도면이다.
도 8은 도보용 경로 동영상을 생성하기 위해 두 지점 사이의 최단거리 80m 내의 10m마다 수신하고자 하는 정지영상의 위치를 예시한 도면이다.
도 9는 도 8의 설정에 따라 해상도가 감축된 정지영상 및 위도, 경도 값을 예시한 도면이다.
도 10은 역방향 경로 동영상을 생성하기 위해 동일한 위치에서 시점을 달리한 정지영상을 예시한 도면이다.
도 11a 및 도 11b는 도 10의 설정에 따라 각각 시점을 달리하여 수신한 정지영상 및 위도, 경도 값을 예시한 도면이다.
도 12는 이동 수단이 차량의 경우, 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 13은 중요 지점과 나머지 구간을 구분하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 중요 지점들이 포함된 전체 이동 경로를 예시한 도면이다.
도 15는 두 개의 중요 지점에 대하여 정지영상을 수신하는 간격을 예시한 도면이다.
도 16은 도 12의 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에서 나머지 구간의 정지영상을 처리하는 과정을 보다 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 17은 중요 지점을 제외한 나머지 구간의 정지영상을 추가 수신하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 중요 지점과 나머지 구간의 평균적인 실제 거리를 예시한 도면이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치를 도시한 블록도이다.

본 발명의 실시예들을 설명하기에 앞서, 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 기술을 온라인 지도 서비스에 적용할 경우 발생하는 문제점을 검토한 후, 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 기술적 수단을 개괄적으로 소개하도록 한다.

활용 영역을 특정하지 않을 경우, 다수의 정지영상을 엮어 하나의 동영상을 생성하기 위해서는 종래 다양한 기술이 제안되어 왔다. 가장 단순한 방법으로서, 다수의 정지영상 각각을 하나의 프레임으로 간주하여 이를 시계열적으로 나열한 후 동영상으로 변환하는 방식은 최종 산출물인 동영상의 크기를 전혀 고려하지 않는다. 그러나, 본 발명의 실시예들이 활용되는 온라인 지도 서비스에 기반한 동영상 생성 기술은 필연적으로 사용자의 통신 환경과 사용자 단말기의 제한된 자원을 고려하여야 하기 때문에 동영상의 크기와 생성 과정에서의 자원 소모가 매우 중요한 요소가 된다. 따라서, 동영상 생성 과정에서 그 크기 내지 용량을 감축하는 요소 기술이 매우 중요하다.

이와 관련하여 동영상의 용량이나 크기를 감축시키는 기술에 관하여도 종래 다양한 기술이 존재하나, 도로를 주행하는 상황에 최적화된 기술은 아니며, 특히 본 발명의 실시예들이 구현되는 환경을 고려할 때 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 과정에서 어떠한 구성의 용량을 감축시킬 수 있는지를 고려하여야만 한다.

이와 같은 관점에서 본 발명의 실시예들은 다음과 같은 아이디어에 기초하여 각각의 구성을 제시하도록 한다.

첫째, 전체 이동 경로에 해당하는 거리에 대한 정지영상 중 중요한 부분 또는 사용자가 희망하는 부분만을 강조하여 동영상으로 변환할 수 있다.

둘째, 거리에 대한 다수의 정지영상을 동영상으로 변환하게 되면 용량이 증가하는 문제가 발생하므로, 변환 과정에서 각 프레임의 수 내지 프레임의 크기를 선택적으로 감소시키는 기법이 활용될 수 있다.

셋째, 사용자가 선택한 이동 방향에 따라 결정된 경로에 대해 동영상 생성이 완료된 이후, 동일한 위치(지도 상의 좌표)서 시점(예를 들어, 카메라의 방향이 될 수 있다.)만이 상이한 정지영상을 활용하여 또 다른 동영상을 생성함으로써 앞서 생성된 동영상과는 다른 시점의 동영상을 생성하는 것이 가능하며, 이때 최초에 동영상 생성 과정에서 활용된 알고리즘(예를 들어, 중요 구간을 판단하거나 용량을 감축시키는 알고리즘이 될 수 있다.)을 그대로 활용하되 시점이 다른 정지영상만을 새롭게 수신함으로써 추가적인 동영상(예를 들어, 역방향 동영상이 될 수 있다.) 생성에 필요한 자원 소모를 최소화할 수 있다.

따라서, 이하에서 기술되는 본 발명의 실시예들은 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리에 대한 정지영상들의 용량을 줄여 동영상으로 변환하는 기법, 중요한 구간이나 사용자가 원하는 구간을 강조하여 동영상으로 변환하는 기법, 기존에 계산된 중요 구간 판단 알고리즘을 사용하여 역방향의 동영상을 재생하는 기법을 제안하고자 한다. 이와 관련하여, 기존의 다양한 온라인 지도 서비스 중 구글의 스트리트 뷰 이미지를 예시로서 활용하였으나 이에 한정되지 않으며, 여타의 온라인 지도 서비스에도 폭넓게 적용, 활용될 수 있음은 당연하다.

이하에서는, 도면을 참조하여 상기된 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 명칭 및 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도로서, 입력 장치, 연산 장치 및 통신 장치를 구비한 하드웨어에 기반하여 구현될 수 있다. 여기서, 입력 장치는 사용자로부터 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보를 입력할 수 있는 문자 패드 또는 터치 패드를 포함한 다양한 입력 수단이 활용될 수 있고, 연산 장치는 일련의 명령어를 해석하여 데이터를 적재 및 연산 처리할 수 있는 적어도 하나의 프로세서(processor)로 구현될 수 있으며, 통신 장치는 온라인 지도 서비스의 서버와 통신할 수 있는 유무선 통신 수단으로 구현될 수 있다.

S110 단계에서, 연산 장치는 입력 장치를 통해 사용자로부터 입력된 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보에 기초하여 통신 장치를 통해 온라인 지도 서비스와 통신하고, 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 이동 경로를 수신받는다.

S120 단계에서, 상기 연산 장치는 상기 이동 수단 또는 상기 이동 경로의 길이를 고려하여 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 복수 개의 정지영상들을 상기 온라인 지도 서비스의 서버에 요청하여 수신받는다. 이때, 수신되는 정지영상들은 이동 경로에 포함되는 이미지 전부일 수도 있고 일부일 수도 있으며, 이러한 수신 영상의 선택은 이동 수단(도보 또는 차량)이 어떠한 것인지, 이동 경로의 길이가 어느 정도인지에 따라 달라질 수 있다. 즉, 최종적으로 산출되는 동영상의 용량과 사용자 단말의 부하 정도를 고려하여 서버로부터 수신하는 정지영상의 개수를 적응적으로 결정할 수 있다.

S130 단계에서, 상기 연산 장치는 상기 이동 경로 내의 좌표값의 변화 패턴 또는 미리 설정된 좌표값에 기초하여 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 결정한다. 여기서 중요 지점이란, 이후 동영상 생성 과정에서 원본의 화질과 용량을 최대한 유지하여야 할 필요가 있는 정지영상에 해당하는 지점을 의미하며, 좌표값의 변화 패턴으로부터 중요 지점을 자동으로 선택하거나, 미리 중요 지점을 입력함으로써 이에 해당하는 위치를 파악하는 것이 가능하다.

한편, 본 발명의 실시예들은 중요 지점을 제외한 나머지 구간의 정지영상에 대한 처리 부하를 감소시키거나 그 용량을 감축하는 방식을 채택하고 있는데, 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시키기 이전에, 상기 이동 경로 상에서 상기 S130 단계를 통해 중요 지점으로 결정된 정지영상들에 인접한 일정 개수의 정지영상을 중요 지점으로 더 추가하는 것이 가능하다. 예를 들어, 앞서 결정된 중요 지점에 인접한 3개의 정지영상을 추가적으로 온라인 지도 서비스의 서버에 요청하여 수신받음으로써, 중요 지점에 대한 정지 영상에 관하여 보다 자세한 동영상을 생성하는 것이 가능하다.

S140 단계에서, 상기 연산 장치는 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향을 고려한 시계열적인 순서에 따라 상기 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 순방향 경로 동영상을 생성한다.

통상적으로 동영상의 해상도를 줄인다고 하면 동영상의 시작부터 끝까지인 전체 이미지들의 해상도를 일괄적으로 낮추는 방법이 일반적이다. 그러나, 이러한 방법은 사용자의 관심 지역이나 중요 구간을 전혀 고려하지 않아 사용자 친화적이지 않으며 변환 과정에 있어서도 비효율적이다. 본 발명의 실시예들은 동영상 생성에 활용되는 정지영상 전부에 대해서 일괄적으로 해상도를 저하시키는 것이 아니라, 앞서 S130 단계를 통해 중요 지점으로 특정된 영상의 화질은 그대로 유지하되, 나머지 구간의 정지영상에 대해서만 해상도 감축을 적용한다. 예를 들어, 인접한 픽셀들의 R, G, B 값을 합산한 후 평균을 내어 새롭게 병합된 픽셀값으로 할당할 수 있다. 이러한 방식을 통해 동영상 생성에 활용되는 각 프레임 중, 중요도가 떨어지는 구간의 해상도를 낮춤으로써 전체적인 동영상의 용량을 감소시킬 수 있다.

