KR101762041B1 - 자유 시점 영상의 생성 장치 및 방법 - Google Patents

자유 시점 영상의 생성 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

오브젝트에 연관되는 자유 시점 영상을 생성하기 위한 복수의 특징 정보를 매칭한 메타 데이터를 생성하는 사용자 단말이 제공된다. 상기 사용자 단말은 오브젝트를 포함하는 영상 데이터를 획득하는 촬영부, 상기 오브젝트에 대응하는 식별자를 수신하는 통신부, 상기 영상 데이터 내에서 상기 오브젝트의 방향에 따라 결정되는 각도 정보 및 상기 영상 데이터 내에서 상기 오브젝트의 크기에 따라 결정되는 줌잉(zooming) 정보를 측정하는 센싱부 및 상기 식별자, 상기 각도 정보 및 상기 줌잉 정보를 상기 영상 데이터와 매칭하여 자유 시점 영상을 생성하기 위한 메타 데이터를 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

자유 시점 영상의 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING A FREE VIEWPOINT IMAGE}
자유 시점 영상의 생성 장치 및 방법에 연관되고, 보다 구체적으로 임의의 오브젝트에 연관되는 3차원 공간의 자유 시점 영상의 생성 장치 및 방법에 연관된다.
자유 시점 영상(free viewpoint image) 서비스는 사용자가 자유롭게 임의의 3차원 시점을 선택하여 미디어를 감상하고 향상된 몰입도를 제공받는 서비스를 나타낸다. 오늘날 비디오 코딩 및 통신 기술의 발전은 3차원 자유 시점 영상과 같은 다시점 영상을 제공하는 다양한 서비스가 가능하도록 기여하고 있다. 사용자의 다양한 요구(needs)에 따라 자유 시점 방송을 제공하는 실시간/비실시간 방송과 스트리밍(streaming) 서비스에 대한 연구 개발 및 표준화가 활발하게 진행 중이다.
오늘날, 소셜 네트워킹 서비스(SNS: Social Networking Service)를 이용하여 사용자들은 수많은 영상과 정보를 서로 교환하고 공유하고 있다. 구체적으로, '#'와 같은 특정 기호를 이용하여 영상 데이터에 연관되는 위치 및 특정 의미를 포함되는 메타 데이터를 제공하는 기술이 존재한다. 나아가, 사용자 단말들은 영상 데이터가 촬영된 GPS(Global Positioning System) 정보를 함께 저장하고 사용자에게 제공하는 기술을 포함하고 있다.
본 발명은 오브젝트에 연관되는 자유 시점 영상을 생성하기 위한 메타 데이터를 생성하고 전송하는 사용자 단말을 제공할 수 있다.
본 발명은 수신된 복수의 메타 데이터를 분류하고, 보다 효율적으로 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치를 제공할 수 있다.
일측에 따르면, 오브젝트에 연관되는 자유 시점 영상을 생성하기 위한 복수의 특징 정보를 매칭한 메타 데이터를 생성하는 사용자 단말이 제공된다. 상기 사용자 단말은 오브젝트를 포함하는 영상 데이터를 획득하는 촬영부, 상기 오브젝트에 대응하는 식별자를 수신하는 통신부, 상기 영상 데이터 내에서 상기 오브젝트의 방향에 따라 결정되는 각도 정보 및 상기 영상 데이터 내에서 상기 오브젝트의 크기에 따라 결정되는 줌잉(zooming) 정보를 측정하는 센싱부 및 상기 식별자, 상기 각도 정보 및 상기 줌잉 정보를 상기 영상 데이터와 매칭하여 자유 시점 영상을 생성하기 위한 메타 데이터를 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 통신부는 상기 오브젝트에 연관되는 전자 기기로부터 수신된 맥 어드레스(MAC address) 및 IP(Internet Protocol) 어드레스 중 적어도 하나를 상기 식별자로서 추출할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 통신부는 적어도 하나의 GPS 위성 및 실내 측위 센서 중 적어도 하나로부터 위치 정보, 시간 정보 및 날씨 정보 중 적어도 하나를 수신하고, 상기 프로세서는 상기 위치 정보, 상기 시간 정보 및 상기 날씨 정보 중 적어도 하나를 상기 영상 데이터와 매칭하여 상기 메타 데이터를 생성할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 센싱부는 상기 촬영부가 지표면과 이루는 각도와 방위를 측정하고, 상기 측정된 지표면과 이루는 각도와 방위를 이용하여 상기 각도 정보를 계산하고, 상기 각도 정보는 상기 오브젝트의 방향에 따라 결정되는 방위 정보 및 자세 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 프로세서는 획득된 복수의 영상 데이터로부터 깊이(depth)를 추정하고, 보간(interpolation)을 실시하여 깊이값을 포함하는 상기 메타 데이터를 생성할 수 있다. 더하여, 상기 통신부는 상기 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치로 상기 생성된 메타 데이터를 전송할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 센싱부는 상기 영상 데이터의 해상도 및 상기 영상 데이터 내에서 상기 오브젝트의 크기를 이용하여 상기 줌잉 정보를 계산할 수 있다.
