KR102064781B1 - 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템 및 방법 - Google Patents

부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

실시예들은 객체를 포함한 이미지를 획득하며, 상기 이미지를 소정 범위로 구획하여 부분 샘플링하고 압축하며, 그리고 데이터 처리된 이미지를 저장하는 부분 샘플링(partial sampling) 기반의 데이터 저장 시스템 및 방법에 관한 것이다. 상기 시스템 및 방법이 수행된 결과, 데이터의 용량은 줄어들어 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다. 또한, 고속으로 저장된 데이터를 재사용할 수 있다.

Description

부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템 및 방법{SYSEM AND METHOD FOR STORING DATA BASED ON PARTIAL SAMPLING}
부분 샘플링 기반의 데이터를 저장하는 것에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 센서를 통해 획득된 이미지 데이터와 같은 2차원 이미지 또는 3차원의 대용량 이미지를 부분 샘플링한 뒤 압축하는 데이터 처리 이후, 데이터 처리된 이미지에 연관된 데이터를 파일 형식 및/또는 데이터베이스 형식으로 저장하는 것에 관한 것이다.
로봇과 같은 다양한 장치들은 2 차원(2D), 3 차원(3D) 센서를 이용하여 그 주변의 다양한 영역들 및 환경들을 감지할 수 있다. 상기 센서는 그 주변의 영역 및 환경에 기초하여 다양한 이미지를 획득할 수 있는데, 2D/3D 센서를 탑재하는 기타 장치들의 주변 영역들 및 환경들은 가변적이다. 따라서, 센서에 의해 획득되는 이미지의 용량 또한 가변적이다. 예를 들어, 임의의 영역 및 그 주변 환경을 인식한 센싱 데이터는 용량이 적을 수도 있으나, 반대로 다른 영역 및 환경을 인식한 센싱 데이터는 용량이 클 수도 있다.
기본 2D/3D 센서는 640X480 해상도를 기준으로 2D는 프레임당 921,600byte, 3D의 경우 1,228,800byte의 대용량 데이터를 획득한다. 따라서, 이를 그대로 저장할 경우, 30Hz 기준으로 2D센서에 의해 획득된 센싱 데이터를 저장하기 위해서는 초당 27648000byte의 용량이 필요하고, 3D 센서에 의해 획득된 센싱 데이터를 저장하기 위해서는 초당 36,864,000byte 즉 36Mb의 용량이 필요하다. 그러나, 이러한 대용량을 그대로 저장하는 것은 매우 비효율적이다.
또한, 대용량의 이미지를 데이터베이스 형식으로만 저장하는 경우, 데이터 저장 속도가 데이터 처리 속도와 비교하여 느리기 때문에, 메모리 오버 플로우 현상이 발생할 수 있다.
나아가, 대용량의 이미지를 파일 형식으로만 저장하는 경우 데이터를 추후에 재사용하는데 있어 검색이 용이하지 않은 문제가 있다.
특허공개공보 제10-2009-0041169호
2차원 이미지 또는 3차원의 대용량 이미지를 부분 샘플링한 뒤 압축하는 데이터 처리 이후, 데이터 처리된 이미지에 연관된 데이터를 파일 형식 및/또는 데이터베이스 형식으로 저장하는 시스템이 제공된다.
나아가, 2차원 이미지 또는 3차원의 대용량 이미지를 부분 샘플링한 뒤 압축하는 데이터 처리 이후, 데이터 처리된 이미지에 연관된 데이터를 파일 형식 및/또는 데이터베이스 형식으로 저장하는 방법과 더불어, 저장된 데이터를 재사용하는 방법 또한 제공된다.