구현의 관점에서, 본 발명의 실시예들은 사용자가 도보를 이용하느냐 차량을 이용하느냐에 따라 동영상 용량을 압축하는 방법이 달라지기 때문에, 크게 이 두 가지 경우로 나누어 압축 작업을 진행한다. 이때, 상기 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우, 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상 전부를 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받으며, 상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상 일부를 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받는 것이 바람직하다.

첫째, '도보'의 경우 동영상 용량을 줄이는 방법을 소개한다. 출발지로부터 도착지까지의 이동 경로에 해당하는 정지영상들을 모두 받아온다. 이들 이미지를 아무런 조작 없이 동영상으로 변환하게 되면 동영상의 용량이 지나치게 증가하게 된다. 따라서 중요하지 않다고 판단되는 구간의 이미지는 해상도를 낮추는 등의 방법을 통해 용량을 감축함으로써 동영상으로 변환했을 시 전체 용량을 줄일 수 있다. 연산 장치로 하여금 중요하지 않은 구간을 자동으로 판별하는 방법은 다음과 같다. 출발지로부터 도착지까지의 이동 경로에 해당하는 좌표값들의 변화 패턴을 분석한다. 좌표값의 변화가 적다면 중요하지 않은 구간으로, 좌표값의 변화가 크다면 중요한 구간으로 판단한다. 따라서, 좌표값의 변화가 적은 구간은 중요하지 않은 구간으로 판단하여 그 구간의 이미지들의 해상도를 모두 저하시킨다. 중요한 구간의 이미지는 해상도를 그대로 두되 중요하지 않은 구간의 이미지는 해상도를 낮추어 동영상으로 변환할 시 용량을 줄일 수 있다.

구현의 관점에서, 우선 구글 스트리트 뷰 이미지 API에서 제공하는 각 사진들 간의 거리가 얼마인지 확인해야 할 필요가 있으며, 이하에서 기술되는 실시예에서는 경도 및 위도 값을 계산하는 방법 중 Decimal Degree (DD) 표기법을 사용하도록 하며, 대략적인 N/S의 위치가 어디에 해당하는가에 상관없이 ( 0.00001 , 0.00001 )는 약 1m 내외임을 이용하여 설명을 진행한다.

둘째, '차량'의 경우 동영상 용량을 줄이는 방법을 소개한다. 차량의 경우 평균적으로 도보보다 이동 경로가 길기 때문에 정지영상을 모두 수신하여 동영상으로 변환할 경우 그 용량이 매우 커진다는 문제가 있다. 따라서 중요한 구간을 판단하여 선택적으로 수신하되, 중요한 구간의 인접한 구간은 상대적으로 더 많은 정지영상을 수신하며, 나머지 구간에 대해서는 상대적으로 더 적은 정지영상을 수신함으로써 처리하여야 하는 이미지 및 동영상의 용량을 줄일 수 있다.

차량 이동의 경우 중요한 구간을 판단하는 방법은 고속도로 주행을 예로 들어 설명한다. 최초에 데이터베이스 관리자는 고속도로에 해당하는 좌표값들(예를 들어, GPS 정보가 될 수 있다.) 모두를 미리 데이터베이스에 저장한다. 이때, 이정표, 휴게소 등에 해당하는 좌표는 중요한 위치라고 판단하여 중요도를 '1'로 설정하고 나머지 구간의 위치는 중요도를 모두 '0'으로 설정한다. 따라서 출발지로부터 도착지까지의 구간 중 중요도가 '1'인 부분에 해당하는 이미지들을 우선적으로 받아온다. 그 후 중요 구간 사이의 이미지를 선택적으로 받아오게 되는데, 중요 구간에 인접한 구간은 이미지들을 좁은 간격으로 받아오고, 그 외의 구간은 중요 구간에서 인접한 구간의 가장 첫 이미지와 이전 중요 구간의 이미지 간의 유사도를 판단하여 필요한 동작을 수행한다. 만약 유사도 판단 결과, 양자가 유사하지 않다고 판단하면 이미지를 추가로 더 받아오고, 반면 양자가 유사하다면 이미지를 더 이상 받지 않는다.

즉, 하나의 중요 지점과 다음 중요 구간의 첫 번째 이미지의 내용이 식별이 불가능할 정도로 변경되었다면 이 누락된 구간에 대해 이미지를 추가적으로 받아온다. 이 과정에서 두 이미지 간에 유사 여부를 판단하는 기술이 필요하며, 이미지 매칭(Image Matching)을 위해 색상, 질감, 모양, 특징점 등 다양한 이미지에 대한 정보를 이용해 유사도를 산출하는 것이 가능하다. 이러한 계산 알고리즘들은 이미지 간 유사 여부를 판단하기 위해 색상과 공간 데이터를 이용해 이미지 내의 특징점을 추출하거나, 비슷한 특징들에 대해서 군집화(clustering)를 통해 이미지를 특정 객체 단위로 분할하는 방식으로 구현 가능하다. 예를 들어, 이미지 간 유사도를 측정하기 위해서 이미지의 특징점을 추출하기 위해 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 또는 HLT(Harris Laplace Transform)이 활용될 수 있으며, 보다 간단하게는 컬러 히스토그램이 이용될 수도 있다. 구현의 관점에서 본 발명의 실시예들에서는 하나의 중요 지점과 다음 중요 구간의 첫 번째 이미지의 내용이 유사한지 판단하기 위해서, 좌표가 이동하면서 이미지 상에서 크기가 변형되는 도로 주변의 건물이나 산과 같은 풍경을 잡아내야 한다. 따라서, 스케일에 불변한 오브젝트의 특징점을 추출해내어야 하므로 이러한 원리를 이용하는 SIFT 기술을 차용하는 것이 적절하다.

이제, 도보 이동의 경우와 유사하게 차량 이동의 경우에도 중요하지 않은 구간의 해상도는 낮추고 중요한 구간의 해상도는 그대로 유지한다. 고속도로는 대체로 도로 주위의 풍경이 단조롭기 때문에 받아오는 이미지의 수를 대폭 줄이고 중요하지 않은 구간의 해상도를 떨어뜨리므로 동영상으로 변환할 시 크기를 크게 줄일 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 동영상 생성 방법에서 추가적으로 역방향 경로 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도로서, S140 단계에 계속하여 다음과 같은 단계들을 더 포함한다.

본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 역방향 경로 동영상을 생성/재생하는 방법은 출발지로부터 목적지까지 경로의 이미지들을 역순으로 동영상으로 변환하는 것이다. 이를 위해 같은 좌표에서 시점(카메라의 방향을 의미한다.)만 다른 반대 방향의 이미지들을 새롭게 수신하여야만 한다. 역방향 경로 동영상의 생성 기능은 앞서 계산된 중요 구간 판단 알고리즘을 그대로 재사용할 수 있어서 새롭게 계산을 다시 하지 않아도 된다는 장점이 있다. 따라서 중요 구간을 계산하는 과정은 생략하면서 역방향의 경로를 위한 동영상을 제공할 수 있다.

S150 단계에서, 연산 장치는 앞서 S140 단계를 통해 순방향 동영상의 생성을 위해 사용된 정지영상의 좌표를 추출한다.

S160 단계에서, 상기 연산 장치는 S150 단계를 통해 추출된 상기 좌표에 대하여 최초에 입력된 출발지 및 목적지 정보의 반대 방향에 해당하는 시점(point of view)의 정지영상을 상기 통신 장치를 통해 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신한다.

S170 단계에서, 상기 연산 장치는 S160 단계를 통해 수신된 반대 방향의 정지영상 중 상기 중요 지점에 대응하는 정지영상을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향의 반대 순서에 따라 상기 반대 방향의 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 목적지로부터 상기 출발지까지의 역방향 경로 동영상을 생성한다.

이하에서는 '도보' 이동 및 '차량' 이동의 관점에서 각각의 동영상 생성 방법을 보다 구체적으로 기술하도록 한다.

(1) 도보 이동의 경우

도 3은 이동 수단이 도보의 경우, 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다. 도보 이동의 경우 거리에 대한 정지영상으로부터 동영상으로 변환하는 과정은 정지영상을 수신하는 단계(S210), 중요 지점 여부를 판단하는 단계(S220), 중요 지점을 제외한 나머지 구간에 대해 용량을 감축하는 단계(S230) 및 도보용 경로 동영상을 생성하는 단계(S240)를 포함한다. 또한, 선택적으로 역방향 경로 동영상을 생성하는 단계(S250)를 더 포함할 수 있다.

먼저, S210 단계에서는 온라인 지도 서비스 서버로부터 거리에 대한 정지영상을 수산한다. 구글의 경우 정지영상을 받아올 때 10m의 거리마다 이미지가 변한다. 따라서 약 10m 간격으로 이미지를 받아와야 자연스럽게 변하는 이미지를 얻을 수 있음을 발견하였다.

