KR101862562B1 - 입체 영상 내 객체의 텍스처 사이즈를 계산하는 방법 및 장치 - Google Patents

입체 영상 내 객체의 텍스처 사이즈를 계산하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

서버가 입체 영상 내 객체의 텍스처 사이즈를 계산하는 방법 및 장치가 개시된다. 서버가 입체 영상 내 객체의 텍스처 사이즈를 계산하는 방법은, 클라이언트 단말로부터 상기 객체의 넓이 측정값, 등장시간 측정값 및, 상기 객체에 적용되는 텍스처 사이즈 대비 상기 입체 영상 내에 디스플레이 되는 텍스처 사이즈의 비율값을 수신하는 단계, 상기 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 데이터베이스에 기록하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색하는 단계, 상기 검색된 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 비율값을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산하는 단계 및 상기 계산된 텍스처 사이즈를 상기 클라이언트 단말로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

입체 영상 내 객체의 텍스처 사이즈를 계산하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CALCULATING TEXTURE SIZE OF OBJECT IN STEREOSCOPIC IMAGE}
아래 실시예들은 입체 영상 내 객체에 적용될 텍스처 사이즈를 계산하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
텍스처는 입체 영상 내 객체의 입체감 및 재질감 등을 표현하기 위해 적용되는 것으로 유저가 입체 영상을 접할 때, 그 입체 영상의 품질에 대해 느끼는 만족도는 상기 객체에 적용되는 텍스처 사이즈에 따라 달라진다. 일반적으로, 입체 영상 내 객체의 선명도는 텍스처 사이즈가 클수록 증가하는 경향이 있다. 즉, 유저는 작은 텍스처 사이즈를 적용한 객체와 큰 텍스처 사이즈를 적용한 객체 중 큰 텍스처 사이즈를 적용한 객체에 대해 더 큰 만족도를 가지게 된다.
기존의 텍스처 사이즈 계산 방법은, 입체 영상 제작 시 텍스처 사이즈에 대한 기준이 명확하지 않고, 개발자의 개인적인 관점 또는 경향에 따라 텍스처의 사이즈가 제각각 다르게 결정되는 문제가 있었다. 또한, 일정 수준의 품질에 미달하는 텍스처 사이즈를 이용할 경우, 입체 영상에 대한 유저의 만족도가 떨어질 수 있고, 입체 영상에서 요구되는 수준의 품질을 초과하는 텍스처 사이즈를 이용할 경우, 리소스의 낭비 또는 추가 연산으로 인한 과부하가 일어날 수 있다.
따라서, 입체 영상에 대한 유저의 만족도를 보장하되, 불필요한 리소스의 낭비를 방지하기 위해 객체의 등장시간, 넓이, 영상 내 비율, 속성 등을 반영한 최적의 텍스처 사이즈 이용에 대한 필요성이 대두되었다.
일실시예에 따르면, 속성 가중치, 시간 가중치, 넓이 측정값 및 비율값을 이용하여 최적화된 텍스처 사이즈를 제공할 수 있다.
일실시예에 따르면, 등장시간 측정값에 비례하여 증가하는 시간 가중치를 이용하여 최적화된 텍스처 사이즈를 제공할 수 있다.
일실시예에 따르면, 등장시간 측정값이 복수의 타임 인터벌 중 어느 타임 인터벌에 속하는지에 기초하여 시간 가중치를 제공할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 최적화 텍스처 사이즈는 시간 가중치, 넓이 측정값 및 속성 가중치와 정비례하고, 비율값과 반비례할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 최적화 텍스처 사이즈는, 계산된 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 갱신될 수 있다.
텍스처 사이즈를 계산하는 서버는 클라이언트 단말로부터 입체 영상 내 객체의 넓이 측정값, 등장시간 측정값 및, 상기 객체에 적용되는 텍스처 사이즈 대비 상기 입체 영상 내에 디스플레이 되는 텍스처 사이즈의 비율값을 수신하는 통신 인터페이스, 상기 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 기록하는 데이터베이스 및 상기 데이터베이스로부터 상기 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색하고, 상기 검색된 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 비율값을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산하는 프로세서를 포함하고, 상기 통신 인터페이스는 상기 계산된 텍스처 사이즈를 상기 클라이언트 단말로 전송한다.
상기 시간 가중치는, 상기 등장시간 측정값에 비례하여 증가할 수 있다.