다른 일측에 따르면, 복수의 사용자 단말로부터 각각 수신된 복수의 메타 데이터를 교정(correction) 처리하고, 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치가 제공된다. 상기 컴퓨팅 장치는 사용자 단말로부터 오브젝트에 연관되는 복수의 메타 데이터를 수신하는 통신부, 상기 복수의 메타 데이터 각각에서 상기 오브젝트에 관한 특징 정보를 추출하는 추출부 및 상기 추출된 특징 정보에 따라 상기 복수의 메타 데이터 각각에 포함되는 복수의 영상 데이터들을 그룹핑(grouping)하고, 상기 그룹핑된 복수의 영상 데이터 각각을 교정(correction) 처리하고, 상기 오브젝트의 자유 시점 영상을 생성하는 처리부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 추출부는 상기 오브젝트에 연관되는 각도 정보를 상기 특징 정보로서 추출하고, 상기 처리부는 상기 각도 정보에 따라 상기 복수의 영상 데이터들의 방향을 교정할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 추출부는 상기 오브젝트에 연관되는 줌잉(zooming) 정보를 상기 특징 정보로서 추출하고, 상기 처리부는 상기 줌잉 정보에 따라 상기 복수의 영상 데이터들의 크기를 교정할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 추출부는 상기 오브젝트에 연관되는 날씨 정보 및 시간 정보 중 적어도 하나를 추출하고, 상기 처리부는 상기 날씨 정보 및 상기 시간 정보 중 적어도 하나에 따라 상기 복수의 영상 데이터를 복수의 집합으로 분리할 수 있다. 더하여, 상기 처리부는 상기 분리된 복수의 집합 각각에 포함되는 상기 복수의 영상 데이터를 이용하여 상기 오브젝트에 연관되는 상기 자유 시점 영상을 생성할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 자유 시점 영상의 생성 방법이 제공된다. 상기 자유 시점 영상의 생성 방법은 수신된 메타 데이터를 이용하여 영상 데이터를 그룹핑하는 단계, 그룹핑된 영상 데이터 각각을 메타 데이터를 이용하여 교정하는 단계 및 교정된 영상 데이터를 이용하여 자유 시점 영상을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 메타 데이터는 상기 영상 데이터에 연관되는 적어도 하나의 특징 정보를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 오브젝트로부터 영상 데이터를 획득하는 복수의 사용자 단말의 동작을 설명하는 예시도이다.
도 2a 및 도 2b는 일실시예에 따라 획득된 오브젝트에 연관되는 영상 데이터를 설명하는 예시도이다.
도 3a 및 도 3b는 다른 일실시예에 따라 획득된 오브젝트에 연관되는 영상 데이터를 설명하는 예시도이다.
도 4는 일실시예에 따른 사용자 단말의 블록도를 나타낸다.
도 5는 일실시예에 따른 메타 데이터의 예시도를 나타낸다.
도 6은 일실시예에 따른 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치의 동작을 설명하는 흐름도를 나타낸다.
도 7은 일실시예에 따른 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결 되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 일실시예에 따른 오브젝트로부터 영상 데이터를 획득하는 복수의 사용자 단말의 동작을 설명하는 예시도이다.
도 1을 참조하면, 촬영되는 오브젝트(110) 및 오브젝트(110)에 연관되는 영상 데이터를 획득하는 복수의 사용자 단말(121, 122, 123)이 도시된다. 복수의 사용자 단말(121, 122, 123) 각각에 연관되는 사용자들은 오브젝트(110)에 연관되는 영상 데이터를 촬영할 수 있다. 보다 구체적으로, 복수의 사용자들은 복수의 사용자 단말(121, 122, 123) 각각을 이용하여 서로 다른 방향, 거리, 시간 및 날씨 중 적어도 하나에 따라 오브젝트(110)를 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 사용자 단말(121)은 오후 8시에 오브젝트(110)의 후면에서 촬영한 영상 데이터를 획득할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 제2 사용자 단말(122)은 맑은 날씨를 갖는 정오 시간에 오브젝트(110)의 측면에서 촬영한 영상 데이터를 획득할 수 있다. 또 다른 일실시예에 따르면, 제3 사용자 단말(123)은 흐린 날씨를 갖는 오전 10시에 오브젝트(110)의 정면에서 촬영한 영상 데이터를 획득할 수 있다. 위에 기재한 실시예들은 본 발명의 사상을 설명하기 위한 예시적 기재일 뿐, 다른 실시예들의 범위는 이에 한정되거나 제한되지 않을 것이다.
더하여, 복수의 사용자 단말(121, 122, 123)은 획득된 복수의 영상 데이터를 자유 시점 영상(free viewpoint image)을 생성하는 컴퓨팅 장치로 전송할 수 있다. 본 명세서 상에서 자유 시점 영상은 특정 오브젝트에 연관되는 전방향(omnidirectional), 다시 말하여 360도에 상응하는 영상을 나타낼 수 있다. 사용자는 자유 시점 영상을 이용하여 특정 오브젝트에 관한 시점(view point)를 자유롭게 변화시키면서 영상을 감상할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자는 수신된 하나의 자유 시점 영상을 이용하여 특정 오브젝트의 정면, 우측면, 좌측면 및 후면 등과 같이 다양한 부분을 자신의 필요에 따라 감상할 수 있다. 가상의 3차원 공간에서 사용자가 자신이 원하는 시점을 자유롭게 선택할 수 있다는 점에서 자유 시점 영상은 사용자에게 보다 높은 몰입도를 제공할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 복수의 사용자 단말(121, 122, 123)은 획득된 복수의 영상 데이터를 소셜 네트워킹 서비스에 연관되는 서버로 업로드 할 수 있다. 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치는 상기 서버로부터 자유 시점 영상을 생성하기 위한 복수의 영상 데이터를 전송 받을 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 컴퓨팅 장치는 상기 복수의 사용자 단말(121, 122, 123) 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 영상 데이터와 함께 자유 시점 영상을 생성하기 위한 메타 데이터(meta data)를 함께 수신할 수 있다. 본 명세서 상에서 메타 데이터는 특정 데이터에 관하여 구조화된 데이터로서, 상기 특정 데이터를 설명하기 위한 데이터 또는 속성 정보를 나타낼 수 있다. 메타 데이터를 생성하고 이용하는 복수의 사용자 단말(121, 122, 123) 및 컴퓨팅 장치에 관한 보다 자세한 설명은 아래에 추가되는 도면과 함께 설명될 것이다.