S220 단계에서는 해당 정지영상이 중요한 구간인지 또는 중요하지 않은 구간인지를 판단한다. 이를 위해 출발지로부터 도착지까지의 이동 경로의 좌표값의 변화 패턴을 분석한다. 좌표값의 변화가 적다면(규칙적이라면) 중요하지 않은 구간으로, 좌표값의 변화가 크다면(불규칙적이라면) 중요한 구간으로 판단한다.

S230 단계에서는 중요하지 않은 구간의 해상도를 감축하는 반면 중요한 구간이라고 판단된 구간의 이미지들은 해상도를 감축시키지 않고 곧바로 S240 단계로 전달된다.

S240 단계에서는 중요 지점에 대한 정지영상 원본과 S230 단계를 통해 해상도가 감축된 정지영상을 포함하여 전체 이미지들을 동영상으로 변환한다.

한편, S250 단계에서는 역방향 경로의 동영상을 생성하는 것이 가능하다. 순방향의 경우(출발지로부터 도착지까지의 경로)에서 선택된 중요 지점 및 나머지 구간은, 역방향의 경우(도착지로부터 출발지까지의 경로)에서 선택된 중요 지점 및 나머지 구간은 서로 같다. 따라서 기존 경로의 중요한 구간을 판단하는 계산 알고리즘을 사용하면서 선택된 지점에 대한 좌표의 시점(카메라 방향)만 다른 정지영상들을 수신하여 동영상으로 변환한다.

이하에서는 각각의 과정을 구글 스트리트 뷰 이미지의 예시를 통해 설명하도록 한다.

1-1) 구글 스트리트 뷰 이미지 받아오기

도 4는 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신할 정지영상의 간격을 설정하는 과정을 예시한 도면이다. 구글 스트리트 뷰로부터 몇 m 간격마다 이미지를 받아올지 결정하기 위해서, 도 4에서의 제 1 좌표(위도 : 41.415457, 경도 : 2.173868)와 제 2 좌표(위도 : 41.415214, 경도 : 2.173540) 사이의 최단거리 내의 약 40m 간의 거리를 2m 및 10m마다 이미지를 받아와 이미지가 최소 몇 m간격을 변화하는지 확인한 후 바뀌는 간격마다 이미지를 받아와 도 5를 통해 확인하였다.

도 5는 도 4의 설정에 따라 각각 2m 간격 및 10m 간격으로 수신한 정지영상 및 위도, 경도 값을 예시한 도면이다. 도 5에서 1번 이미지부터 6번 이미지 사이까지는 약 2m간격이다. 1번 이미지부터 5번 이미지까지는 동일하지만 6번 이미지부터 변화하는 걸로 10m 간격으로 이미지가 변화하는 것을 알 수 있다. 이를 확인하기 위해서 6번 이미지부터 9번 이미지까지 10m 간격으로 이미지를 받아와 10m 간격으로 이미지가 변화하는 것이 맞는지 확인한다. 6번부터 9번 이미지 모두 다르므로 구글 스트리트 뷰에서 제공하는 이미지가 10m 간격으로 다른 것을 알 수 있었다.

본 실시예에서는 매끄러운 이미지를 생성하기 위해서 이미지가 최대한 많이 겹쳐야 하므로 사용자가 출발지와 도착지를 입력하게 되면 최단거리 내의 10m간격으로 구글 스트리트 뷰로부터 이미지들을 자동적으로 받아오도록 구성하였다.

1-2) 중요한 구간 및 중요하지 않은 구간 판단하기

영상의 용량을 줄이기 위해서 모든 프레임의 해상도를 낮게 할 경우, 사용자가 주목해야 할 부분을 놓치게 되는 경우가 있을 것이라고 가정한다. 여기서 주목해야 할 부분이란, 이동 경로 상에서 코너(corner)를 지나거나 길을 건너야 하는 경우와 같이 경로 상의 특이성이 나타나는 지점을 의미한다. 본 발명의 실시예들에서는 자동적으로 10m 마다 받아온 이미지들의 해상도를 낮추되 주목해야 할 부분에서는 해상도를 낮추지 않는다.

코너에서 돌아서 가야 할 부분을 놓치지 않으면서 길을 건너지 않아도 우회전이나 좌회전을 하지 않아도 되는 부분을 구분하기 위해서는 이미지들의 좌표값 변화 패턴 분석을 분석하여 규칙적이지 않은 변화가 나타나면 코너가 나오는 것으로 가정하였다.

도 6a 및 도 6b는 중요 지점을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면으로서, 본 발명의 실시예들에서는 주목해야 할 부분을 설정하여 해상도를 조절하기 위해 두 가지 방법을 채택하였다. 첫째는 사용자가 직접 주목해야 할 부분을 직접 설정하는 것이고, 둘째는 이동 경로 상의 정지영상의 좌표를 받아와 자동으로 코너 구간을 파악한 것이다. 두 방법은 사용자의 필요에 의해 혼용하거나 선택적으로 사용하는 것이 가능하다.

도 6a의 ①지점은 사용자가 직접 주목해야 할 부분을 설정한 것이고, ②지점은 좌표를 받아와 자동으로 코너 구간을 파악한 것을 예시하였다. 도 6b는 도 6a의 ②지점에 대한 좌표를 받아와 자동으로 코너 구간을 파악하는 과정을 예시하였다. 예를 들어 코너 부분의 좌표를 중심으로 코너의 좌표를 포함한 이동 경로 내의 좌표를 양쪽에서 10m마다 3개씩 받아오면 다음과 같다.

( 41.413695, 2.171452 ) -1

( 41.413638, 2.171393 ) -2

( 41.413582, 2.171318 ) -3

( 41.413534, 2.171275 ) -4

( 41.413477, 2.171340 ) -5

( 41.413437, 2.171404 ) -6

( 41.413389, 2.171468 ) -7

각각의 좌표값과 이웃하는 좌표값을 비교할 때, 위도의 경우는 일정 간격으로 비교적 규칙적으로 위도값이 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 반면에 지도상에서의 각 좌표 간의 간격은 10m 이지만, 경도의 경우는 4번에 해당되는 경도 값을 중심으로 경도값이 줄어들다가 다시 늘어나는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 4번 값이 코너에 해당되는 부분임을 알 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예들에서는 이와 같이 좌표값 중에서 위도나 경도가 일정한 규칙으로 줄어들거나 늘어나지 않고 둘 중 하나라도 갑자기 변화하는 경우를 코너로 파악할 수 있다.

요약하건대, 본 발명의 일 실시예에 따른 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에서, 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우, 수신된 정지영상 전부의 좌표값들의 변화 패턴 중 불규칙성을 나타내는 변화 패턴이 나타나는 구간에 해당하는 정지영상 또는 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정할 수 있다. 이때, 상기 불규칙성을 나타내는 변화 패턴은, 상기 이동 경로에 따른 좌표값에서 위도 또는 경도 중 적어도 하나가 증가 추세에서 감소 추세로 변화하거나 감소 추세에서 증가 추세로 변화하는 경우의 좌표값의 변화 패턴으로 설정하는 것이 바람직하다.

한편, 코너와 같이 좌표값이 규칙적인 패턴으로 변화하지 않는 경우는 도 6a의 ②지점과 같이 한 블록이 끝나게 되는 부분이다. 좌표가 일정하게 변화하면서도 영상에서 놓치게 된다면 사용자가 실제적인 거리감을 감지할 수 없게 된다. 따라서, 본 발명의 실시예들에서는 보다 효율적인 영상을 제작하기 위해서 6a의 ②지점과 같이 자동으로 코너 부분에서의 해상도를 낮추지 않는 것뿐만 아니라 6a의 ①지점과 같이 사용자가 주목해야 할 지점을 직접 지정할 수 있게 함으로써 해당 부분의 해상도를 낮추지 않게 한다. 또한, 사용자가 주목해야 할 지점의 이미지에 해당하는 프레임과 자동으로 받아온 이미지에서 주목해야 할 부분에 해당하는 프레임을 중심으로 해당 프레임에 바로 이웃하는 프레임에 해당되는 일정 개수(예를 들어, 3개가 될 수 있다.)의 프레임의 해상도는 낮추지 않는 것이 바람직하다.

1-3) 중요하지 않은 구간 해상도 낮추기

도보 이동의 경우에는 좌표값의 변화가 규칙적인 구간은 중요하지 않은 구간으로 간주한다. 따라서 중요하지 않은 구간은 해상도를 낮춤으로써 이미지를 동영상으로 변환하는 과정에서 동영상의 용량을 줄일 수 있다.