본 발명의 일 측면에 따른 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템은: 객체를 포함한 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 상기 이미지를 소정 범위로 구획하여 부분 샘플링하고, 압축하는 데이터 처리부; 및 데이터 처리된 이미지를 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 처리부는 구획된 이미지의 픽셀에 해당하는 포인트 좌표의 대표 값을 산출하며, 그리고 상기 대표 값에 기초하여 샘플링된 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 대표 값은 상기 해당하는 포인트 좌표의 중앙 값일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 처리부는 상기 객체를 지지하는 일 면이 상기 이미지에 포함되었는지 결정하고, 그리고 상기 이미지가 상기 일 면을 포함하는 경우 상기 일 면을 제거하도록 더 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 처리부는 상기 일 면이 제거된 이미지에 대한 3차원 공간 상에서 높이 좌표가 동일한 4개의 포인트를 선택하여 워크 스페이스 영역을 설정하고, 그리고 상기 워크 스페이스 영역에 포함된 포인트에 기초하여 샘플링된 이미지를 생성하도록 더 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 저장부는 상기 데이터 처리된 이미지를 파일 형식으로 저장하는 파일 저장부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 저장부는 상기 데이터 처리된 이미지에 연관된 메타 정보를 데이터베이스 형식으로 저장하는 데이터베이스 저장부를 더 포함할 수 있다. 여기서, 상기 메타 정보는 상기 메타 정보에 연관된 데이터 파일을 사용하기 위해 검색(retrieve)될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 메타 정보는 데이터 파일의 위치, 파일 명, 생성시간 및 데이터의 목적 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따른 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템을 통해 수행되는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법은: 객체를 포함한 이미지를 획득하는 단계; 상기 이미지를 소정 범위로 구획하여 부분 샘플링하고, 압축함으로써 상기 이미지에 연관된 데이터를 처리하는 단계; 및 데이터 처리된 이미지를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 처리된 이미지를 저장하는 단계는 상기 데이터 처리된 이미지는 파일 형식으로 저장하고, 상기 데이터 처리된 이미지에 연관된 메타 정보는 데이터베이스 형식으로 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 메타 정보는 데이터 파일의 위치, 파일 명, 생성시간 및 데이터의 목적 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 메타 정보를 포함한, 이미지 표시를 요청하는 입력을 수신하는 단계; 상기 입력에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보를 저장된 메타 정보에서 검색하는 단계; 및 상기 매칭된 메타 정보에 기초하여 해당되는 이미지를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 메타 정보를 포함한, 데이터 파일 제공을 요청하는 전자 쿼리를 사용자의 데이터 장치를 통해 수신하는 단계; 상기 전자 쿼리에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보를 저장된 메타 정보에서 검색하는 단계; 및 상기 매칭된 메타 정보에 기초하여 해당되는 데이터 파일을 사용자의 데이터 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 측면에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체는 컴퓨터에 의해 판독 가능하고, 상기 컴퓨터에 의해 동작 가능한 프로그램 명령어를 저장할 수 있다. 여기서, 프로그램 명령어는 상기 프로그램 명령어가 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상술한 실시예들에 따른 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법을 수행하게 할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 샘플링과 압축을 통해 대용량의 2/3D 센싱 이미지의 용량을 줄일 수 있다. 특히, 2D/3D 이미지를 소정 범위로 구획하고, 구획된 이미지의 픽셀에 해당하는 포인트 좌표의 대표 값을 산출하여 샘플링 과정, 및/또는 객체를 지지하는 일 면을 제거하는 샘플링 과정을 수행하여 저장하는 데이터의 용량을 줄일 수 있다. 예를 들어, 처리된 데이터 파일의 용량은 비처리된 데이터 파일의 용량과 비교하여 약 1/10 수준으로 줄어든다. 따라서, 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.
또한, 샘플링, 압축와 같은 데이터 처리된 이미지는 파일 형식으로 저장하고, 데이터베이스 형식으로 저장하지 않아 메모리 오버 플로우 현상이 발생하는 것을 방지할 수 있다.
나아가, 추후에 사용자가 데이터 처리된 이미지를 재-사용하려는 경우 이미지의 데이터 파일을 직접 검색하는 것이 아닌, 데이터베이스 형식으로 저장된 메타 데이터에 기초하여 이미지를 재-사용할 수 있다. 즉, 이미지에 연관된 메타 정보는 데이터 파일 형식에 의해 검색이 용이한 DB 형식으로 저장함으로써, 사용자는 메타 정보 검색을 통하여 손쉽게 데이터 파일을 실행할 수 있다. 그 결과, 본 발명에 따르면 데이터베이스 형식에 의한 검색의 용이함과, 응용 프로그램과 데이터 간에 상호 의존성이 높은 파일 형식에 의한 데이터 저장의 이점을 모두 살릴 수 있다.
결국, 로봇의 센서에서 획득될 수 있는 대용량의 2D/3D 센서의 데이터를 저용량, 고속으로 재사용할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 부분 샘플링 기반의 저장 시스템의 개략적인 블록도를 도시한 도면이다.
도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 부분 샘플링 기반의 저장 시스템의 개략적인 개념도를 도시한 도면이다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 부분 샘플링 기반의 저장 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
도 4는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 저장된 데이터 파일을 실행하여 이미지를 표시하는 과정의 흐름도를 도시한 도면이다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 저장된 데이터 파일을 사용자에게 제공하는 과정의 흐름도를 도시한 도면이다.
실시예들은 여기에 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다 그러나, 여기에 개시된 원리들은 많은 상이한 형태로 구현될 수도 있으며 여기에서 기재된 실시예로 제한되어 생각되지 않아야 한다. 발명의 상세한 설명에서, 잘 알려진 특징 및 기술에 대한 상세한 설명이 실시예의 특징을 불필요하게 불명확하게 하는 것을 피하기 위해 생략될 수도 있다.
여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 때마다 적절하게, 단수에서 사용되는 용어들은 또한 복수의 것을 포함하고 그 역도 마찬가지이다. 명세서에서 사용되는 “포함하는”의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다. "하나의" 와 같은 사용은 여기서 "하나 이상"의 의미로 사용하는 것이 명백하게 부적절한 경우를 제외하고는 "하나 이상"을 의미한다. 용어 "또는" 의 사용은 다르게 기술되지 않는 한 "및/또는"을 의미한다.
이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 상세히 살펴본다.