도 2a 및 도 2b는 일실시예에 따라 획득된 오브젝트에 연관되는 영상 데이터를 설명하는 예시도이다.
도 2a를 참조하면, 오브젝트(211)를 포함하는 제1 영상 데이터(210)가 도시된다. 일실시예에 따르면, 사용자 단말은 제1 영상 데이터(210)의 해상도(resolution)를 계산할 수 있다. 예시적으로, 사용자 단말은 제1 영상 데이터(210)의 해상도를
Figure 112015129416520-pat00001
으로서 계산해낼 수 있다. 본 명세서 상에서 해상도는 하나의 영상 데이터 내에 포함되는 픽셀(pixel) 또는 도트(dot)로서 영상 데이터의 정밀도에 관한 수치를 나타낼 수 있다.
더하여, 사용자 단말은 제1 영상 데이터(210)에서 오브젝트(211)의 아웃라인(outline)을 추출할 수 있다. 예시적으로, 사용자 단말은 제1 영상 데이터(210) 내의 이웃한 픽셀 사이의 에지(edge)의 극대값을 추출하고, 상기 추출된 극대값을 오브젝트(211)의 아웃라인으로서 추출할 수 있다. 다만, 다른 실시예들은 위의 방법에 한정되는 것이 아니고, 오늘날 오브젝트(211)의 추출에 연관되는 다양한 실시예들이 이용될 수 있을 것이다. 사용자 단말은 계산된 해상도 및 추출된 오브젝트(211)의 아웃라인을 이용하여 오브젝트(211)에 연관되는 픽셀의 개수를 계산할 수 있다. 예시적으로, 사용자 단말은 도 2a에 개시된 실시예에서 20.5개의 픽셀을 오브젝트(211)의 크기로서 계산해낼 수 있다.
도 2b를 참조하면, 오브젝트(221)를 포함하는 제2 영상 데이터(220)가 도시된다. 일실시예에 따르면, 제2 영상 데이터(220)는 제1 영상 데이터(210)와는 서로 다른 해상도를 갖는 영상 데이터일 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 단말은 제2 영상 데이터의 해상도를
Figure 112015129416520-pat00002
으로서 계산해낼 수 있다.
마찬가지로, 사용자 단말은 제2 영상 데이터(220) 내에서 오브젝트(221)의 아웃라인을 추출할 수 있다. 또한, 사용자 단말은 제2 영상 데이터(220)의 해상도에 상응하는 오브젝트(221)에 연관되는 픽셀의 개수를 계산할 수 있다. 예시적으로, 사용자 단말은 도 2b에서 개시된 실시예에서 10.5개의 픽셀을 오브젝트(221)의 크기로서 계산해낼 수 있다.
사용자 단말은 영상 데이터 전체의 해상도 및 오브젝트(211, 221)에 연관되는 픽셀의 개수를 이용하여 오브젝트(211, 221)를 포함하는 영상 데이터의 줌잉(zooming) 정보를 계산해낼 수 있다. 자유 시점 영상을 생성하는데 있어서, 서로 유사한 크기의 오브젝트를 포함하는 영상 데이터를 이용하는 것이 깊이 추정(depth estimation) 및 보간(interpolation)을 수행하는데 보다 높은 정확도를 보장할 수 있을 것이다. 그에 따라, 사용자 단말은 오브젝트(211, 221)를 포함하는 영상 데이터(210, 220)의 줌잉 정보를 계산하고, 상기 줌잉 정보를 영상 데이터와 매칭하여 메타 데이터로서 전송할 수 있다. 사용자 단말이 메타 데이터를 생성하는 보다 구체적인 동작은 이하에서 추가될 도면과 함께 설명될 수 있을 것이다.
다른 일실시예로서, 사용자 단말은 영상 데이터(210, 220)를 촬영하는 촬영부의 기본 해상도 정보 및 설정 배율 정보를 상기 줌잉 정보로서 영상 데이터(210, 220)와 매칭할 수 있다. 예시적으로, 사용자 단말은 자신이 포함하는 촬영부가 1300만 픽셀을 갖는 해상도를 나타내고, 영상 데이터(210, 220)를 획득하는 경우에 설정 배율 정보인 1.0x를 상기 줌잉 정보로서 영상 데이터(210, 220)와 매칭하고 메타 데이터를 생성할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 다른 일실시예에 따라 획득된 오브젝트에 연관되는 영상 데이터를 설명하는 예시도이다.