해상도를 줄이는 방법에 있어서, 본 발명의 실시예들은 좌표값의 변화에 따라 변화가 적은 이미지끼리 모아서 인접한 픽셀 값을 이용하여 해상도를 줄인다. 이때 해상도는 (가로 픽셀 수 × 세로 픽셀 수)로 구할 수 있다. 따라서 원하는 해상도 값에 따라 가로 및 세로의 픽셀 수를 조절하여 구하도록 한다. 이렇게 인접 픽셀을 병합하여 크기를 줄이는 방법을 통해 이미지를 원래 크기로 복원을 했을 때 해상도가 떨어지게 되는 효과를 볼 수 있다. 참고로 구글에서 제공하는 스트리트 뷰 이미지는 400 × 400의 고정된 해상도를 갖는다.

본 발명의 실시예들에서 이미지의 크기를 줄이기 위해 인접한 픽셀들의 평균을 구하여 새로운 이미지의 픽셀 값으로 설정하는 방법을 사용하였다. 따라서 이미지의 크기를 줄이기 위해서는 인접한 픽셀의 R,G,B 값의 평균을 변경할 픽셀 값에 넣어주면 된다. 특히 이 부분에서는 해당 이미지를 50%의 크기로 줄이는 방법을 예시로 설명한다. 먼저 해당 이미지를 50%의 크기로 줄이는 방법을 설명하도록 한다. 다음의 표 1은 일례로서 활용된 정지영상에서 발췌된 픽셀 값인 R, G, B의 값을 나타낸 것으로서, 이미지 사이즈를 변경하기 전의 픽셀을 값을 예시하였다.

각 행렬을 (1,1) ~ (4,4)로 봤을 때 이미지 사이즈 변경 후의 픽셀 (1,1)의 값은 이미지 사이즈 변경 전의 픽셀 (1,1), (1,2), (2,1), (2,2)의 평균값이다.

마찬가지로 이미지 사이즈 변경 후의 픽셀 (1,2)의 값은 이미지 사이즈 변경 전의 픽셀 (1,3), (1,4), (2,3), (2,4)의 평균값이다.

아래 결과값은 각각 이미지 사이즈 변경 후의 픽셀(2,1), (2,2)의 결과값이다.

이렇게 얻어진 결과를 50%의 크기로 감축되도록 병합된 픽셀의 화소값으로 할당한 결과는 다음의 표 2와 같다.

도 7은 정지영상에 대한 원본 이미지와 용량이 감축된 이미지를 예시한 도면으로서, 이미지의 사이즈가 50%로 감축되었음을 확인할 수 있다. 기존의 원본 이미지의 용량은 35KB이고 해상도를 50%로 줄인 이미지의 용량은 14KB이다. 또한 해상도는 원본 이미지의 경우 400 × 400 이고 해상도를 줄인 이미지는 200 × 200이다. 따라서 원본 이미지들을 모아서 동영상으로 만드는 방법에 비해 좌표값의 변화에 따라 변화가 적은 이미지의 해상도를 낮추어 동영상으로 만들게 되면 약 1/2배 정도로 용량을 줄일 수 있다. 물론 이러한 감축 비율을 필요에 따라 다르게 결정할 수 있음은 당연하다.

1-4) 이미지들을 도보용 동영상으로 변환하기

동영상이란, 정지영상이 일정 시간 간격으로 연속적으로 움직이는 집합체를 말한다. 사람의 잔상 효과를 이용하여 실제 움직이는 것처럼 효과를 낸 것으로 정지된 이미지에 시간 개념을 추가한 것을 나타낸다. 해상도를 조절한 이미지들을 부드러운 영상으로 만드는 과정에서 이미지들 간에 겹치는 부분이 많으므로 따로 이미지 조작을 하지 않는다. 따라서 해상도를 조절한 이미지들 자체가 프레임이 된다.

도 8은 도보용 경로 동영상을 생성하기 위해 두 지점 사이의 최단거리 80m 내의 10m마다 수신하고자 하는 정지영상의 위치를 예시한 도면이고, 도 9는 도 8의 설정에 따라 해상도가 감축된 정지영상 및 위도, 경도 값을 예시한 도면으로서, 도 9는 도 8의 지도상에서 최단거리의 이미지들을 10m마다 자동으로 받아와서 해상도를 낮춘 각각의 프레임들이다. 사진 밑에 표시된 숫자들은 해당 프레임들의 좌표값을 의미한다.

각각의 이미지들의 가장자리가 아닌 중간 부분이 겹치므로 대체로 다음 프레임의 전체 이미지가 이전 이미지에 있는 것을 확인할 수 있다. 따라서 fps(frame per second)가 크지 않아도 자연스러운 영상을 생성할 수 있다. 본 발명의 실시예들에서는 5 frame /1 sec를 기준으로 영상을 제작하였다.

1-5) 역방향 동영상을 생성하기

측면의 스트리트 뷰 이미지를 받아오게 되면 출발지로부터 도착지까지 경로의 이미지들과 도착지로부터 출발지까지 경로의 이미지들이 같게 된다. 따라서 이미지를 새로 받아오지 않고 기존의 이미지들을 역순으로 바꾸어 동영상으로 변환하면 역방향 경로의 동영상이 생성된다. 이때 측면의 이미지는 구글 스트리트 뷰 url에서 매개변수인 'heading' 값을 조절하여 얻을 수 있다. 'heading'이란 카메라가 향하고 있는 방향을 의미한다. 따라서 같은 좌표라 할지라도 heading 값에 따라 얻어지는 이미지가 다르게 된다.

도 10은 역방향 경로 동영상을 생성하기 위해 동일한 위치에서 시점을 달리한 정지영상을 예시한 도면으로서, 위도와 경도 값이 각각 41.415217, 2.173563인 위치에서 heading 값만 다르게 주어 얻은 이미지들이다.

이제, heading이 200인 방향을 정 방향이라고 가정한다. heading을 200으로 설정하면 정방향의 이미지를 얻어올 수 있다. 반대방향으로 이동할 경우에는 같은 경로를 방향만 바꾸어 이동하게 된다. 이는 같은 좌표에서 heading만 바꾸어 동영상으로 변환하게 되면 반대방향 경로의 동영상을 얻을 수 있음을 뜻한다. 즉 heading을 200에서 180(반대방향을 나타낸다.)을 뺀 값인 20으로 설정하게 되면 역방향의 이미지를 얻어올 수 있다. 따라서 화면상 정방향의 이미지들을 얻어오기 위해서 heading값을 200으로 지정한 이미지를, 역방향의 이미지를 얻어오기 위해서 heading값을 20으로 지정한 이미지를 예시로 사용한다.

도 11a 및 도 11b는 도 10의 설정에 따라 각각 시점을 달리하여 수신한 정지영상 및 위도, 경도 값을 예시한 도면이다. 도 11a의 이미지들은 모두 heading값이 200이고 정 방향으로 이동하는 이미지이다. 도 11b의 이미지들은 도 11a의 이미지들과 heading 값만 다른 이미지들을 역순으로 배치한 모습이다. 이렇게 역순서대로 동영상을 만들게 되면 도 11a의 이동방향인 정방향이 아닌 역방향으로 이동하게 된다. 이러한 방식으로 기존의 이미지를 역순으로 바꾸어 동영상으로 변환하게 되면 앞서 기술된 중요한 구간 및 중요하지 않은 구간을 판단하는 계산을 재차 수행하지 않아도 된다는 장점이 있다. 따라서 기존의 계산된 결과를 이용하여 계산 과정을 줄이면서 역방향 경로의 동영상을 얻을 수 있다.

(2) 차량 이동의 경우

도 12는 이동 수단이 차량의 경우, 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다. 차량 이동의 경우 스트리트 뷰 이미지를 동영상으로 변환하는 과정은, 중요 지점의 좌표(예를 들어 GPS 정보가 될 수 있다.)를 미리 데이터베이스에 저장하는 단계(S310), 중요 지점의 정지영상을 수신하는 단계(S320), 중요하지 않은 나머지 구간의 정지영상을 수신하고 용량을 감축하는 단계(S330) 및 차량용 경로 동영상을 생성하는 단계(S340)를 포함한다. 또한, 선택적으로 역방향 경로 동영상을 생성하는 단계(S350)를 더 포함할 수 있다.

먼저, S310 단계에서는 중요 지점의 GPS 정보를 미리 데이터베이스에 저장한다. 예를 들어, 데이터베이스 관리자는 고속도로에 해당하는 좌표값들을 데이터베이스에 모두 저장한다. 이때, 이정표, 휴게소 등에 해당하는 좌표는 중요한 위치라고 판단하여 중요도를 '1'로 설정하고 나머지 구간의 위치는 중요도를 모두 '0'으로 설정한다. 따라서 중요도가 '1'인 구간은 중요한 지역이며 중요도가 '0'인 구간은 중요하지 않은 지역으로 판단한다.

S320 단계에서는 중요 지점의 정지영상을 수신한다. 출발지로부터 도착지까지의 이동 경로의 좌표값을 데이터베이스에 저장된 좌표값과 비교하여 중요한 구간에 해당하는 이미지만을 우선적으로 받아온다. 이때 이전 중요한 구간과 다음 중요한 구간 사이의 거리는 1km라고 가정한다. 중요한 구간에 인접한 앞 구간은 상대적으로 좁은 거리 간격으로 정지영상을 받아온다.