도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 부분 샘플링 기반의 저장 시스템(1000)의 개략적인 블록도를 도시한 도면이고, 도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 부분 샘플링 기반의 저장 시스템(1000)의 개략적인 개념도를 도시한 도면이다. 상기 시스템(1000)은 이미지 획득부(100), 데이터 처리부(200), 저장부(300) 및 데이터 실행부(400)를 포함한다.
실시예들에 따른 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템(1000)은, 전적으로 하드웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템(1000)은, 특정 형식 및 내용의 데이터를 전자통신 방식으로 주고받기 위한 장치 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부(module)", "서버(server)", "시스템", "장치" 또는 "단말" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 여기서 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.
이미지 획득부(100)는 상기 시스템(1000)에서 수행하는 이미지 처리에 필요한 이미지 데이터를 획득하는 역할을 한다. 일 실시예에서, 이미지 획득부(100)는 3차원 RGB-D 센서를 포함할 수 있다. 이 경우, 3차원 RGB-D 센서에 의해 획득된 이미지는 m*n*(x, y, z)로 구성될 수 있으며, m*n은 이미지의 해상도를 나타내고, x, y, z는 이미지 픽셀에 해당하는 포인트 좌표를 나타낸다. 일부 실시예에서, 이미지 획득부(100)의 센서는 이동 가능한 로봇에 장착된 센서일 수 있다. 이 경우, 상기 로봇은 상기 시스템(1000)의 구성요소 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
3차원 RGB-D 센서는 인식 가능한 영역에서의 색상 데이터(예를 들어, 컬러 이미지) 및 깊이 데이터(예를 들어, 상기 컬러 이미지의 깊이 맵(depth map))를 획득할 수 있다. 예를 들어, 3차원 RGB-D 센서는 m*n*(x, y, z)로 구성된 데이터를 획득하며, 여기서 m, n은 해상도, x, y, z는 포인트의 좌표를 나타낸다. 일부 실시예에서, 3차원 RGB-D 센서는 깊이 센서(depth sensor)와 RGB 센서를 포함할 수 있다. 다른 일부 실시예에서, RGB 센서는 색상 카메라(color camera)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 이미지 획득부(100)는 외부 장치로부터 이미지를 획득할 수 있다. 이 경우, 상기 시스템(1000)가 이미지를 획득하는 방식은 객체와 객체가 네트워킹할 수 있는 모든 통신 방식을 포함할 수 있을 것이며, 유선/무선 통신, 3G, 4G, 혹은 그 이외의 방식에도 제한되지 않는다.
데이터 처리부(200)는 이미지 획득부(100)에 의해 획득된, 대용량의 이미지를 샘플링하고, 압축하는 일련의 데이터 처리 동작을 수행하는 역할을 한다.
일 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 이미지를 소정 범위로 구획하여 부분 샘플링하는 동작을 수행할 수 있다. 상기 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 이미지를 소정 범위로 구획하고, 구획된 이미지의 픽셀에 해당하는 포인트 좌표의 대표 값을 산출한다. 상기 대표 값은 구획된 이미지에 포함된, 복수의 픽셀에 해당하는 포인트 좌표에 기초하여 산출되며, 해당 포인트 좌표의 중간 값, 최대 값, 및/또는 최소 값을 포함할 수 있다.
예를 들어, 이미지가 m*n*(x, y, z)로 구성된 3차원 이미지인 경우, 데이터 처리부(200)는 3차원 이미지를 np*mp의 범위를 갖는 하나 이상의 영역으로 구획한다. 여기서, np 및 mp는 n, m 보다 작은 임의의 정수이다. 구획된 영역에 포함된 포인트가 복수인 경우, 상기 복수의 포인트의 중간 값을 대표 값으로 산출한다.
데이터 처리부(200)는 산출된 대표 값에 기초하여 부분 샘플링된 이미지를 생성한다. 이로 인해, 대용량의 이미지는 부분적으로 샘플링된다.
또한, 데이터 처리부(200)는 전체 데이터 중 불필요한 일부 데이터는 제거하는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 센서에 의해 획득되는 센싱 이미지는 객체 및/또는 객체를 지지하는 일 면과 같은 주변 환경을 포함할 수 있다. 이 경우, 통상적으로 객체를 인식하는데 있어서 객체의 주변 환경은 객체 인식을 위한 주요 인자에 해당되지 않아, 주변 환경이 제거되어도 객체를 인식하는데 심각한 영향을 끼치진 않는다.
일 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 객체를 지지하는 일 면이 이미지에 포함되었는지 결정하고, 상기 이미지가 일 면을 포함하는 경우 일 면을 제거할 수 있다.
상기 일 면은 객체의 주변 환경에 대한 대표적인 예시로서, 일반적으로 굴곡이 없거나 거의 없는 면(surface)의 형태로 구성된다. 상기 일 면은 바닥, 책상 등을 포함할 수 있다. 그러나, 이는 단지 예시적인 것으로서, 사람, 동물, 로봇 등과 같은 객체를 지지할 수 있는 다양한 일 면이 사용될 수 있다.