영상 데이터는 촬영된 시간 또는 날씨에 따라 결정되는 자연광의 세기 및 방향, 더하여 촬영부가 오브젝트를 바라보는 뷰 포인트(view point)에 상응하는 각도 정보 등에 따라 오브젝트에 관한 컬러값 및 음영 정보가 서로 다르게 생성될 수 있다. 특정 오브젝트에 관하여 자유 시점 영상을 생성하기 위해서는 복수의 빅데이터(big data) 중 유사한 영상 데이터를 선택적으로 그룹핑하여 이용하는 것이 보다 효율적이고 보다 높은 성능을 기대할 수 있을 것이다. 보다 구체적으로, 상기 메타 데이터를 이용하여 그룹핑하고, 그룹핑된 영상 데이터를 이용하는 방법은 보다 높은 처리 속도로써 자유 시점 영상을 생성할 수 있다.
도 3a를 참조하면, 다른 일실시예에 따른 오브젝트(311)를 포함하는 제1 영상 데이터(310)가 도시된다. 예시적으로, 제1 영상 데이터(310)는 오후 2시에 측면에서 촬영된 영상을 나타낼 수 있다. 따라서, 제1 영상 데이터(310)는 오브젝트(311)뿐만 아니라 오브젝트(312)에 연관되는 그림자(312)를 함께 포함할 수 있다. 오브젝트(311)를 촬영한 사용자 단말은 적어도 하나의 GPS 위성 또는 날씨 위젯으로부터 제1 영상 데이터(310)가 촬영된 시간 정보, 날씨 정보 및 습도 정보 중 적어도 하나를 제1 영상 데이터(310)와 매칭하여 메타 데이터를 생성할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 오브젝트(321)를 포함하는 제2 영상 데이터(320)가 도시된다. 예시적으로 도 3a 및 도 3b에서 설명되는 오브젝트(311, 321)들이 서로 동일한 오브젝트라 할지라도 제2 영상 데이터(320)는 제1 영상 데이터(310)와는 상이한 그림자(322)를 포함할 수 있다. 마찬가지로, 사용자 단말은 제2 영상 데이터(320)가 촬영된 시간 정보 및 날씨 정보 중 적어도 하나를 제2 영상 데이터(320)와 매칭하여 메타 데이터를 생성할 수 있다. 더하여, 제2 영상 데이터(320)는 제1 영상 데이터(310)와는 상이하게 오브젝트(321)의 정면에서 지표면과 비교하여 기울어진 채로 촬영된 영상을 나타낼 수 있다. 사용자 단말은 내부의 센서를 이용하여 오브젝트(321)와 촬영부가 이루는 각도 정보를 계산해낼 수 있다. 일실시예에 따르면, 상기 각도 정보는 촬영부가 오브젝트(321)를 바라보는 뷰 포인트(view point) 각도 정보, 오브젝트(321)를 중심으로 촬영부의 위치를 나타내는 방위 정보, 촬영부에 연관되는 자세 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 각도 정보를 계산하는 과정에 대한 보다 자세한 설명은 아래에서 추가될 도면과 함께 보다 구체적으로 설명될 것이다.
예시적으로, 메타 데이터를 수신한 컴퓨팅 장치는 복수의 영상 데이터(310, 320)에 매칭된 날씨 정보, 시간 정보 및 각도 정보를 이용하여 메타 데이터를 그룹핑할 수 있다. 더하여, 컴퓨팅 장치는 메타 데이터를 함께 그룹핑하기 위한 설정값을 미리 설정할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 설정된 설정값의 범위에 따라 복수의 메타 데이터 각각을 그룹핑하고, 동일한 메타 데이터의 그룹을 이용하여 자유 시점 영상을 보다 빠르게 생성할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 사용자 단말의 블록도를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 오브젝트에 연관되는 특징 정보를 영상 데이터와 매칭하여 메타 데이터를 생성하는 사용자 단말(400)이 도시된다. 사용자 단말(400)은 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant)와 같은 통신 단말뿐만 아니라 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld console), e-북(e-book), 또는 스마트 디바이스(smart device)와 같은 다양한 형태의 전자 기기로 구현될 수 있다.
또한, 본 명세서 상에서 오브젝트는 자유 시점 영상을 생성하기 위한 대상으로서 빌딩, 다리, 탑, 스포츠 스타디움 등과 같은 건축물뿐만 아니라 나무, 꽃, 강 등과 같은 자연물까지 포함하는 촬영 대상이 되는 다양한 물체로 확장할 수 있다.
사용자 단말(400)은 촬영부(410), 통신부(420), 센싱부(430) 및 프로세서(440)를 포함할 수 있다. 촬영부(410)는 오브젝트를 포함하는 영상 데이터를 획득할 수 있다. 예시적으로, 촬영부(410)는 전하 결합 소자를 이용하여 영상 데이터를 전기 신호로 변환하고 디지털 데이터의 형태로 기억 매체에 저장하는 CCD 카메라(charge coupled device camera)로 구현될 수 있다. 또한, 촬영부(410)는 오늘날 영상 데이터를 획득하기 위한 다양한 카메라(camera)의 형태로서 구현될 수 있다.