S330 단계에서는 중요하지 않은 나머지 구간의 이미지를 수신하고 그 용량을 감축한다. 중요 구간에 인접한 구간만 이미지를 좁은 간격으로 받아오면 이전 중요한 구간과 다음 중요한 구간의 첫 이미지의 거리 간격이 넓어지게 된다. 따라서 이미지의 유사도를 비교해 넓은 간격의 이미지들 사이의 이미지를 수신할지 여부를 결정한다. 이를 위해 이전 중요 지점과 다음 중요 구간의 첫 번째 이미지의 유사도를 구해야 한다. 유사 이미지를 구하는 방법은 SIFT 알고리즘을 사용할 수 있다. SIFT 알고리즘은 두 이미지 간에 존재하는 동일한 특정 물체를 포착할 수 있으므로, 이를 이용해 두 이미지가 유사한지 여부를 판단한다. 이전 중요 구간의 이미지와 다음 중요 구간의 이미지를 비교했을 때 유사하지 않다면 이미지들을 동영상으로 매끄럽게 만들기 위해 두 구간 사이에 더 많은 이미지가 필요하다. 따라서 유사하지 않다고 판단된 두 이미지 사이의 이미지들을 약 150m 정도의 간격으로 다시 받아온다.

한편, 해상도를 저하시키기 위하여 데이터베이스에 저장되어 있는 좌표값과의 비교를 통해 중요하지 않다고 판단된 구간의 이미지들의 해상도를 모두 떨어뜨린다. 반면 중요한 구간이라고 판단된 구간의 이미지 및 중요한 구간에 인접한 이미지들은 해상도를 떨어뜨리지 않는다.

S340 단계에서는 중요 지점의 정지영상과 용량이 감축된 나머지 구간의 정지영상들을 모두 취합하여 차량용 동영상으로 변환한다.

2-1) 중요 지점의 GPS 정보를 DB에 저장하기

온라인 지도의 길 찾기 서비스를 이용한다고 가정할 때 특정한 구간에서는 모든 이미지가 없어도 길 찾기 서비스를 이용하여 길을 탐색하는데 큰 지장이 없다. 여기서는 일례로서 고속도로 구간을 들어 설명을 하고자 한다. 고속도로에서 운전자가 가장 관심이 있는 요소는 톨게이트, 이정표지판, 휴게소의 위치 등이다. 관심 있는 구조물 간의 사이에 연속적인 길들만 이어지는 구간들은 길 찾기 서비스를 이용하면서 의미 없는 구간이다. 위에서 설명한 일련의 과정을 수행하기 위한 준비는 다음과 같다.

먼저, 관리자는 단조로울 수 있는 구간에 대한 정보를 특정한다. 단조로울 수 있는 구간은 고속도로, 미국 대평원, 사막도로 및 관리자가 임의로 판단한 구간일 수 있다. 이 과정에 대한 설명에서는 특히 고속도로를 예로써 설명하도록 하겠다.

단조로울 수 있는 구간의 위도와 경도 값을 이용하여 이미지를 추출한다. 스트리트 뷰 서비스에서는 위도와 경도 값을 이용하여 이미지를 받아올 수 있다. 고속도로와 같은 구간에 대해 관리자는 해당 영역의 중요 지점 여부에 대한 정보를 미리 저장할 수 있다.

앞서의 과정에서 단조로울 수 있는 구간을 특정하고 그 이미지를 저장했으면 그 이미지들을 관리하기 위해 데이터베이스에 저장한다. 데이터베이스에 저장할 때는 [이미지 경로, 위도, 경도, 중요 지점 여부]와 같은 정보가 함께 저장된다. 고속도로의 경우 대부분의 구간은 단순히 달리기만 하는 단조로운 구간이지만, 톨게이트, 이정표, 휴게소와 같이 사용자(운전자)에게 유용한 정보가 되는 구간도 존재한다. 이와 같은 구간은 중요 지점 여부를 따로 특정함으로써 이후 이미지를 비교하여 동영상을 작성할 때 용량을 줄이는 데 참고하도록 한다.

이하의 표 3은 관리자가 단조롭다고 생각하는 구간인 고속도로의 정보를 저장한 데이터베이스 내용의 예시이다. 아래의 예에서는 서울역에서 천안역까지 가는 길 중 고속도로를 이용하는 구간에 대한 정보를 간소화하여 표기하였다.

서울역에서 천안역으로 자동차를 이용하여 이동할 경우 반포IC를 지나 위의 일련의 표에 제시된 구분 표기를 지나 천안톨게이트를 마지막으로 고속도로 구간을 이용하게 된다. 이러한 정보는 관리자가 고속도로는 단조로울 수 있는 구간이라 판단하여 데이터베이스에 미리 저장한다. 중요 지점 여부의 경우 이정표, 톨게이트와 같이 사용자(운전자)에게 도움이 될 수 있는 좌표값은 값을 기본 값('0')이 아닌 다른 값(예를 들어 '1'이 될 수 있다.)으로 입력한다.

표 4는 사용자가 온라인 지도의 길 찾기 서비스를 이용하여 서울역부터 천안역까지의 길을 검색한 예제이다. 서울역부터 천안역까지 차를 이용하여 이동할 경우 중간에 반포IC부터 천안톨게이트까지 고속도로를 이용하는 구간이 있다. 사용자가 서울역부터 천안역까지의 온라인 지도의 길 찾기 서비스를 이용하여 얻은 결과는 다음 표 4와 같다.

서울역부터 천안역까지 스트리트 뷰 서비스를 이용하여 길 찾기 결과를 얻은 후 관리자의 데이터베이스를 이용하여 관리자의 데이터베이스와 겹치는 구간이 있는지 판단한다. 표 3에는 서울역부터 천안역까지의 차량이동 시 이동하는 고속도로 구간이 표시되어 있고 표 4에는 서울역부터 천안역까지의 차량이동 시 전체 경로가 나타나 있다. 표 3은 프로그램 관리자가 미리 정보를 프로그램 데이터베이스에 저장을 해 놓은 것이고 표 4는 사용자가 동적으로 출발지와 도착지를 설정하여 결과값을 얻어왔다는 차이점이 있다. 표 3과 표 4를 비교하여 겹치는 구간을 추출하면, 단조롭다고 표시할 수 있는 구간인 고속도로의 정보를 얻어올 수 있다. 또한 단조로운 구간이더라도 중요한 정보는 필터링을 통해 사용자에게 온전히 제공할 수 있다.

상기된 예에서는 서울역에서 출발하여 천안역에 도착하는 이동거리 중 고속도로 구간으로 설명을 들었지만 관리자가 표 3과 같이 다수의 고속도로 등 단조롭다고 표시될 수 있는 구간인 대평원 구간, 사막 길 구간 등을 미리 데이터베이스에 저장을 해 놓는다면, 동적으로 표 4와 같이 사용자가 출발지와 도착지를 설정했을 경우 두 표를 비교하여 고속도로 구간을 추출할 수 있다. 이와 같은 방법으로 단조롭다고 판단되는 구간에서는 경로 사이의 모든 이미지를 받아오는 것이 아니라 해당 구간 내에서도 사용자가 꼭 참고할만한 부분은 포함하고, 이외 구간의 부분에 해당하는 이미지의 개수를 줄임으로써 이후 동영상을 제작할 때 용량을 감소시킬 수 있다. 또한 사용자가 꼭 참고할만한 중요한 정보는 사용자에게 제공한다.

2-2) 중요한 구간 이미지 받아오기

이하에서는 데이터베이스로 분류된 중요 지점들에 대한 데이터를 바탕으로 하여 중요 구간을 설정해 구글 스트리트 뷰 이미지의 API로부터 이미지를 받아오는 개수를 결정하는 방법을 제시한다. 여기서 중요 구간이란, 중요도가 '1'인 중요 지점을 포함하여 해당 지점 직전의 이미지 5개를 합친 총 6개의 이미지를 말한다. 이는 도 13에 표현되어 있다.

도 13은 중요 지점과 나머지 구간을 구분하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 중요 지점 직전의 이미지를 5개를 받아오는 이유는 그 이상으로 이미지가 많아지면 영상화했을 때 해당 부분에 너무 오래 머무르기 때문이다. 또한 그 이하 개수의 이미지를 받아오는 것은 중요 지점을 너무 빠른 속도로 지나가게 때문에 사용자가 그 내용을 알아보기가 쉽지 않다. 즉, 중요 지점에 다가가게 될 때에는 해당 지점으로부터 이미지가 등록돼있는 가장 가까운 좌표의 이미지를 순서대로 5개를 더 받아옴으로써 사용자가 보다 확실하게 여행 경로의 실제 거리를 확인할 수 있게 한다.