데이터 처리부(200)는 이미지의 픽셀에 대응하는 포인트에 기초하여 이미지가 객체를 지지하는 일 면을 포함하는지를 결정한다.
이미지 획득부(100)가 3차원 RGB-D 센서를 포함하는 일 예에서, 데이터 처리부(200)는 센서를 통해 센싱 이미지를 제공 받아 상기 센싱 이미지에 대한 포인트 클라우드(point cloud)를 생성한다(이 과정은 스캐닝 과정으로 지칭될 수 있다). 센서에 의해 획득된 상기 시스템(1000)의 주위 환경에 대한 이미지 정보와 3차원 깊이 정보에 기초하여 상기 센싱 이미지에 대한 3차원 포인트 클라우드를 생성한다. 이 때, 센싱 이미지에 대한 포인트 클라우드 중 특징점(feature point)을 선정할 수 있다. 예를 들어, 센싱 이미지에 대한 포인트 클라우드에서 색상이 변하는 부분 또는 외측면이 굴곡지거나 급격히 변형되는 지점과 같이 형상을 비교하는데 효율적인 지점을 특징점으로 설정할 수 있으며, 특징점 선정은 종래에 일반적으로 사용되는 특징점 선정 알고리즘을 사용할 수 있다.
이어서, 특징점 매칭에 기초하여 상기 이미지에 대한 포인트 클라우드와 미리 저장된, 일 면의 후보군 모델에 대한 포인트 클라우드를 매칭한다(이 과정은 매칭 과정으로 지칭될 수 있다). 일 예에서, 모델에 대한 포인트 클라우드는 객체를 지지할 수 있는 일 면(즉, 후보군 모델)에 대한 포인트 클라우드(예를 들어, 바닥 면에 대한 포인터 클라우드, 책상 면에 대한 포인터 클라우드 등)를 포함할 수 있다. 여기서, 모델에 대한 포인트 클라우드는 이미지로부터 객체를 인식하기 위해 미리 저장된 비교 대상으로서, 객체에 대응하는 형상의 모델을 촬영하여 생성된다. 일부 실시예에서, 상기 시스템(1000)는 외부 데이터베이스로부터 미리 생성된 모델에 대한 포인트 클라우드를 획득할 수 있다.
데이터 처리부(200)는 특징점 매칭에 기초하여 상기 센싱 이미지에 대한 포인트 클라우드와 미리 저장된 모델에 대한 포인트 클라우드를 매칭한 뒤, 상기 특징점 매칭에 의해 매칭된 포인트들을 통해 이미지가 해당 객체를 포함하는 지를 결정한다.
또한, 일부 예들에서 매칭 과정은 모델에 대한 포인트 클라우드에서 특징점을 선정한 이후에, 모델에 대한 포인트 클라우드 및/또는 센싱 이미지에 대한 포인트 클라우드에 대하여 공간을 분할하고 샘플링하는 것과 같은 필터링 단계를 더 포함할 수도 있다.
일 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 포인트 클라우드 라이브러리(Point Cloud Library, PCL)를 통해 포인트 클라우드를 생성하고 특징점을 선정함으로써 센싱 이미지가 바닥을 포함하는 지를 결정하는 단계를 수행할 수 있다.
다른 실시예에서, 상기 시스템(1000)는 하나 이상의 센서에 의해 획득된, 상이한 각도의 객체에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리부(200)는 최소 자승(least square) 방법을 이용하여 센싱 이미지가 일 면을 포함하는 지를 결정할 수 있다.
상술한 동작에 의해, 데이터 처리부(200)는 이미지가 일 면을 포함하는지를 결정하고, 이미지가 일 면을 포함하는 경우 해당 일 면을 이미지에서 제거한다.
또한, 데이터 처리부(200)는 상기 일 면이 제거된 이미지에서 다시 일부를 제거하는 동작을 더 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 높이 좌표가 동일한 4개의 포인트를 상기 일 면이 제거된 이미지에서 선택하여 특정 영역(이하, 워크 스테이션 영역)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리부(200)는 직사각형 형태의 4 꼭지점에 해당하는 포인트를 일 면이 제거된 이미지에 대한 공간 상에서 선택하고 직사각형 형태의 워크 스테이션 영역을 설정할 수 있다.
상기 워크 스테이션 영역은 객체 인식에 따른 특정 작업을 위해 설정된 영역에 대응할 수 있다. 예를 들어, 상기 워크 스테이션 영역은 신체 움직임에 대응하여 클릭, 드래그 및/또는 릴리즈 등의 인터페이스 작업을 수행하기 위해, 또는 일종의 게임 존으로서, 상기 게임 존 내에서 인식된 움직임에 기초하여 게임이 진행되는 영역에 대응하는 특정 영역일 수 있다. 이 경우, 객체 인식에 따른 특정 작업을 수행하기 위한 장치에 워크 스테이션 영역에 대한 정보를 요청하고, 이를 제공받을 수 있다.