상기 데이터베이스는, 상기 등장시간 측정값이 복수의 타임 인터벌(Time Interval) 중 어느 타임 인터벌에 속하는지에 따라 상기 시간 가중치를 기록할 수 있다.
상기 넓이 측정값은, 상기 입체 영상이 재생되는 동안 측정된 상기 객체 넓이의 최대값, 최빈값, 중앙값 또는 평균값 중 하나일 수 있다.
상기 통신 인터페이스는, 상기 클라이언트 단말로부터 상기 객체의 종류와 연관된 분류 정보를 더 수신하고, 상기 데이터베이스는 상기 분류 정보 별 속성 가중치를 더 기록하고, 상기 프로세서는, 상기 데이터베이스로부터 분류 정보에 상응하는 속성 가중치를 검색하고, 상기 검색된 속성 가중치를 더 이용하여 상기 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
상기 계산된 텍스처 사이즈는, 상기 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 속성 가중치와 정비례하고, 상기 비율값과 반비례할 수 있다.
상기 프로세서는, 아래의 [수학식 1]을 이용하여 상기 텍스처 사이즈를 계산하고, [수학식 1] R2=((A*B*C)/D)에 있어서, 상기 R2은 계산된 텍스처 사이즈이고, 상기 R은 상기 텍스처의 한 변의 길이이고, 상기 A는 상기 속성 가중치이고, 상기 B는 상기 시간 가중치이고, 상기 C는 상기 넓이 측정값이고, 상기 D는 상기 비율값일 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 계산된 텍스처 사이즈를 상기 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 갱신할 수 있다.
서버가 입체 영상 내 객체의 텍스처 사이즈를 계산하는 방법은, 클라이언트 단말로부터 상기 객체의 넓이 측정값, 등장시간 측정값 및, 상기 객체에 적용되는 텍스처 사이즈 대비 상기 입체 영상 내에 디스플레이 되는 텍스처 사이즈의 비율값을 수신하는 단계, 상기 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 데이터베이스에 기록하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색하는 단계, 상기 검색된 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 비율값을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산하는 단계 및 상기 계산된 텍스처 사이즈를 상기 클라이언트 단말로 전송하는 단계를 포함한다.
상기 기록하는 단계는, 상기 등장시간 측정값이 복수의 타임 인터벌(Time Interval) 중 어느 타임 인터벌에 속하는지에 기초하여 상기 시간 가중치를 데이터베이스에 기록할 수 있다.
상기 수신하는 단계는, 상기 클라이언트 단말로부터 상기 객체의 종류와 연관된 분류 정보를 더 수신하고, 상기 기록하는 단계는, 상기 분류 정보 별 속성 가중치를 더 기록하고, 상기 계산하는 단계는, 상기 속성 가중치를 더 이용하여 상기 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
상기 계산하는 단계는, 아래의 [수학식 1]을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산하고, [수학식 1] R2=((A*B*C)/D)에 있어서, 상기 R2은 계산된 텍스처 사이즈이고, 상기 R은 상기 텍스처의 한 변의 길이이고, 상기 A는 상기 속성 가중치이고, 상기 B는 상기 시간 가중치이고, 상기 C는 상기 넓이 측정값이고, 상기 D는 상기 비율값일 수 있다.
상기 계산된 텍스처 사이즈는, 상기 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 속성 가중치와 정비례하고, 상기 비율값과 반비례할 수 있다.
상기 계산하는 단계는, 상기 계산된 텍스처 사이즈를 상기 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 속성 가중치, 시간 가중치, 넓이 측정값 및 비율값을 이용하여 최적화된 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
일실시예에 따르면, 등장시간 측정값에 비례하여 증가하는 시간 가중치를 이용하여 최적화된 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
일실시예에 따르면, 등장시간 측정값이 복수의 타임 인터벌 중 어느 타임 인터벌에 속하는지에 따라 시간 가중치를 기록할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 최적화 텍스처 사이즈는 시간 가중치, 넓이 측정값 및 속성 가중치와 정비례하고, 비율값과 반비례할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 최적화 텍스처 사이즈는, 계산된 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 갱신될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 텍스처 사이즈를 계산하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 텍스처 사이즈를 계산하는 서버를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른, 서버에 포함된 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 시간 가중치 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 속성 가중치 데이터베이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 텍스처 사이즈를 계산하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 텍스처 사이즈 계산을 위해 제공되는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 일실시예에 따른 서버가 계산한 텍스처 사이즈를 적용하기 전후의 비교를 위한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 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 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일실시예에 따른 텍스처 사이즈를 계산하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 서버(100)의 통신 인터페이스(110)는 클라이언트 단말(200)로부터 입체 영상 내 객체의 넓이 측정값, 상기 객체의 등장시간 측정값 및 상기 객체에 적용되는 텍스처 사이즈의 비율값을 수신한다(S100).