예를 들어, 도 13과 같이 출발점과 도착점 사이에 몇몇 중요 지점들이 중요 지점을 저장한 데이터베이스로부터 포착되었다고 가정하자. 중요 지점들의 직전 부분에서는 사용자가 보다 자세한 정보를 얻게 하기 위해 이미지들을 추가적으로 더 받아온다. 중요 지점들이 포함된 전체 이동 경로를 예시한 도면인 도 14와 같이 중요 지점 A를 포함한 중요 구간에서 중요 지점B 사이에 해당하는 부분을 확대해 봄으로써 좀 더 자세히 설명한다.

도 15는 두 개의 중요 지점에 대하여 정지영상을 수신하는 간격을 예시한 도면이다. 도 15에서는 a6(=중요지점 A)에 다다르기 전에 이미지를 5개를 받아왔으며 이들을 편의상 a1,a2,a3,a4,a5 라 칭한다. 도 15에서와 같이 a1~a2, a2~a3, a3~a4 부분은 10m 간격으로, a4~a5, a5~a6(=중요지점1) 부분은 5m 간격으로 이미지를 받아온 이유는 구글 스트리트 뷰의 Image API에서 평균적으로 10m 마다 새로운 이미지를 제공하기 때문이다. 따라서 a6의 5m 이전 지점인 a5에 해당하는 이미지는 분명히 좌표는 변했지만 10m 미만만큼 이동했기 때문에 a6과 동일한 이미지일 수밖에 없는데, 굳이 동일한 2개의 이미지를 사용하게끔 5m 간격으로 이미지를 받아온 이유는 중요 지점에서 조금 더 영상이 오래 머무르게끔 하기 위함이다. 그렇다면 사용자는 이러한 기법을 사용하지 않은 영상보다 긴 시간동안 중요 지점에 대해서 정보를 확인할 수 있을 것이다.

이제, 도 15의 내용을 실제 스트리트 뷰에 적용하여 이미지를 수신하였다고 가정하자. 임의로 중요지점 A와 중요지점 B를 다음의 장소로 지정한다.

- 중요지점 A : Hampstead High St London NW3 1QA 영국 (51.55654,-0.178190)

- 중요지점 B : 156 Haverstock Hill London NW3 2AT 영국 (51.549009, -0.162296)

이 두 지점은 중요 지점을 저장한 데이터베이스에 저장되어 있다고 가정할 때, 중요지점 A와 중요지점 B 간의 이동 경로가 구글 맵 상에서 제공된다.

도 15에 예시된 b1부터 중요지점 B까지 약 10M, 10M, 10M, 5M, 5M 간격으로 위도와 경도 값을 받아와 이미지를 수신하게 되며, 이러한 방법을 통해 중요지점 B에 다다랐을 때 장면을 좀 더 느리게 보여줌으로써 사용자가 시각적으로 더 편하게 관찰하도록 유도할 수 있다.

2-3) 중요하지 않은 구간 이미지 받아오기

이하에서는 중요구간이 아닌 부분에 해당하는 여행 경로에 대해서 스트리트 뷰 이미지를 몇 m 간격으로 받아 오는 지에 대한 방법을 기술한다. 본 발명의 실시예들이 제안하는 기본적인 원리에 따르면 중요하지 않은 구간은 이미지를 가져올 필요가 없을 수도 있다. 하지만 하나의 중요 지점과 그 다음 중요 구간의 첫 번째 이미지의 내용이 완전히 달라졌는데 두 이미지를 이어 붙여 동영상을 만든다면, 사용자 입장에서는 동영상의 맥락이 자연스럽지 않다고 느낄 수 있다. 따라서 두 이미지가 유사한지를 판단하여 두 이미지의 내용이 상이하다고 결과가 나오면, 이미지를 적절히 더 삽입하여 이미지를 받아오지 않았던 부분에 대해서 정보를 좀 더 제공해 사용자가 경로를 확인하는데 도움을 준다. 이때 삽입된 이미지와 다음 중요 구간의 첫 번째 이미지가 아직 유사한지 다시 비교하여 이미지를 더 받아올지를 다시 결정한다. 이 과정을 반복적으로 하되, 각 이미지 간의 실제 거리가 150m 미만이 되면 중단한다. 만약 유사하다고 판단되면 다음 작업을 계속해 나간다.

도 16은 도 12의 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에서 나머지 구간의 정지영상을 처리하는 과정(S330)을 보다 구체적으로 도시한 흐름도이다. S331 단계에서는 먼저 나머지 구간의 정지영상을 수신한다. 이후 S332 단계에서는 입접한 구간의 두 개의 이미지(각각은 해당 구간의 첫 번째 이미지를 선택할 수 있다.)의 유사 여부를 판단한다. 유사도가 임계치 이상이라면(유사하다면) 무시하고 S334 단계로 진행하여 다음 작업을 진행한다. 반면 유사도가 임계치 미만이라면(유사하지 않다면) S334 단계로 진행하여 추가적인 이미지를 더 받아온다. 마지막으로 S334 단계에서는 이렇게 수신된 정지영상들(모두 중요하지 않은 구간의 이미지들이다.)의 용량을 감축하게 된다.

도 17은 중요 지점을 제외한 나머지 구간의 정지영상을 추가 수신하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 17에서 보듯이 중요 구간 B부터 중요 구간C(점선으로 강조된 부분)를 제외한 다른 부분은 모두 이미지가 5개씩 수신되었으나, 중요 구간 B에서 중요 구간 C까지의 부분은 이미지가 7개가 수신되었다. 이를 통해 중요 지점인 b6과 다음 중요 구간의 첫 번째 이미지인 c1의 이미지 내용이 달라졌음을 판별하여 프로그램이 이미지를 추가적으로 2개 더 받아왔다는 것을 알 수 있다. 이러한 처리 과정을 보다 구체적으로 기술하면 다음과 같다.

우선, 두 이미지가 유사한지 여부를 판단하기 위해서는 오브젝트의 크기에 불변하는 특징점을 추출할 수 있는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 사용한다고 가정한다. SIFT 알고리즘은 오브젝트가 식별 가능한 정도로 변형된다는 가정 하에 모든 특징점들을 추출하여 두 이미지 간에 존재하는 동일한 물체를 포착해낼 수 있다. 따라서 본 발명에서 SIFT 알고리즘을 사용하는 것은 이동에 따라 스트리트 뷰 이미지 내에서 보여지는 오브젝트(도로 옆의 건물이나 산의 모양 등)의 크기가 어느 정도 변형되더라도 이들을 추출해내기에 적절하다. 따라서 도 17의 b6과 c1의 두 이미지에 동일하게 존재하는 오브젝트에 대한 특징점이 있는지를 SIFT 알고리즘을 사용해 추출하여 유사한지 판별한다.

여기서 논 길, 고속도로 등과 같이 도로 풍경이 단조로운 구간은 길이 복잡한 도시의 도로 구간과 유사 정도를 판단하는 수치를 다르게 정해야 할 필요가 있다. 해당 좌표가 고속도로인지 도심 속의 도로인지는 중요 지점을 저장한 데이터베이스로부터 식별할 수 있다. 주변 풍경이 단조로운 구간은 전후 스트리트 뷰 이미지 간 유사도가 대부분 높을 것이므로 유사하다고 판별되는 기준을 50% 내외로 정한다. 길이 복잡하여 전후 스트리트 뷰 이미지 간 유사도가 대부분 낮게 측정될 도시 구간에 대해서는 유사하다고 판별되는 기준을 25% 내외로 정한다. 이런 방식을 통해 단조로운 풍경의 구간에 대해서 유사 판별의 남발을 방지할 수 있다.

두 개의 중요 구간 사이의 이미지 내용이 완전히 달라졌음을 판별했다면, 다음으로 중요한 부분이 아니더라도 사용자의 편의를 위해서 대략적인 정보를 좀 더 제공해 영상의 흐름을 연결해주는 것이 바람직하다. 이제 이러한 영역에 몇 개의 이미지를 더 추가하는 것이 좋을지에 대해서 결정한다. 일반적으로 도로의 이정표는 방향 또는 방면을 나타내기 위해 전방 2km, 1km, 150m 및 출구지점에 설치되어 있다. 그렇다면 대략적으로 1km 마다 이정표나 휴게소 등의 중요 지점이 위치하고 있다고 가정했을 때를 예로 들어보자.

중요 지점과 나머지 구간의 평균적인 실제 거리를 예시한 도면인 도 18을 참조하면, b6(=중요 지점B)과 c6(=중요 지점C)이 각각 여행에 필요한 이정표이며 둘 사이의 거리는 1km 라고 가정한다. c6에 근접했을 때 5개의 이미지를 작은 거리 간격(10m, 5m)으로 촘촘하게 받아왔으며 이들의 총 실제 거리는 40m 이다. 1km 거리인 b6~c6 구간에서 c6의 중요 구간인 40m를 제외하면 총 960m 의 경로가 남게 되며, 이에 해당하는 거리에 대해서 2개의 이미지를 320M 간격으로 더 받아왔다. 즉, b6~c6 구간 사이에서는 중요하지 않은 부분에서 2개, 중요한 부분에서 5개, 총 7개의 이미지를 추가적으로 받아온 것이다.