데이터 처리부(200)는 상기 일 면이 제거된 이미지에 포함된 객체에 대한 포인트 중 상기 워크 스테이션 영역에 포함되는 포인트를 산출한다. 그러면, 데이터 처리부(200)는 워크 스테이션 영역 외부에 위치하는 포인트는 제거된 샘플링 이미지를 생성할 수 있다.
일부 실시예에서 데이터 처리부(200)는 데이터를 30Hz로 샘플할 수 있다. 다른 일부 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 데이터를 추출된 데이터를 30Hz 보다 낮은 속도로 샘플링하여, 용량을 줄일 수 있다.
이와 같이, 상기 시스템(1000)은 PCL 등을 이용하여 전체 데이터가 아닌 꼭 필요한 데이터를 가공해 추출할 수 있다.
데이터 처리부(200)는 샘플링된 데이터를 압축할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 포인트 클라우드 라이브러리(Point Cloud Library)를 통해 이미지를 분석한다. 또한, 데이터 처리부(200)는 이미지의 주파수 성분을 분석한다. 데이터 처리부(200)는 이러한 분석 동작을 수행하여 압축 정도를 결정하고, 이미지 압축 동작을 수행할 수 있다.
위에서 서술한, 획득된 이미지 데이터에 대한 샘플링 동작 및 샘플링된 이미지 데이터에 대한 압축 동작을 포함한 이미지 처리 동작에 의해, 상기 시스템(1000)은 저장 전에 이미지의 데이터 용량을 저장하는 데이터의 용량을 줄일 수 있다. 예를 들어, 샘플링 처리된 데이터 파일의 용량은 비처리된 데이터 파일의 용량과 비교하여 약 1/10 수준으로 줄어든다. 따라서, 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.
저장부(300)는 데이터 처리된 이미지에 연관된 다양한 데이터 (및/또는 정보)를 저장하는 역할을 한다. 예를 들어, 데이터 처리된 이미지의 데이터 파일 및/또는 데이터 처리된 이미지에 연관된 메타 정보를 저장할 수 있다. 추가로, 저장부(300)는 본 발명의 실시예들을 구현하기 위한 프로그램 명령어를 저장할 수 있다.
저장부(300)는 동적 RAM(dynamic RAM) 또는 정적 RAM(static RAM)과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), ERPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 및 NVRAM(non-volatile RAM) 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되진 않는다. 위의 메모리 유형은 단지 예시적인 것으로서, 컴퓨터 프로그램의 저장을 위해 사용할 수 있는 저장부(300)의 유형을 제한하진 않는다.
일 실시예에서, 저장부(300)는 데이터를 파일 형식으로 저장하기 위한 파일 저장부(310)를 포함한다. 파일 저장부(310)는 데이터 처리된 이미지의 데이터 파일을 생성하는 역할을 한다. 예를 들어, 파일 생성부(300)는 이미지 획득부(100)를 통해 획득된 센싱 데이터로부터 데이터파일명_1.dat, 데이터파일명_2.dat, …… , 데이터파일명_n.dat, 즉 n 개의 데이터 파일을 생성할 수 있다. 여기서, n은 1 이상의 임의의 정수를 나타낸다. 데이터 파일의 개수는 파일 저장부(310)의 데이터 저장 속도(Hz) 및 이미지 획득부(100)의 데이터 획득 속도(Hz)에 기초하여 결정된다.
데이터를 파일 형식으로 저장하는 방식은 상기 파일 시스템은 각각의 응용 프로그램(애플리케이션)이 독립적으로 자료를 파일 형태로 배치하고 관리하는, 전통적인 데이터 저장 방식으로서, 대부분의 경우 데이터 파일과 애플리케이션이 일대일로 대응되며, 통상적으로 파일 시스템으로 지칭된다.
상기 파일 저장부(310)가 데이터 처리된 이미지의 데이터 파일을 생성하고 이를 저장하는 과정은 통상의 기술자에게 이미 잘 알려져 있으므로, 자세한 설명은 생략한다.
일부 실시예에서, 상기 시스템(1000)은 파일 저장부(310)에 저장된 데이터 파일을 실행하여 데이터 파일의 이미지를 사용자에게 표시하거나, 데이터 파일 자체를 사용자의 데이터 장치로 전송할 수 있다.
또한, 저장부(300)는 데이터 처리된 이미지에 연관된 데이터를 데이터베이스 형식으로 저장하기 위한 데이터베이스 저장부(350)를 포함한다.
상기 데이터베이스는 대량의 정형, 비정형 또는 반정형 데이터의 집합을 포함한다. 여기서, 정형 데이터는 고정된 필드에 저장된 데이터로서, 예컨대, 관계형 데이터베이스, 스프레드쉬트 등이 있다. 또한, 비정형 데이터는 고정된 필드에 저장되어 있지 않는 데이터로서, 예컨대, 텍스트 문서, 이미지, 동영상, 음성 데이터 등이 있다. 또한, 반정형 데이터는 고정된 필드에 저장되어 있지 않지만 메타데이터나 스키마를 포함하는 데이터로서, 예컨대, XML, HTML, 텍스트 등이 있다.