통신 인터페이스(110)는 송신측과 수신측 간의 정보 전송을 위한 인터페이스를 의미하는 것으로, 기계적인 케이블이나 커넥터의 형상, 전기적 특성 상의 인터페이스 및 소프트웨어적 인터페이스를 위한 절차를 포함할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스(110)는 다른 외부 시뮬레이션에서 수신한 메시지를 처리하거나 자신의 메시지를 송신하는 기능을 수행하는 매개체로 이해될 수 있고, 입력 채널 및 출력 채널을 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(110)는 컴퓨터 등 하드웨어 장치를 상호 접속시켜 상호 간 정보가 전송될 수 있도록 하는 플러그, 접속기, 카드 또는 기타 형태의 하드웨어 인터페이스를 모두 포함할 수 있다.
객체는 입체 영상 내에 등장하는 시각적 대상물로서 오브젝트(object)라고 표현될 수도 있다. 텍스처는 입체 영상 내에서 입체적으로 표현되는 객체에 적용되는 이미지를 의미한다. 텍스처의 사이즈는 텍스처의 크기라고 지칭될 수도 있으며 텍스처의 가로 길이 및 세로 길이의 곱으로 표현될 수 있다. 통신 인터페이스(110)는 클라이언트 단말(200)로부터 상기 객체의 종류와 연관된 분류 정보를 더 수신할 수 있다(도시되지 않음). 객체는 그 역할, 특징, 속성 등의 기준에 따라 분류될 수 있다. 예를 들어, 나무 또는 건물 형상의 객체는 배경으로 분류될 수 있고, 동적인 움직임을 가지는 사람 형상의 객체는 인물로 분류될 수 있으며, 동적 움직임을 가지되 사람 이외의 형상을 가지는 객체 중 일부는 동물로 분류될 수 있고, 인물이 이용하는 물질 또는 물체는 도구로 분류될 수 있다. 객체는 분류 정보에 따라 서로 다른 속성 가중치를 가질 수 있다. 서로 다른 속성을 가진 객체를 분류한 분류 정보에 따라 객체의 가중치를 다르게 부여함으로써, 객체의 속성 중요도에 따라 텍스처 사이즈를 조정할 수 있다. 예를 들어, 분류 정보가 인물인 객체의 중요도는 분류 정보가 배경인 객체의 중요도보다 높을 수 있다. 객체의 중요도는 속성 가중치로 표현될 수 있다. 분류 정보 별 속성 가중치에 대한 상세한 내용은 아래에서 도 5를 참조하여 후술한다.
서버(100)와 클라이언트 단말(200)은 유무선 네트워크를 통해 연결되어 정보를 송수신할 수 있다. 서버(100)는 클라이언트 단말(200)로부터 수신된 넓이 측정값, 등장시간 측정값 및 텍스처 사이즈의 비율값에 기초하여 텍스처 사이즈를 계산하는 장치로서, 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 클라이언트 단말(200)은 입체 영상 내에 등장하는 객체의 넓이를 측정한다. 클라이언트 단말(200)은 복수 회에 걸쳐 객체의 넓이를 측정하고, 측정된 값의 최대값, 최빈값, 중앙값 또는 평균값 중 적어도 하나를 넓이 측정값으로 이용할 수 있다. 즉, 서버(100)는 클라이언트 단말(200)로부터 넓이 측정값으로서 최대값, 최빈값, 중앙값 또는 평균값 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 또한, 클라이언트 단말(200)은 상기 객체의 등장시간을 측정한다. 상기 등장시간 측정값은 상기 객체가 입체 영상 내에 등장하는 시간을 모두 더한 값일 수 있다. 텍스처 사이즈의 비율값은 입체 영상 내의 객체에 적용되는 텍스처 사이즈 대비 입체 영상 내에 시각적으로 디스플레이 되는 텍스처 사이즈의 비율을 의미한다.
도 2는 일실시예에 따른 텍스처 사이즈를 계산하는 서버(100)를 설명하기 위한 도면이다. 도 2를 참조하면, 서버(100)는 클라이언트 단말(200)과 정보를 송수신하는 통신 인터페이스(110), 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 기록하는 데이터베이스(200) 및, 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색하고, 검색된 시간 가중치, 넓이 측정값 및 비율값을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산하는 프로세서(130)를 포함한다.