하지만 여기서 판단을 끝내지 않고 새로 추가된 이미지인 c8과 c1가 유사한지 다시 판별한다. 유사하다면 다음 작업으로 넘어가면 되지만, 유사하지 않을 경우에는 2개의 이미지를 더 추가한다. 단, 이때 이미지 간 거리가 150M 이하가 되면 두 이미지가 유사하지 않더라도 더 이상 이미지를 받아오지 않는 것이 바람직하다.

도 17을 실제 구글 스트리트 뷰 이미지를 받아오는데 적용하여, 임의로 중요지점 B와 중요지점 C를 다음의 장소로 지정하였다고 가정하자.

- 중요지점 B : 54C Rosslyn Hill London NW3 1ND 영국 (51.554974, -0.173337)

- 중요지점 C : 135 Haverstock Hill London NW3 4RU 영국 (51.549009, -0.162296)

이 두 지점은 중요 지점을 저장한 데이터베이스에 저장되어 있다고 가정할 때, 중요지점 B와 중요지점 C 간의 이동 경로가 구글 맵으로부터 획득된다. 그러면, 도로의 풍경이 많이 달라진 구간, 예를 들어, B와 c1에 대해서는 시스템에 의해 유사 여부를 판별했을 때 유사하지 않다는 결과가 나올 것이고, 따라서 두 지점 B와 c1 사이에 2개의 이미지를 더 받아옴으로써 사용자로 하여금 좀 더 구체적인 정보를 얻을 수 있게 한다. 추가적으로 받아올 2개의 지점 c7과 c8은 대략적으로 B와 c1 사이의 1/3, 2/3 지점이며, 약 300~400 M 간격으로 받아오게 된다. 여기서 다시 추가되는 c8과 c1이 유사한지를 판별해야 한다. 유사하다는 결과가 나온다면 다음 작업으로 넘어가고, 유사하지 않다면 c8과 c1 사이에 2개의 이미지를 더 받아와야 한다. 만약 유사하지 않다는 결과가 나와 2개의 이미지를 더 받아온다면, 각 이미지의 간격은 약 100M 내외가 되며, 이는 150M 미만이므로 더 이상의 유사 비교를 멈추게 되는 것이 바람직하다.

요약하건대, 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 지도 상의 특정 구성 요소에 대해 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하고, 중요 지점을 제외한 나머지 구간에 대해서는 일정 간격마다 온라인 지도 서비스의 서버로부터 정지영상들을 수신하게 된다. 또한, 상기 일정 간격마다 수신된 정지영상들 중 인접한 정지영상들 간의 유사도가 임계치 미만인 경우 해당 구간을 분할하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 추가적인 정지영상을 더 수신하는 것이 바람직하다. 이때, 유사도를 판단하는 임계치는, 정지영상의 좌표가 속하는 지리적 정보에 기초하여 적응적으로 변화시키되, 상기 임계치와 지리적 복잡도는 반비례하도록 설정될 수 있다. 나아가, 미리 설정된 좌표값에 인접한 구간에 대하여 나머지 구간에 비해 상대적으로 더 많은 수의 정지영상을 수신하는 것이 바람직하다.

2-4) 중요하지 않은 구간 해상도 낮추기

차량 이동의 경우에는 데이터베이스에 저장된 좌표값과 비교하여 중요도가 '0'인 구간은 중요하지 않은 구간으로 간주한다. 따라서 중요하지 않은 구간은 해상도를 낮춤으로써 이미지를 동영상으로 변환하는 과정에서 동영상의 용량을 줄일 수 있다. 해상도를 낮추는 방법은 앞서 언급한 도보의 경우 해상도를 낮추는 방법과 동일하다.

따라서, 정지영상의 용량을 감소시키는 과정은, 미리 설정된 규칙에 따라 정지영상 내에서 적어도 둘 이상의 인접한 화소 영역을 그룹으로 구획하고, 그룹 내에 포함된 각각의 화소 영역에 할당된 화소 값들의 평균을 산출하고, 상기 그룹 내에 포함된 화소 영역을 병합하되 산출된 상기 평균을 병합된 그룹의 화소 값으로 할당함으로써 해상도를 감소시키는 것이 바람직하다.

2-5) 이미지들을 차량용 동영상으로 변환하기

해상도를 조절한 이미지들을 포함한 전체 이미지들을 동영상으로 만드는 과정은 더 이상 이미지 조작을 하지 않는다. 따라서 해상도를 조절한 이미지들 자체가 프레임이 된다. fps(frame per second)가 크지 않아도 자연스러운 영상을 생성할 수 있기 때문에 본 발명의 실시예들에서는 5 frame /1 sec를 기준으로 영상을 제작하도록 한다. 따라서 1초당 보여져야 할 프레임 수는 도보 이용객을 위한 영상을 생성하는 과정과 동일하게 1초에 5프레임이 보이도록 하여 영상(5 frames / 1 sec)을 제작한다.

도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치(100)를 도시한 블록도로서, 앞서 도 1 및 도 2를 통해 소개한 일련의 연산 방법을 하드웨어 간의 연결 관계를 고려하여 표현한 도면이다. 따라서, 여기서는 설명의 중복을 피하기 위해 각 구성의 기능과 동작을 약술하도록 한다.

입력부(10)는, 사용자로부터 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보를 입력받는 수단으로서, 문자 패드 또는 터치 패드를 포함한 다양한 입력 장치로 구현될 수 있다.

통신부(40)는, 온라인 지도 서비스의 서버와 통신하는 수단으로서, 유무선 통신 장치 및 네트워크 인터페이스 카드(network interface card, NIC) 등으로 구현될 수 있다.

메모리(30)는, 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 프로그램을 저장하는 저장 장치로서, 통상적인 메모리 이외에 자기 디스크 등과 같은 물리적인 저장 장치를 통해 구현될 수 있다. 또한, 메모리(30)는 사용자가 미리 지정한 중요 구간에 대한 좌표값을 저장하거나 지도의 좌표에 대응하는 특정 위치를 구성한 데이터베이스를 저장할 수도 있다.

이러한 메모리(30)에 저장된 프로그램은, 입력된 상기 이동 수단, 상기 출발지 및 상기 목적지 정보에 기초하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 이동 경로를 수신받고, 상기 이동 수단 또는 상기 이동 경로의 길이를 고려하여 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 복수 개의 정지영상들을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받고, 상기 이동 경로 내의 좌표값의 변화 패턴 또는 미리 설정된 좌표값에 기초하여 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 결정하며, 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향을 고려한 시계열적인 순서에 따라 상기 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 순방향 경로 동영상을 생성하는 명령어를 포함한다.

또한, 상기 메모리에 저장된 프로그램은, 상기 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시키기 이전에, 상기 이동 경로 상에서 상기 중요 지점으로 결정된 정지영상들에 인접한 일정 개수의 정지영상을 중요 지점으로 더 추가하는 것이 바람직하다.

만약, 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우, 수신된 정지영상 전부의 좌표값들의 변화 패턴 중 불규칙성을 나타내는 변화 패턴이 나타나는 구간에 해당하는 정지영상 또는 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하되, 상기 불규칙성을 나타내는 변화 패턴은, 상기 이동 경로에 따른 좌표값에서 위도 또는 경도 중 적어도 하나가 증가 추세에서 감소 추세로 변화하거나 감소 추세에서 증가 추세로 변화하는 경우의 좌표값의 변화 패턴으로 설정하는 것이 바람직하다.

만약, 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 지도 상의 특정 구성 요소에 대해 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하고, 상기 중요 지점을 제외한 나머지 구간에 대해서는 일정 간격마다 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 정지영상들을 수신하되, 상기 미리 설정된 좌표값에 인접한 구간에 대하여 나머지 구간에 비해 상대적으로 더 많은 수의 정지영상을 수신하며, 상기 일정 간격마다 수신된 정지영상들 중 인접한 정지영상들 간의 유사도가 임계치 미만인 경우, 해당 구간을 분할하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 추가적인 정지영상을 더 수신하는 것이 바람직하다. 이때, 유사도를 판단하는 임계치는, 정지영상의 좌표가 속하는 지리적 정보에 기초하여 적응적으로 변화시키되, 상기 임계치와 지리적 복잡도는 반비례하도록 설정될 수 있다.

나아가, 메모리에 저장된 프로그램은, 상기 순방향 동영상의 생성을 위해 사용된 정지영상의 좌표를 추출하고, 추출된 상기 좌표에 대하여 최초에 입력된 출발지 및 목적지 정보의 반대 방향에 해당하는 시점(point of view)의 거리의 정지영상을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신하며, 수신된 반대 방향의 정지영상 중 상기 중요 지점에 대응하는 정지영상을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향의 반대 순서에 따라 상기 반대 방향의 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 목적지로부터 상기 출발지까지의 역방향 경로 동영상을 생성하는 명령어를 더 포함할 수 있다.