상기 데이터베이스 형식은 질의문 등을 수신하는 경우 저장된 데이터 및/또는 정보를 질의문 등에 따라 검색할 수 있는 저장 형식으로서, 다양한 형태의 로우 데이터를 통합된 형태로 저장할 수 있다.
데이터베이스 저장부(350)에서 사용되는 데이터 저장 기술(즉, 데이터베이스 형식의 저장 기술)의 예들은 SQL(Structured Query Language) 데이터 저장 장치, 비-SQL(non-SQL) 데이터 저장 장치, 네트워크 부착 저장(network attached storage; NAS) 장치, 직접 부착 저장(direct attached storage; DAS) 장치, 저장 영역 네트워크(storage area network; SAN), 등을 포함할 수도 있지만 그것들로 제한되지는 않는다. 일부 실시예에서, 위에서 서술된 데이터베이스 형식의 저장 기술은 또한, 클라우드 저장 기술 등을 더 포함할 수도 있는데, 이를 통하여 데이터 처리된 이미지에 연관된 데이터가 제3 자에 의하여 관리되는 가상화된 저장 풀 내에 저장될 수도 있다.
일 실시예에서, 데이터베이스 저장부(350)는 데이터 처리된 이미지에 연관된 메타 정보를 생성하고 이를 데이터베이스 형식으로 저장할 수 있다. 상기 메타 정보는 데이터 파일의 특성을 표현하는 정보로서, 일부 실시예에서 메타 정보는 데이터 파일의 저장 위치, 데이터 파일의 명칭, 생성 시간 및 데이터의 목적 등을 포함한다.
일부 실시예에서, 데이터 파일의 목적은 획득된 이미지의 유형, 획득 과정 등에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 파일의 목적은 이미지에 포함된 객체의 프로파일을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지가 자폐아 아동의 행동을 촬영하여 획득된 경우, 상기 실시예에서 데이터 파일의 목적은 자폐아 아동의 식별정보(예를 들어, 이름, 주민번호 등), 자폐아 아동의 자폐 정도 등을 포함한 자폐아 아동의 프로파일을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 데이터 파일이 데이터 정보에 연관된 데이터 영역과 데이터 영역에 기록된 파일의 이름, 위치, 크기, 시간 정보, 삭제 유무 등과 같은 메타 정보에 연관된 메타 영역으로 구성된 경우, 데이터 파일의 메타 정보에 기초하여 데이터베이스에 저장하기 위한 메타 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 파일의 메타 정보에 일부 메타 정보를 제거, 부가, 또는 변형하여 데이터베이스에 저장하기 위한 메타 정보를 생성할 수 있다.
상기 시스템(1000)은 데이터베이스 저장부(350)를 통해, 이미지에 연관된 메타 정보를 체계적으로 통합하고 구성함으로써, 중복을 최소화하고, 이것으로 인해 저장 공간을 절약할 수 있다.
파일 저장부(310) 및 데이터베이스 저장부(350) 간에는 전자적으로 연결되어 데이터 교환이 가능하다. 여기서, 파일 저장부(310) 및 데이터베이스 저장부(350) 간의 전자적 연결은 두 구성요소 간의 직접적인 연결은 물론, 아래의 데이터 실행부(300)를 통한 데이터 교환과 같은 간접적인 연결을 포함한다.
일 실시예에서, 상기 시스템(1000)은 데이터 실행부(400)를 더 포함할 수 있다. 데이터 실행부(400)는 수신된 정보에서 메타 정보를 추출하고, 수신된 정보에 매칭하는 정보를 검색하며, 검색된 정보에 기초하여 해당 데이터 파일을 실행하는 것과 같은 저장된 데이터를 재사용하는 다양한 동작을 수행한다. 데이터 실행부(400)가 데이터(예를 들어, 데이터 처리된 이미지에 연관된 데이터)를 재사용하기 위해 수행하는 다양한 동작은 도 4-5를 참조하여 아래에서 보다 상세하게 서술된다.
상기 시스템(1000)은 위에서 서술된 구성요소 이외에 다른 구성요소를 포함할 수도 있다는 것이 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 데이터 엔트리를 위한 입력 장치, 인쇄 또는 다른 데이터 표시를 위한 출력 장치, 및 본 명세서에 서술된 동작에 필요한 다른 하드웨어 요소를 포함할 수도 있다. 일부 실시예에서, 상기 시스템(1000)은 본 발명의 실시예들을 수행하기 위해 상기 시스템(1000)에 포함된 구성요소 사이를 연결하는 네트워크, 네트워크 인터페이스 및 프로토콜 등을 더 포함할 수 있다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법의 흐름도를 도시한 도면이다. 일 실시예에서, 상기 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법은 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템(1000)에 의해 수행된다.
상기 시스템(1000)은 이미지 획득부(100)에 의해 이미지를 획득한다(S100). 그러면, 데이터 처리부(200)는 획득된 이미지를 샘플링하고, 압축하는 일련의 데이터 처리를 수행한다(S200). 일 실시예에서, 데이터 처리부(200)는 획득된 이미지를 소정 범위로 구획하여 부분 샘플링한다(S210). 또한, 데이터 처리부(200)는 부분 샘플링된 이미지에서 일부를 추출하는 샘플링을 수행한다(S220). 이어서, 샘플링된 이미지를 압축한다(S250).