도 3은 일실시예에 따른 서버(100)에 포함된 데이터베이스(120)를 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 데이터베이스(120)는 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 기록하는 시간 가중치 데이터베이스(122) 및 분류 정보 별 속성 가중치를 기록하는 속성 가중치 데이터베이스(124)를 포함할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 서버(100)는 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 데이터베이스에 기록한다(S110).
도 3을 함께 참조하면, 서버(100)는 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 데이터베이스(120)에 포함된, 시간 가중치 데이터베이스(122)에 기록할 수 있다. 또한, 서버(100)는 분류 정보 별 속성 가중치를 속성 가중치 데이터베이스(124)에 더 기록할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 시간 가중치 데이터베이스(122)를 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 함께 참조하면, 시간 가중치는 등장시간 측정값이 복수의 타임 인터벌(Time Interval) 중 어느 타임 인터벌에 속하는지에 따라 시간 가중치를 기록할 수 있다. 예를 들어, 등장시간 측정값이 0초 이상 2초 미만인 경우, 시간 가중치는 0.2로 설정될 수 있고, 등장시간 측정값이 2초 이상 6.5초 미만인 경우, 시간 가중치는 0.3으로 설정될 수 있으며, 등장시간 측정값이 6.5초 이상 10초 미만인 경우, 시간 가중치는 0.4로 설정될 수 있고, 등장시간 측정값이 10초 이상 15초 미만인 경우, 시간 가중치는 0.5로 설정될 수 있다. 또한, 도 4에는 도시되지 않았으나, 등장시간 측정값이 15초 이상인 구간에 대해서도 시간 가중치 데이터베이스(122)에 더 기록될 수 있다. 또한, 시간 가중치는 등장시간 측정값에 비례하여 증가하도록 구현될 수도 있다. 구체적으로, 상기 시간 가중치는 등장시간 측정값에 정비례하게 증가하도록 구현될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 서버(100)의 프로세서(130)는 데이터베이스로부터 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색한다(S120).
일실시예에 있어서, 등장시간 측정값이 1.3초인 경우, 프로세서(130)는 데이터베이스를 참조하여 상기 객체의 시간 가중치 검색 결과로 0.2를 도출할 수 있다. 다른 일실시예에 있어서, 등장시간 측정값이 5초인 경우, 프로세서(130)는 데이터베이스를 참조하여 상기 객체의 시간 가중치 검색 결과로 0.3을 도출할 수 있다. 또 다른 일실시예에 있어서, 등장시간 측정값이 8초인 경우, 프로세서(130)는 데이터베이스를 참조하여 상기 객체의 시간 가중치 검색 결과로 0.4를 도출할 수 있다. 또 다른 일실시예에 있어서, 등장시간 측정값이 14.2초인 경우, 프로세서(130)는 데이터베이스를 참조하여 상기 객체의 시간 가중치 검색 결과로 0.5를 도출할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따른 속성 가중치 데이터베이스(124)를 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참조하면, 프로세서(130)는 상기 속성 가중치 데이터베이스(124)를 참조하여 객체의 분류 정보에 상응하는 속성 가중치를 검색할 수 있다. 일실시예에 있어서, 객체의 분류 정보가 배경인 경우, 프로세서(130)는 속성 가중치 데이터베이스(124)를 참조하여 0.1를 상기 객체의 속성 가중치 검색 결과로 도출할 수 있다. 다른 일실시예에 있어서, 객체의 분류 정보가 인물인 경우, 프로세서(130)는 속성 가중치 데이터베이스(124)를 참조하여 0.8을 상기 객체의 속성 가중치 검색 결과로 도출할 수 있다. 또 다른 일실시예에 있어서, 객체의 분류 정보가 동물인 경우, 프로세서(130)는 속성 가중치 데이터베이스(124)를 참조하여 0.5를 상기 객체의 속성 가중치 검색 결과로 도출할 수 있다. 또 다른 일실시예에 있어서, 객체의 분류 정보가 도구인 경우, 프로세서(130)는 속성 가중치 데이터베이스(124)를 참조하여 0.6을 상기 객체의 속성 가중치 검색 결과로 도출할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 프로세서(130)는 검색된 시간 가중치, 넓이 측정값 및 비율값을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산한다(S130).