통신부(420)는 오브젝트에 대응하는 식별자를 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신부(420)는 오브젝트에 연관되는 전자 기기로부터 식별자를 수신할 수 있다. 예시적으로, 통신부(420)는 오브젝트에 설치된 비콘(beacon) 장치로부터 상기 식별자를 수신할 수 있다. 본 명세서에서 비콘 장치는 블루투스 프로토콜 기반의 근거리 무선 통신 장치를 나타낼 수 있다. 더하여, 통신부(420)는 오브젝트와 기설정된 임계 거리 내에 설치된 사물 인터넷(IoT: Internet of Thing) 장치로부터 상기 식별자를 수신할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 통신부(420)는 오브젝트에 연관되는 전자 기기로부터 수신된 IP(Internet Protocol) 어드레스 및 맥 어드레스(MAC address) 중 적어도 하나를 상기 식별자로서 추출할 수 있다. 본 명세서 상에서 IP 어드레스는 인터넷에 연결될 호스트를 식별하기 위한 주소로서, 인터넷 프로토콜 주소를 나타낼 수 있다. 또한, 본 명세서 상에서 맥 어드레스는 이더넷(Ethernet) 이용을 위한 물리적인 주소를 나타내고, 통신을 이용하는 전자 기기에 부여된 고유 번호를 나타낼 수 있다. 예시적으로, 맥 어드레스는 16 진수로 표시된 12 자리 숫자열을 나타낼 수 있다.
더하여, 통신부(420)는 통신 인터페이스를 이용하여 오브젝트에 대응하는 식별자를 수신할 수 있다. 통신 인터페이스는 WLAN(Wireless LAN), WiFi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 인터넷 인터페이스와 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등의 근거리 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 통신 인터페이스는 외부와 통신을 수행할 수 있는 모든 인터페이스(예를 들어, 유선 인터페이스)를 나타낼 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 통신부(420)는 적어도 하나의 GPS 위성으로부터 위치 정보 및 시간 정보 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 상기 위치 정보는 오브젝트에 연관되는 위도 및 경도를 포함하는 절대 위치를 나타낼 수 있다. 또한, 통신부(420)는 실내 측위 센서로부터 오브젝트에 연관되는 실내 위치 정보를 상기 절대 위치로서 수신할 수 있다.
센싱부(430)는 영상 데이터 내에서 오브젝트의 방향에 따라 결정되는 각도 정보를 측정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센싱부(430)는 촬영부(410)가 오브젝트를 바라보는 뷰 포인트 각도 정보, 오브젝트의 위치를 중심으로 계산되는 방위 정보, 지표면을 기준으로 계산된 촬영부(410)의 자세 정보를 측정할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 센싱부(430)는 가속도 센서(accelerometer) 및 자이로 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센싱부(430)는 사용자 단말(400)의 X축, Y축 및 Z축 방향 각각의 가속도를 측정하고, 측정된 가속도와 중력 가속도를 비교하는 것으로 사용자 단말(400)이 중력 방향으로 기울어진 각도 정보를 측정할 수 있다. 또한, 센싱부(430)는 자이로 센서에서 측정되는 각속도를 적분하는 것으로 사용자 단말(400)이 중력 방향으로 기울어진 각도 정보를 측정할 수 있다. 더하여, 센싱부(430)는 사용자 단말(400)이 중력 방향으로 기울어진 각도 정보와 오브젝트의 방향을 비교하여 영상 데이터 내의 오브젝트의 방향에 대응하는 각도 정보를 측정할 수 있다.
또한, 센싱부(430)는 영상 데이터 내에서 오브젝트의 크기에 따라 결정되는 줌잉(zooming) 정보를 측정할 수 있다. 예시적으로, 센싱부(430)는 영상 데이터의 해상도 및 영상 데이터 내에서 오브젝트의 크기를 이용하여 줌잉 정보를 계산할 수 있다. 또한, 센싱부(430)가 줌잉 정보를 측정하는 구성에 관한 자세한 설명은 도 3a 및 도 3b와 함께 기재된 설명이 적용될 수 있어 자세한 설명은 생략한다.
더하여, 센싱부(430)는 GPS 위성 및 실내 측위 센서 중 적어도 하나로부터 수신된 절대 위치로부터 사용자 단말(400)이 이동한 거리를 더하여 계산된 상대 위치를 측정할 수 있다.
프로세서(440)는 상기 식별자, 상기 각도 정보, 상기 줌잉 정보, 상기 위치 정보 및 상기 날씨 정보 중 적어도 하나를 상기 영상 데이터와 매칭하여 자유 시점 영상을 생성하기 위한 메타 데이터를 생성할 수 있다. 더하여, 프로세서(440)는 획득된 복수의 영상 데이터로부터 깊이(depth)값을 추정하고, 보간(interpolation)을 실시하여 깊이값을 포함하는 메타 데이터를 생성할 수 있다. 통신부(410)는 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치로 생성된 메타 데이터와 함께 복수의 영상 데이터로부터 생성된 동일한 오브젝트에 연관되는 자유 시점 영상을 전송할 수 있다.
본 실시예에 따른 사용자 단말(400)은 오브젝트를 포함하는 영상 데이터를 획득하면서 상기 영상 데이터에 연관되는 복수의 특징 정보를 매칭하여 메타 데이터를 생성할 수 있다. 메타 데이터를 수신한 컴퓨팅 장치는 메타 데이터에 따라 분리된 영상 데이터를 이용하여 몰입도 높은 3차원 자유 시점 영상을 보다 효율적으로 생성하는 효과를 기대할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따른 메타 데이터의 예시도를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 복수의 사용자 단말로부터 수신된 메타 데이터(500)가 도시된다. 일실시예에 따르면, 메타 데이터(500)는 식별자 필드(510), 각도 정보 필드(520), 줌잉 정보 필드(530) 및 날씨 필드(540)가 영상 데이터(550)와 매칭된 형태로 구현될 수 있다.