저장부(300)는 데이터 처리된 이미지를 저장한다(S300). 일 실시예에서, 저장부(300)는 데이터 처리된 이미지는 파일 형식으로 저장하고(S310), 데이터 처리된 이미지에 연관된 메타 정보는 데이터베이스 형식으로 저장한다(S350). 여기서, 메타 정보는 데이터 파일의 위치, 파일 명, 생성시간 및 데이터의 목적 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 시스템(1000)은 추후에 사용자가 데이터 처리된 데이터 파일을 사용하려는 경우(예를 들어, 이미지를 표시하고자 하는 경우, 이미지를 제공받고자 하는 경우 등) 메타 정보에 기초하여 손쉽게 저장된 데이터를 재 사용하게 할 수 있다.
도 4는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 저장된 데이터 파일을 실행하여 이미지를 표시하는 과정의 흐름도를 도시한 도면이다. 상기 실시예에서, 상기 시스템(1000)은 데이터 입력 및 출력을 위한 구성요소를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 시스템(1000)은 메타 정보를 포함한, 이미지 표시를 요청하는 사용자의 입력을 수신한다(S410). 그러면, 데이터 실행부(400)는 상기 입력에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보를 저장부(300)에 저장된 메타 정보에서 검색(retrieve)한다(S420). 입력에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보가 검색된 경우, 상기 시스템(1000)은 검색된 메타 정보에 기초하여 해당 이미지를 표시한다(S430). 일 예에서, 특정 파일명을 포함한 사용자 입력이 수신된 경우, 상기 특정 파일명에 매칭하는 파일명을 검색한다. 이어서 검색된 파일명을 갖는 데이터 파일을 파일 저장부(310)에서 검색하고, 해당 데이터 파일을 실행하여 해당하는 이미지를 표시한다. 다른 일 예에서, 특정 데이터 파일의 주소를 포함한 사용자 입력이 수신되는 경우, 상기 주소에 매칭하는 주소를 검색하고, 검색된 주소에 위치하는 데이터 파일을 파일 저장부(310)에서 검색하고, 해당 데이터 파일을 실행하여 이미지를 표시한다. 압축 처리된 이미지에 대하여 압축을 해제하고 이를 실행하는(즉, 표시하는) 과정은 통상의 기술자들에게 널리 알려져 있으므로, 자세한 설명은 생략한다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 저장된 데이터 파일을 사용자에게 제공하는 과정의 흐름도를 도시한 도면이다. 상기 시스템(1000)이 사용자와 데이터를 송수신하기 위한 통신 구성요소를 포함할 수 있음이 통상의 기술자에게 자명할 것이다.
일 실시예에서, 상기 시스템(1000)은 메타 정보를 포함한, 데이터 파일 제공을 요청하는 전자 쿼리를 사용자의 데이터 장치를 통해 수신한다(S440).
상기 사용자의 데이터 장치는 도 5에 도시된 저장된 데이터 파일을 사용자에게 제공하는 과정을 수행하기 위하여 데이터를 입력 및 출력하고, 다양한 형태의 네트워크를 통해 송수신할 수 있는 장치로서, 개인용 컴퓨터(personal computer), 노트북(notebook) 컴퓨터, PDA(personal digital assistant), 태블릿(tablet), 스마트 폰 등 이동 통신 단말기 등 임의의 컴퓨팅 장치의 형태로 구현될 수 있다. 통상의 기술자에게는 상기 예시들을 통해 사용자 데이터 입력 장치(108)가 데이터 입력 이외에 다양한 기능, 예컨대 데이터 출력, 스캔 등을 수행할 수 있으며, 이를 수행하기 위하여 본 명세서에서 서술되지 않은 추가적인 구성요소(예컨대, 디스플레이)를 포함하는 것이 명백할 것이다.
데이터 실행부(400)는 상기 쿼리에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보를 저장부(300)에 저장된 메타 정보에서 검색(retrieve)한다(S450). 상기 쿼리에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보가 검색된 경우, 상기 시스템(1000)은 검색된 메타 정보에 기초하여 해당되는 데이터 파일을 사용자의 데이터 장치로 전송한다(S460). 일 예에서, 특정 파일명을 포함한 사용자 입력이 수신된 경우, 상기 특정 파일명에 매칭하는 파일명을 데이터베이스 저장부(350)에서 검색한다. 이어서, 검색된 파일명을 갖는 데이터 파일을 파일 저장부(310)에서 검색하여 해당 데이터 파일을 사용자에게 제공한다(S460). 다른 일 예에서, 특정 데이터 파일의 주소를 포함한 사용자 입력이 수신되는 경우, 상기 주소에 매칭하는 주소를 데이터베이스 저장부(350)에서 검색한다. 이어서, 검색된 주소에 위치하는 데이터 파일을 검색하고 해당 데이터 파일을 사용자에게 제공한다(S460).