또한, 프로세서(130)는 속성 가중치를 더 이용하여 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다. 계산된 텍스처 사이즈는 시간 가중치, 넓이 측정값 및 속성 가중치와 정비례하고 비율값과 반비례할 수 있다. 프로세서(130)는 아래의 [수학식 1]을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
R2=((A*B*C)/D)
상기 수학식에서 R2은 텍스처 사이즈를 의미하고, R은 텍스처의 한 변의 길이이고, A는 객체의 속성 가중치를 의미하고, B는 객체의 시간 가중치를 의미하고, C는 객체의 넓이 측정값을 의미하고, D는 객체의 비율값을 의미할 수 있다.
일실시예에 있어서, 특정 객체의 속성 가중치 A가 0.64이고, 상기 객체의 시간 가중치 B가 0.4이며, 상기 객체의 넓이 측정값 C가 10000이고, 상기 객체의 비율값 D가 0.4인 경우, 상기 [수학식 1]에 따른 상기 객체의 텍스처 사이즈는 6400으로 계산될 수 있다.
다른 일실시예에 있어서, 특정 객체의 속성 가중치 A가 0.5이고, 상기 객체의 시간 가중치 B가 0.8이며, 상기 객체의 넓이 측정값 C가 8000이고, 상기 객체의 비율값 D가 0.2인 경우, 상기 [수학식 1]에 따른 상기 객체의 텍스처 사이즈는 16000으로 계산될 수 있다.
프로세서(130)는, 계산된 텍스처 사이즈를 상기 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 갱신할 수 있다.
일실시예에 있어서, 계산된 텍스처 사이즈가 40000인 경우, 40000보다 큰 최소의 2의 제곱수는 65536(216)이므로, 프로세서(130)는 계산된 텍스처 사이즈 40000을 65536(256*256)으로 갱신할 수 있다.
다른 실시예에 있어서, 계산된 텍스처 사이즈가 16000인 경우, 16000보다 큰 최소의 2의 제곱수는 16384(214)이므로, 프로세서(130)는 계산된 텍스처 사이즈 16000을 16384(128*128)로 갱신할 수 있다.
클라이언트 단말(200)을 포함하는 컴퓨터 디바이스는 2의 제곱수로 표현되는 텍스처 사이즈를 객체에 적용할 수 있다. 따라서, 클라이언트 단말(200)이 위와 같이 2의 제곱수로 갱신된 텍스처 사이즈를 서버(100)로부터 수신한 경우, 수신된 텍스처 사이즈에 대한 추가적인 처리(processing) 없이, 수신된 텍스처 사이즈 바로 객체에 적용할 수 있으므로 클라이언트 단말(200)의 연산 작업을 줄일 수 있다.
서버(100)는 상기 계산된 텍스처 사이즈를 클라이언트 단말(200)로 전송한다(S140).
서버(100)의 통신 인터페이스(110)는 유무선 네트워크로 연결된 클라이언트 단말(200)로 상기 계산된 텍스처 사이즈 또는 2의 제곱수 형태로 갱신된 텍스처 사이즈를 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
일실시예에 있어서, 서버(100)는 텍스처 사이즈 6400을 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
다른 일실시예에 있어서, 서버(100)는 텍스처 사이즈 16000을 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
또 다른 일실시예에 있어서, 서버(100)는 2의 제곱수로 갱신된 텍스처 사이즈 65536을 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
또 다른 일실시예에 있어서, 서버(100)는 2의 제곱수로 갱신된 텍스처 사이즈 16384를 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 텍스처 사이즈를 계산하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
통신 인터페이스(110)는 클라이언트 단말(200)로부터 넓이 측정값, 등장시간 측정값 및 텍스처 사이즈의 비율값을 수신한다(S600).
통신 인터페이스(110)는 클라이언트 단말(200)로부터 상기 객체의 종류와 연관된 분류 정보를 더 수신할 수 있다. 도 7은 일실시예에 따른 텍스처 사이즈 계산을 위해 제공되는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 도면이다. 서버(100)는 클라이언트 단말(200)로부터 넓이 측정값, 등장시간 측정값, 분류 정보 및 텍스처 사이즈의 비율값을 수신한 후, 사용자로부터 텍스처 사이즈 계산 요청 입력(예를 들어, 도 7의 텍스처 사이즈 계산 영역을 통한 입력)을 수신한 경우, 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
일실시예에 있어서, 상기 객체(번호 1, 파일명 fage.png)의 등장시간 측정값은 1.5초이고, 상기 객체의 넓이 측정값은 20000이며, 상기 객체의 비율값은 20%일 수 있다. 일실시예에 따른 상기 객체와 연관된 분류 정보는 인물일 수 있다(도시되지 않음).