식별자 필드(510)에는 영상 데이터에 포함되는 오브젝트를 식별하는 데이터가 포함될 수 있다. 예시적으로, 식별자 필드(510)는 오브젝트에 설치된 전자 기기에 대응하는 맥 어드레스를 포함할 수 있다. 상기 맥 어드레스는 12자리의 16진수로 표시될 수 있다. 본 실시예에서 복수의 메타 데이터들은 하나의 오브젝트에 연관되는 데이터일 수 있고 따라서 식별자 필드(510)에는 '01-08-2E-51-6D-19'의 하나의 맥 어드레스가 기재될 수 있다.
또한, 각도 정보 필드(520)에는 오브젝트를 촬영한 촬영부가 오브젝트를 바라보는 뷰 포인트에 연관되는 각도 정보가 포함될 수 있다. 예시적으로, 상기 각도 정보는 사용자 단말의 방향을 나타내는 제1 데이터(521) 및 사용자 단말이 지표면과 이루는 각도를 나타내는 제2 데이터(522)를 포함할 수 있다. 일실시예로서, 제1 데이터(521)는 1 자리의 이진수로 나타낼 수 있고, '0'인 경우는 시계 방향, '1'인 경우는 반시계 방향으로 사용자 단말이 회전한 것을 나타낼 수 있다. 다른 일실시예로서, 제2 데이터(522)는 0에서 90까지 대응되는 7 자리의 이진수로 나타낼 수 있다.
줌잉 정보 필드(530)에는 영상 데이터를 촬영부의 배율 정보가 표시될 수 있다. 예시적으로, 줌잉 정보 필드(530)는 3 자리의 이진수로 표시될 수 있고, '010'인 경우는 영상 데이터가 촬영되는 경우에 2.0x의 배율이 설정값으로 지정된 것을 나타낼 수 있다.
날씨 필드(540)에는 영상 데이터가 촬영된 시점의 날씨 정보가 포함될 수 있다. 예시적으로, 날씨 필드(540)는 2 자리의 이진수로 표시될 수 있다. '00'인 경우는 맑은 날씨를 나타내고, '01'인 경우는 흐린 날씨를 나타내고, '10'인 경우는 비 오는 날씨를 나타내고, '11'인 경우는 눈 오는 날씨를 나타낼 수 있다.
더하여, 영상 데이터(550)는 앞서 설명된 복수의 특징 정보 필드(510, 520, 530, 540)와 매칭된 영상 데이터 파일이 존재할 수 있다.
본 실시예의 메타 데이터는 본 발명의 사상의 이해를 돕기 위한 예시적인 기재일 뿐, 다른 실시예의 범위를 한정하거나 제한하는 것이 아니다. 실제로, 식별자 필드(510)에 오브젝트의 위도 및 경도 정보가 이용될 수 있고, 각도 정보 필드(520), 줌잉 정보 필드(530) 및 날씨 필드(540)에도 이진수가 아닌 십진수나 알파벳, 한글 형식의 표기가 그대로 기재되는 실시예 또한 구현 가능할 것이다.
도 6은 일실시예에 따른 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치의 동작을 설명하는 흐름도를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 컴퓨팅 장치가 자유 시점 영상을 생성하는 방법(600)이 도시된다. 자유 시점 영상을 생성하는 방법(600)은 수신된 메타 데이터에 따라 영상 데이터를 그룹핑하는 단계(610), 그룹핑된 영상 데이터 각각을 메타 데이터를 이용하여 교정하는 단계(620), 교정된 영상 데이터의 깊이를 추정하고, 보간을 수행하는 단계(630)를 포함할 수 있다.
단계(610)에서 컴퓨팅 장치는 메타 데이터 내에 포함되는 특징 정보를 이용하여 영상 데이터를 그룹핑할 수 있다. 일실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 메타 데이터 내의 날씨 정보 및 시간 정보를 이용하여 영상 데이터들을 유사한 날씨 및 시간에 촬영된 그룹으로 분리할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 메타 데이터 내의 각도 정보 및 배율 정보를 이용하여 영상 데이터들을 유사한 각도 및 배율에서 촬영된 그룹으로 분리할 수 있다.
단계(620)에서 컴퓨팅 장치는 그룹핑된 영상 데이터 각각을 메타 데이터를 이용하여 교정할 수 있다. 교정(correction)은 영상 데이터의 크기 및 방향을 조정하는 기하학 교정(geometry correction) 및 영상 데이터의 색감을 매칭시키는 색 교정(color correction) 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
일실시예에 따르면, 단계(620)에서 컴퓨팅 장치는 메타 데이터로부터 오브젝트에 연관되는 각도 정보를 특징 정보로서 추출하고, 추출된 각도 정보에 따라 영상 데이터 내의 오브젝트의 방향을 맞추는 기하학 교정을 수행할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 단계(620)에서 컴퓨팅 장치는 메타 데이터로부터 오브젝트에 연관되는 줌잉 정보를 특징 정보로서 추출하고, 추출된 줌잉 정보에 따라 영상 데이터 내의 오브젝트의 크기를 맞추는 기하학 교정을 수행할 수 있다.