연산부(20)는, 상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 프로그램을 메모리(30)로부터 독출하여 구동하는 수행 주체로서, 일련의 명령어를 해석하여 데이터를 적재 및 연산 처리할 수 있는 적어도 하나의 프로세서(processor)로 구현될 수 있다.

한편, 온라인 지도 서비스의 경로 제공, 정지영상의 표시 및 변환된 동영상의 표시를 위하여 선택적으로 구비될 수 있는 디스플레이부(50)를 통해 사용자에게 제공될 수도 있다.

상기된 본 발명의 실시예들에 따르면, 출발지로부터 도착지까지의 이동 경로의 정지영상으로부터 동영상으로 생성할 때, 유사 이미지 비교를 통한 이미지들의 개수와 좌표값 변화에 따른 해상도를 조절함으로써 용량을 압축할 수 있으며, 이를 통해 단말기의 용량 부담 문제를 해소할 수 있다. 또한 사용자의 관심 정도나 중요도에 따라 구간별로 미리 중요 지점을 설정함으로써 보다 사용자 친화적인 기능을 바탕으로 인터페이스를 구축할 수 있고, 경로를 찾는 데에 크게 영향을 미치지 않는 한도 내에서 동영상의 용량을 사용자가 필요한 만큼 유동적으로 확장 및 압축할 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예들을 통해 사용자들은 용량에 구애받지 않고 필요한 여행 경로의 스트리트 뷰 이미지를 동영상으로 변환하여 단말기에 저장함으로써 실제 거리에 대한 영상 정보를 간편하게 휴대할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.

이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치
10 : 입력부 20 : 연산부
30 : 메모리 40 : 통신부
50 : 디스플레이부

Claims

입력 장치, 연산 장치 및 통신 장치를 구비하여 온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법에 있어서,
연산 장치가 입력 장치를 통해 사용자로부터 입력된 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보에 기초하여 통신 장치를 통해 온라인 지도 서비스와 통신하고, 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 이동 경로를 수신받는 단계;
상기 연산 장치가 상기 이동 수단의 유형 또는 상기 이동 경로의 길이를 고려하여 최종적으로 생성되는 동영상의 크기가 임계치를 넘지 않도록 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상의 개수를 조절함으로써 복수 개의 정지영상들을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받는 단계;
상기 연산 장치가 상기 이동 경로 내의 좌표값의 변화 패턴 또는 미리 설정된 좌표값에 기초하여 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 결정하는 단계; 및
상기 연산 장치가 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향을 고려한 시계열적인 순서에 따라 상기 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 순방향 경로 동영상을 생성하는 단계;를 포함하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우, 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상 전부를 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받으며,
상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우, 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상 일부를 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시키기 이전에, 상기 이동 경로 상에서 상기 중요 지점으로 결정된 정지영상들에 인접한 소정 개수의 정지영상을 중요 지점으로 추가하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우,
수신된 정지영상 전부의 좌표값들의 변화 패턴 중 불규칙성을 나타내는 변화 패턴이 나타나는 구간에 해당하는 정지영상 또는 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 불규칙성을 나타내는 변화 패턴은,
상기 이동 경로에 따른 좌표값에서 위도 또는 경도 중 적어도 하나가 증가 추세에서 감소 추세로 변화하거나 감소 추세에서 증가 추세로 변화하는 경우의 좌표값의 변화 패턴으로 설정하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우,
지도 상의 특정 구성 요소에 대해 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하고,
상기 중요 지점을 제외한 나머지 구간에 대해서는 소정 간격마다 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 정지영상들을 수신하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 소정 간격마다 수신된 정지영상들 중 인접한 정지영상들 간의 유사도가 임계치 미만인 경우 해당 구간을 분할하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 추가적인 정지영상을 더 수신하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 유사도를 판단하는 임계치는,
정지영상의 좌표가 속하는 지리적 정보에 기초하여 적응적으로 변화시키되, 상기 임계치와 지리적 복잡도는 반비례하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우,
미리 설정된 좌표값에 인접한 구간에 대하여 나머지 구간에 비해 상대적으로 더 많은 수의 정지영상을 수신하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 정지영상의 용량을 감소시키는 과정은,
미리 설정된 규칙에 따라 상기 정지영상 내에서 적어도 둘 이상의 인접한 화소 영역을 그룹으로 구획하고, 그룹 내에 포함된 각각의 화소 영역에 할당된 화소 값들의 평균을 산출하고, 상기 그룹 내에 포함된 화소 영역을 병합하되 산출된 상기 평균을 병합된 그룹의 화소 값으로 할당함으로써 해상도를 감소시키는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 연산 장치가 상기 순방향 동영상의 생성을 위해 사용된 정지영상의 좌표를 추출하는 단계;
상기 연산 장치가 추출된 상기 좌표에 대하여 최초에 입력된 출발지 및 목적지 정보의 반대 방향에 해당하는 시점(point of view)의 정지영상을 상기 통신 장치를 통해 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신하는 단계; 및
상기 연산 장치가 수신된 반대 방향의 정지영상 중 상기 중요 지점에 대응하는 정지영상을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향의 반대 순서에 따라 상기 반대 방향의 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 목적지로부터 상기 출발지까지의 역방향 경로 동영상을 생성하는 단계;를 더 포함하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 방법.
제 1 항 내지 제 11 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
사용자로부터 이동 수단, 출발지 및 목적지 정보를 입력받는 입력부;
온라인 지도 서비스의 서버와 통신하는 통신부;
온라인 지도 서비스에서 제공하는 거리(street)에 대한 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 프로그램을 저장하는 메모리; 및
상기 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 프로그램을 구동하는 연산부;를 포함하되,
상기 메모리에 저장된 프로그램은,
입력된 상기 이동 수단, 상기 출발지 및 상기 목적지 정보에 기초하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 이동 경로를 수신받고,
상기 이동 수단의 유형 또는 상기 이동 경로의 길이를 고려하여 최종적으로 생성되는 동영상의 크기가 임계치를 넘지 않도록 상기 이동 경로에 포함되는 거리에 대한 정지영상의 개수를 조절함으로써 복수 개의 정지영상들을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신받고,
상기 이동 경로 내의 좌표값의 변화 패턴 또는 미리 설정된 좌표값에 기초하여 상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 결정하며,
상기 수신된 정지영상들 중 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향을 고려한 시계열적인 순서에 따라 상기 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 순방향 경로 동영상을 생성하는 명령어를 포함하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 메모리에 저장된 프로그램은,
상기 중요 지점을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시키기 이전에, 상기 이동 경로 상에서 상기 중요 지점으로 결정된 정지영상들에 인접한 소정 개수의 정지영상을 중요 지점으로 더 추가하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 이동 수단이 '도보'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 미만인 경우,
수신된 정지영상 전부의 좌표값들의 변화 패턴 중 불규칙성을 나타내는 변화 패턴이 나타나는 구간에 해당하는 정지영상 또는 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하되,
상기 불규칙성을 나타내는 변화 패턴은, 상기 이동 경로에 따른 좌표값에서 위도 또는 경도 중 적어도 하나가 증가 추세에서 감소 추세로 변화하거나 감소 추세에서 증가 추세로 변화하는 경우의 좌표값의 변화 패턴으로 설정하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 이동 수단이 '차량'이거나 상기 이동 경로의 길이가 기준치 이상인 경우,
지도 상의 특정 구성 요소에 대해 미리 설정된 좌표값에 해당하는 정지영상을 중요 지점으로 결정하고, 상기 중요 지점을 제외한 나머지 구간에 대해서는 소정 간격마다 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 정지영상들을 수신하되,
상기 미리 설정된 좌표값에 인접한 구간에 대하여 나머지 구간에 비해 상대적으로 더 많은 수의 정지영상을 수신하며,
상기 소정 간격마다 수신된 정지영상들 중 인접한 정지영상들 간의 유사도가 임계치 미만인 경우, 해당 구간을 분할하여 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 추가적인 정지영상을 더 수신하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치.
제 16 항에 있어서,
상기 유사도를 판단하는 임계치는,
정지영상의 좌표가 속하는 지리적 정보에 기초하여 적응적으로 변화시키되, 상기 임계치와 지리적 복잡도는 반비례하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 메모리에 저장된 프로그램은,
상기 순방향 동영상의 생성을 위해 사용된 정지영상의 좌표를 추출하고,
추출된 상기 좌표에 대하여 최초에 입력된 출발지 및 목적지 정보의 반대 방향에 해당하는 시점(point of view)의 거리의 정지영상을 상기 온라인 지도 서비스의 서버로부터 수신하며,
수신된 반대 방향의 정지영상 중 상기 중요 지점에 대응하는 정지영상을 제외한 나머지 정지영상의 용량을 감소시킨 후, 상기 이동 경로의 이동 방향의 반대 순서에 따라 상기 반대 방향의 정지영상들을 순차적으로 배치하여 합성함으로써 상기 목적지로부터 상기 출발지까지의 역방향 경로 동영상을 생성하는 명령어를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정지영상으로부터 동영상을 생성하는 장치.