다른 일실시예에 있어서, 객체(번호 2, 파일명 body.png인 객체)의 등장시간 측정값은 10초이고, 상기 객체의 넓이 측정값은 40000이며, 상기 객체의 비율값은 50%일 수 있다. 일실시예에 따른 상기 객체와 연관된 분류 정보는 동물일 수 있다(도시되지 않음).
서버(100)는 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 데이터베이스(120)에 기록한다(S610).
또한, 서버(100)는 상기 분류 정보 별 속성 가중치를 속성 가중치 데이터베이스(124)에 더 기록할 수 있다.
프로세서(130)는 데이터베이스로부터 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색한다(S620).
도 4를 참조하면, 상기 객체의 등장시간 측정값이 1.5초인 경우, 등장시간 측정값이 0초 이상 2초 미만의 타임 인터벌에 속하므로, 프로세서(130)는 시간 가중치 데이터베이스(122)를 참조하여 상기 객체의 시간 가중치인 0.2를 검색해 낼 수 있다.
다른 일실시예에 있어서, 객체의 등장시간 측정값이 10초인 경우, 등장시간 측정값이 10초 이상 15초 미만의 타임 인터벌에 속하므로, 프로세서(130)는 시간 가중치 데이터베이스(122)를 참조하여 상기 객체의 시간 가중치인 0.5를 검색해 낼 수 있다.
프로세서(130)는 속성 가중치 데이터베이스(124)로부터 분류 정보 별 속성 가중치를 더 검색할 수 있다.
도 5를 참조하면, 상기 객체의 분류 정보가 인물인 경우, 인물에 상응하는 속성 가중치가 0.8이므로, 프로세서(130)는 속성 가중치 데이터베이스(124)를 참조하여 상기 객체의 속성 가중치인 0.8을 검색해 낼 수 있다.
다른 일실시예에 있어서, 상기 객체의 분류 정보가 동물인 경우, 동물에 상응하는 속성 가중치가 0.5이므로, 프로세서(130)는 속성 가중치 데이터베이스(124)를 참조하여 상기 객체의 속성 가중치인 0.5를 검색해 낼 수 있다.
프로세서(130)는 검색된 시간 가중치, 넓이 측정값 및 비율값을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산한다(S630).
프로세서(130)는 속성 가중치를 더 이용하여 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
텍스처 사이즈는 시간 가중치, 속성 가중치 및 넓이 측정값과 정비례하고 비율값에 반비례할 수 있다.
일실시예에 있어서, 프로세서(130)는 아래의 [수학식 1]을 이용하여 텍스처 사이즈를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
R2=((A*B*C)/D)
상기 수학식에서 R2은 텍스처 사이즈를 의미하고, R은 텍스처의 한 변의 길이이고, A는 객체의 속성 가중치를 의미하고, B는 객체의 시간 가중치를 의미하고, C는 객체의 넓이 측정값을 의미하고, D는 객체의 비율값을 의미할 수 있다.
일실시예에 있어서, 상기 객체의 속성 가중치 A는 0.8이고, 상기 객체의 시간 가중치 B는 0.2이며, 상기 객체의 넓이 측정값 C가 20000이고, 상기 객체의 비율값 D가 20%인 경우, 상기 [수학식 1]에 따른 객체의 텍스처 사이즈 계산 결과는 16000이다.
다른 일실시예에 있어서, 상기 객체의 속성 가중치 A는 0.5이고, 상기 객체의 시간 가중치 B는 0.5이며, 상기 객체의 넓이 측정값 C가 40000이고, 상기 객체의 비율값 D가 50%인 경우, 상기 [수학식 1]에 따른 객체의 텍스처 사이즈 계산 결과는 20000일 수 있다.
프로세서(130)는, 계산된 텍스처 사이즈를 상기 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 갱신할 수 있다(S640).
일실시예에 있어서, 프로세서(130)는 계산된 텍스처 사이즈가 16000인 경우, 상기 텍스처 사이즈를 16000보다 큰 최소의 2의 제곱수인 16384(214)로 갱신할 수 있다. 상기 텍스처 사이즈는 도 7에 도시된 것과 같이, 텍스처의 가로와 세로의 곱인 128*128(27*27)로 표현될 수 있다.