단계(630)에서 컴퓨팅 장치는 교정된 영상 데이터의 깊이를 추정하고, 보간을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 단계(630)에서 컴퓨팅 장치는 영상 데이터에 상응하는 깊이 이미지(depth image)를 생성할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 단계(630)에서 컴퓨팅 장치는 레이 스페이스(ray space) 내에서 시선 방향의 라인 값을 계산할 수 있다. 본 명세서 상에서 레이 스페이스(ray space)는 서로 직교하는 세 개의 X 축, Y 축 및 Z 축에서 Z=0 인 경우에 시선 방향의 벡터를 XZ 평면으로 투영 시킨 직선이 Z 축과 이루는 각 θ, 투영된 직선이 시선 방향 벡터와 이루는 각
Figure 112015129416520-pat00003
에 따라 (X, Y, θ,
Figure 112015129416520-pat00004
)로서 정의되는 4차원의 가상 공간을 나타낼 수 있다. 더하여, 단계(630)에서 컴퓨팅 장치는 상기 라인에 상응하는 빛의 세기 값을 계산하는 것으로 보간을 수행할 수 있다.
단계(630)는 자유 시점 영상을 생성하는 방법(600)에 있어서 선택적인 구성일 수 있다. 다른 일실시예로서, 교정된 영상 데이터의 깊이를 추정하고, 보간을 수행하는 구성은 자유 시점 영상을 디코딩하는 수신부에서 수행될 수 있다. 또 다른 일실시예로서, 컴퓨팅 장치는 단계(630)에서 교정된 영상 데이터의 깊이를 추정할 수 있다. 이 경우에, 보간을 수행하는 구성은 자유 시점 영상을 디코딩하는 수신부에서 수행될 수 있다.
또한, 단계(630)에서 컴퓨팅 장치는 추정된 깊이 영상을 이용하여 DIBR(Depth Image Based Rendering) 렌더링을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 더하여, 단계(630)에서 컴퓨팅 장치는 다시점 영상을 부호화 하는 MVC(Multiview Video Coding) 방법 또는 SMVC(Scalable MVC) 방법을 이용하여 부호화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 다만, 컴퓨팅 장치가 수행하는 렌더링 및 부호화 방법은 다시점 영상 처리 분야의 전문가에게 straight forward한 내용에 해당되기 때문에 보다 자세한 설명은 생략하기로 한다.
도 7은 일실시예에 따른 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다.
도 7을 참조하면, 자유 시점 영상을 생성하는 컴퓨팅 장치(700)는 통신부(710), 추출부(720) 및 처리부(730)를 포함할 수 있다. 통신부(710)는 복수의 사용자 단말 각각으로부터 오브젝트에 연관되는 복수의 메타 데이터를 수신할 수 있다. 상기 복수의 메타 데이터는 오브젝트에 연관되는 위치 정보, 뷰 포인트에 상응하는 각도 정보, 거리 정보, 영상 데이터가 촬영된 시간 정보 및 날씨 정보 및 오브젝트의 식별자 중 적어도 하나가 영상 데이터와 매칭된 데이터를 나타낼 수 있다. 통신부(710)의 구현에 관한 구체적인 설명은 앞서 도 4에서 설명된 통신부(420)에 관한 설명이 적용될 수 있어 자세한 설명을 생성할 수 있다.
추출부(720)는 복수의 메타 데이터 각각으로부터 오브젝트에 관한 특징 정보를 추출할 수 있다. 일실시예에 따르면, 추출부(720)는 오브젝트에 연관되는 날씨 정보 및 시간 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있다. 예시적으로, 날씨 정보는 온도 정보 및 습도 정보를 포함할 수 있다. 또한, 시간 정보는 그리니치 평균시(GMT: Greenwich Mean Time)으로 구현될 수 있다. 그에 따라, 본 실시예는 오브젝트가 위치한 공간적인 제약 없이 세계 어디에 있는 오브젝트에 관하여 적용 가능할 것이다. 추출부(720)는 추출된 특징 정보에 따라 복수의 영상 데이터를 복수의 집합으로 그룹핑할 수 있다.
다른 일실시예에 따를 때, 추출부(720)는 복수의 영상 데이터를 그룹핑하기 위한 특징 정보의 임계 범위를 미리 설정할 수 있다. 예시적으로, 촬영된 시간이 그리니치 평균시 기준으로 09:00에서 14:00 사이에 촬영된 영상 데이터는 제1 집합으로 그룹핑될 수 있다. 또한, 영상 데이터의 각도 정보가 +0도 이상 +45 이하인 영상 데이터는 제2 집합으로 함께 그룹핑될 수 있다. 이에 따라, 본 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 메타 데이터를 이용하여 분류된 영상 데이터를 통해 자유 시점 영상을 생성할 수 있어 깊이 추정 및 보간에 이용되는 컴퓨팅 자원을 절약할 수 있고, 효율적으로 몰입도 높은 자유 시점 영상을 생성할 수 있다. 처리부(730)는 분리된 복수의 집합 각각에 포함되는 복수의 영상 데이터를 이용하여 오브젝트에 연관되는 자유 시점 영상을 생성할 수 있다.
더하여, 처리부(730)는 추출부(720)에 의해 추출된 특징 정보에 따라 상기 복수의 메타 데이터 각각에 포함되는 복수의 영상 데이터들을 그룹핑할 수 있다. 본 명세서 상에서 그룹핑은 기설정된 조건에 따라 소정의 범위 내에 유사한 특징 정보를 갖는 영상 데이터들을 분류하는 동작을 나타낼 수 있다. 처리부(730)는 상기 그룹핑된 복수의 영상 데이터 각각을 교정하고, 자유 시점 영상을 인코딩할 수 있다. 통신부(710)는 인코딩된 자유 시점 영상을 그에 상응하는 수신부를 탑재한 복수의 사용자 단말로 전송하고, 자유 시점 영상 서비스를 제공할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리, 생성 및 가상화할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성 될 수 있다.

Claims (10)

  1. 오브젝트를 포함하는 영상 데이터를 획득하는 촬영부;
    상기 오브젝트에 대응하는 식별자를 수신하는 통신부;
    상기 영상 데이터 내의 상기 오브젝트를 상기 촬영부가 바라보는 방향에 따라 결정되는 제1 각도 정보 및 상기 영상 데이터 내의 상기 오브젝트의 크기에 따라 결정되는 줌잉(zooming) 정보를 측정하는 센싱부; 및
    상기 식별자, 상기 제1 각도 정보 및 상기 줌잉 정보를 상기 영상 데이터와 매칭하여 자유 시점 영상을 생성하기 위한 메타 데이터를 생성하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 통신부는 적어도 하나의 GPS 위성 및 실내 측위 센서 중 적어도 하나로부터 위치 정보, 시간 정보 및 날씨 정보 중 적어도 하나를 수신하고, 상기 센싱부는 X축, Y축 및 Z축 방향 각각의 가속도를 측정하고, 측정된 가속도와 중력 가속도를 비교하여 상기 촬영부의 자세 정보를 제2 각도 정보로서 측정하고, 상기 프로세서는 상기 시간 정보 또는 상기 날씨 정보에 기초하여 결정되는 자연광의 세기와 방향, 상기 제1 각도 정보 및 상기 제2 각도 정보를 이용하여 상기 메타 데이터를 그룹핑하는 사용자 단말.
  2. 제1항에 있어서
    상기 통신부는 상기 오브젝트에 연관되는 전자 기기로부터 수신된 맥 어드레스(MAC address) 및 IP(Internet Protocol) 어드레스 중 적어도 하나를 상기 식별자로서 추출하는 사용자 단말.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 위치 정보, 상기 시간 정보 및 상기 날씨 정보 중 적어도 하나를 상기 영상 데이터와 매칭하여 상기 메타 데이터를 생성하는 사용자 단말.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 센싱부는 상기 영상 데이터의 해상도 및 상기 영상 데이터 내에서 상기 오브젝트의 크기를 이용하여 상기 줌잉 정보를 계산하는 사용자 단말.
  6. 사용자 단말로부터 오브젝트에 연관되는 복수의 메타 데이터를 수신하는 통신부;
    상기 복수의 메타 데이터 각각에서 상기 오브젝트에 관한 특징 정보를 추출하는 추출부; 및
    상기 추출된 특징 정보에 따라 상기 복수의 메타 데이터 각각에 포함되는 복수의 영상 데이터들을 그룹핑(grouping)하고, 상기 그룹핑된 복수의 영상 데이터 각각을 교정(correction) 처리하고, 상기 오브젝트의 자유 시점 영상을 생성하는 처리부
    를 포함하고,
    상기 처리부는 상기 오브젝트가 촬영된 시간 정보 및 날씨 정보에 기초하여 결정되는 자연광의 세기와 방향에 따라 상기 복수의 영상 데이터들을 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 추출부는 상기 오브젝트에 연관되는 각도 정보를 상기 특징 정보로서 추출하고, 상기 처리부는 상기 각도 정보에 따라 상기 복수의 영상 데이터들의 방향을 교정하는 컴퓨팅 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 추출부는 상기 오브젝트에 연관되는 줌잉(zooming) 정보를 상기 특징 정보로서 추출하고, 상기 처리부는 상기 줌잉 정보에 따라 상기 복수의 영상 데이터들의 크기를 교정하는 컴퓨팅 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 추출부는 상기 오브젝트에 연관되는 날씨 정보 및 시간 정보 중 적어도 하나를 추출하고, 상기 처리부는 상기 날씨 정보 및 상기 시간 정보 중 적어도 하나에 따라 상기 복수의 영상 데이터를 복수의 집합으로 분리하는 컴퓨팅 장치.
  10. 수신된 메타 데이터를 이용하여 영상 데이터를 그룹핑하는 단계;
    그룹핑된 영상 데이터 각각을 메타 데이터를 이용하여 교정하는 단계; 및
    교정된 영상 데이터를 이용하여 자유 시점 영상을 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 메타 데이터는 상기 영상 데이터에 연관되는 적어도 하나의 특징 정보를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 영상 데이터를 그룹핑하는 단계는,
    상기 영상 데이터가 촬영된 시간 정보 및 날씨 정보에 기초하여 결정되는 자연광의 세기와 방향에 따라 복수의 영상 데이터들을 그룹핑하는 단계를 포함하는
    자유 시점 영상의 생성 방법.
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