다른 일실시예에 있어서, 프로세서(130)는 계산된 텍스처 사이즈가 20000인 경우, 상기 텍스처 사이즈를 20000보다 큰 최소의 2의 제곱수인 65536(216)으로 갱신할 수 있다. 상기 텍스처 사이즈는 도 7에 도시된 것과 같이 텍스처의 가로와 세로의 곱인 256*256(28*28)로 표현될 수 있다.
통신 인터페이스(110)는 계산된 텍스처 사이즈를 클라이언트 단말(200)로 전송한다(S650).
일실시예에 있어서, 서버(100)는 계산된 텍스처 사이즈 16000을 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
다른 일실시예에 있어서, 서버(100)는 계산된 텍스처 사이즈 20000을 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
또 다른 일실시예에 있어서, 서버(100)는 2의 제곱수로 갱신된 텍스처 사이즈 16384(128*128)를 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
또 다른 일실시예에 있어서, 서버(100)는 2의 제곱수로 갱신된 텍스처 사이즈 65536(256*256)을 클라이언트 단말(200)로 전송할 수 있다.
도 8a 및 도 8b는 일실시예에 따른 서버(100)가 계산한 텍스처 사이즈를 적용하기 전후의 비교를 위한 도면이다.
클라이언트 단말(200)은 서버(100)로부터 텍스처 사이즈를 수신한 후, 상기 수신된 텍스처 사이즈를 객체에 적용할 수 있다.
도 8a는 서버(100)가 계산한 텍스처 사이즈를 적용하기 전의 객체를 도시한다. 도 8b를 함께 참조하면, 도 8a의 객체는 도 8b의 객체에 비해 더 높은 선명도를 가진다. 따라서, 도 8a의 객체에 적용된 텍스처 사이즈가 도 8b의 객체에 적용된 텍스처 사이즈에 비해 더 크고 텍스처의 용량도 더 크다는 것을 알 수 있다.
도 7을 함께 참조하면, face.png 객체(번호 1)에 적용되던 원본 텍스처 사이즈는 1024*1024(210*210)이고, 계산된 텍스처 사이즈는 128*128(27*27)이다. 즉, 계산된 텍스처 사이즈는 원본 텍스처 사이즈의 1/16임을 알 수 있다. 또한, 도 7의 용량 항목을 참조하면 원본 텍스처의 용량은 24mb이고, 계산된 텍스처 사이즈는 1.5mb로 줄어들었음을 알 수 있다. 계산된 텍스처 사이즈가 원본 텍스처 사이즈보다 작으므로, 도 8a의 객체에 적용된 원본 텍스처 사이즈는 실제로 입체 영상 내에서 객체가 등장하는 시간, 넓이, 속성을 고려하여 필요한 정도에 비해 고사양의 텍스처를 이용했음을 알 수 있다. 즉, 도 8a의 객체는 입체 영상 내에서 등장하는 시간이 짧거나, 입체 영상 내에서 측정된 넓이가 작거나, 객체가 입체 영상 내에서 차지하는 넓이 대비 디스플레이 되는 비율값이 큰 객체임을 알 수 있다.
지나치게 고사양의 텍스처를 이용할 경우, 텍스처의 불필요한 용량 증가 및 영상 재생 장치의 과부하를 야기할 수 있다. 반대로, 도 7에 도시되지 않았으나, 서버(100)는 현재 영상 내 객체에 적용되는 텍스처 사이즈가 필요한 수준에 비해 작은 경우(즉, 높은 선명도의 객체가 필요한 상황에서 작은 텍스처 사이즈를 객체에 적용하는 경우), 요구되는 높은 선명도에 상응하는 큰 텍스처 사이즈를 계산하여 객체에 적용하도록 구현될 수도 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable 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 및 생성할 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 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 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 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: 서버
110: 통신 인터페이스
120: 데이터베이스
122: 시간 가중치 데이터베이스
124: 속성 가중치 데이터베이스
130: 프로세서
200: 클라이언트 단말

Claims (14)

  1. 클라이언트 단말로부터 입체 영상 내 객체의 넓이 측정값, 등장시간 측정값 및, 상기 객체에 적용되는 원본 텍스처 사이즈 대비 원본 텍스처가 상기 입체 영상 내에 디스플레이 되는 사이즈의 비율값을 수신하는 통신 인터페이스;
    상기 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 기록하는 데이터베이스; 및
    상기 데이터베이스로부터 상기 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색하고, 상기 검색된 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 비율값을 이용하여 최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 통신 인터페이스는 상기 최적화 텍스처 사이즈를 상기 클라이언트 단말로 전송하는,
    서버.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 시간 가중치는, 상기 등장시간 측정값에 비례하여 증가하는,
    서버.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스는, 상기 등장시간 측정값이 복수의 타임 인터벌(Time Interval) 중 어느 타임 인터벌에 속하는지에 따라 상기 시간 가중치를 기록하는,
    서버.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 넓이 측정값은, 상기 입체 영상이 재생되는 동안 측정된 상기 객체 넓이의 최대값, 최빈값, 중앙값 또는 평균값 중 하나인,
    서버.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 통신 인터페이스는, 상기 클라이언트 단말로부터 상기 객체의 종류와 연관된 분류 정보를 더 수신하고,
    상기 데이터베이스는 상기 분류 정보 별 속성 가중치를 더 기록하고,
    상기 프로세서는, 상기 데이터베이스로부터 분류 정보에 상응하는 속성 가중치를 검색하고, 상기 검색된 속성 가중치를 더 이용하여 상기 최적화 텍스처 사이즈를 계산하는,
    서버.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 최적화 텍스처 사이즈는, 상기 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 속성 가중치와 정비례하고, 상기 비율값과 반비례하는,
    서버.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는, 아래의 [수학식 1]을 이용하여 상기 최적화 텍스처 사이즈를 계산하고,
    [수학식 1]
    R2=((A*B*C)/D)
    R2은 최적화 텍스처 사이즈이고, R은 상기 텍스처의 한 변의 길이이고, A는 상기 속성 가중치이고, B는 상기 시간 가중치이고, C는 상기 넓이 측정값이고, D는 상기 비율값인,
    서버.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 최적화 텍스처 사이즈를 상기 최적화 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 갱신하는,
    서버.
  9. 서버가 입체 영상 내 객체의 최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 방법에 있어서,
    클라이언트 단말로부터 상기 객체의 넓이 측정값, 등장시간 측정값 및, 상기 객체에 적용되는 원본 텍스처 사이즈 대비 원본 텍스처가 입체 영상 내에 디스플레이 되는 사이즈의 비율값을 수신하는 단계;
    상기 등장시간 측정값 별 시간 가중치를 데이터베이스에 기록하는 단계;
    상기 데이터베이스로부터 상기 등장시간 측정값에 상응하는 시간 가중치를 검색하는 단계;
    상기 검색된 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 비율값을 이용하여 최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 단계; 및
    상기 최적화 텍스처 사이즈를 상기 클라이언트 단말로 전송하는 단계
    를 포함하는,
    최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 기록하는 단계는, 상기 등장시간 측정값이 복수의 타임 인터벌(Time Interval) 중 어느 타임 인터벌에 속하는지에 기초하여 상기 시간 가중치를 데이터베이스에 기록하는,
    최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는, 상기 클라이언트 단말로부터 상기 객체의 종류와 연관된 분류 정보를 더 수신하고,
    상기 기록하는 단계는, 상기 분류 정보 별 속성 가중치를 더 기록하고,
    상기 계산하는 단계는, 상기 속성 가중치를 더 이용하여 상기 최적화 텍스처 사이즈를 계산하는,
    최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는, 아래의 [수학식 1]을 이용하여 최적화 텍스처 사이즈를 계산하고,
    [수학식 1]
    R2=((A*B*C)/D)
    R2은 최적화 텍스처 사이즈이고, R은 상기 텍스처의 한 변의 길이이고, A는 상기 속성 가중치이고, B는 상기 시간 가중치이고, C는 상기 넓이 측정값이고, D는 상기 비율값인,
    최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 최적화 텍스처 사이즈는, 상기 시간 가중치, 상기 넓이 측정값 및 상기 속성 가중치와 정비례하고, 상기 비율값과 반비례하는,
    최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는, 상기 최적화 텍스처 사이즈를 상기 최적화 텍스처 사이즈보다 크거나 같은 최소의 2의 제곱수로 계산하는 단계
    를 더 포함하는,
    최적화 텍스처 사이즈를 계산하는 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007257661A (ja) 1994-12-22 2007-10-04 Apple Inc 三次元グラフィックス・レンダリング・システム
JP2011193325A (ja) 2010-03-16 2011-09-29 Kddi Corp ディスプレイを有するデジタル写真表示装置、システム及びプログラム

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