다른 실시예에서, 이미지에 연관된 메타 정보가 복수 인 경우, 데이터베이스 저장부(350)는 각 이미지에 연관된 메타 정보를 그룹화하여 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 그룹화된 메타 정보가 데이터 파일의 위치를 포함하는 경우, 파일 저장부(310)에서 별도의 검색 없이 데이터 파일을 바로 실행할 수 있다.
이와 같이, 상기 시스템(1000)은 파일 형식으로 이미지를 저장하여 데이터베이스 형식으로 이미지를 저장할 경우 발생하는 메모리 오버 플로우 현상을 해결할 수 있다. 또한, 메타 정보를 데이터베이스 형식으로 저장하여 검색이 용이하게 함으로써, 추후에 사용자가 데이터 처리된 데이터 파일을 사용하려는 경우 메타 정보에 기초하여 손쉽게 데이터를 재 사용하게 할 수 있다.
도 3-5를 참조하여 위에서 서술된 단계들은 단지 예시적인 것으로, 상기 시스템(1000)의 설정 상태에 따라 순서가 상이할 수도, 생략될 수도, 또는 변경될 수도 있다. 일부 실시예에서, 단계(S210)와 단계(S230)의 순서가 상이할 수 있다. 일 예에서, 부분 샘플링 이전에, 일 면을 제거하는 샘플링이 먼저 수행될 수 있다. 다른 일 예에서, 일 면을 제거하는 샘플링 이전에, 특정 영역을 설정하고 설정된 특정 영역 외부에 위치하는 포인트를 제거하는 샘플링이 먼저 수행될 수 있다.
이상에서 설명한 실시예들에 따른 부분 샘플링 기반의 저장 시스템 및 방법에 의한 동작은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 본 실시예를 구현하기 위한 프로그램은 컴퓨팅 장치에서 실행될 수 있는 기능적인 프로그램 명령어, 및 코드들의 형태로 구성된다. 상기 서술된 동작 및 그들에 연관된 부(unit), 모듈 등은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합 내에서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 모듈은 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터-판독가능 매체로 구성되는 프로그램 제품과 함께 구현되고, 이는 기술된 임의의 또는 모든 단계, 동작, 또는 과정을 수행하기 위한 프로세서에 의해 실행될 수 있다.
본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램 명령어, 및 코드, 예컨대 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템(1000)의 프로세서에 의해 실행되는 경우 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법을 수행하는 프로그램 명령어는 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.
또한, 실시예들에 따른 기록매체에는 부분 샘플링 기반의 저장 장치 및 시스템의 하나 이상의 동작을 구현하기 위한 프로그램이 기록되며, 상기 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장될 수 있는 임의의 종류의 기록장치를 포함한다. 예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 명령어(즉, 코드)가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.
이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.

Claims (13)

  1. 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템으로서, 상기 시스템은:
    객체를 포함한 이미지를 획득하는 3차원 RGB-D 센서 - 상기 3차원 RGB-D 센서는 이미지의 픽셀에 해당하는 포인트 좌표를 산출하도록 구성됨;
    상기 이미지의 크기 보다 작은 소정 범위를 갖는 하나 이상의 영역으로 상기 이미지를 구획하고, 상기 구획된 영역의 이미지 데이터를 샘플링하고, 샘플링된 이미지 데이터를 압축하는 데이터 처리부; 및
    데이터 처리된 이미지를 저장하는 저장부를 포함하되,
    상기 저장부는,
    상기 데이터 처리된 이미지를 파일 형식으로 저장하는 파일 저장부; 및
    상기 데이터 처리된 이미지에 연관된 메타 정보를 데이터베이스 형식으로 저장하는 데이터베이스 저장부를 포함하는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는,
    구획된 영역의 이미지의 픽셀에 해당하는 포인트 좌표의 대표 값을 산출하며, 그리고
    상기 대표 값에 기초하여 샘플링된 이미지 데이터를 생성하도록 구성되는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 대표 값은 상기 해당하는 포인트 좌표의 중앙 값인 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는,
    상기 객체를 지지하는 일 면이 상기 이미지에 포함되었는지 결정하고, 그리고
    상기 이미지가 상기 일 면을 포함하는 경우 상기 일 면을 제거하도록 더 구성되는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는,
    상기 일 면이 제거된 이미지에 대한 3차원 공간 상에서 높이 좌표가 동일한 4개의 포인트를 선택하여 워크 스페이스 영역을 설정하고, 그리고
    상기 워크 스페이스 영역에 포함된 포인트에 기초하여 샘플링된 이미지를 생성하도록 더 구성되는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 메타 정보는 상기 메타 정보에 연관된 데이터 파일을 사용하기 위해 검색(retrieve)되는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 메타 정보는 데이터 파일의 위치, 파일 명, 생성시간 및 데이터의 목적 중 적어도 하나를 포함하는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템.
  9. 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 시스템을 통해 수행되는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법으로서,
    3차원 RGB-D 센서에 의해, 객체를 포함한 이미지를 획득하는 단계 - 상기 3차원 RGB-D 센서는 이미지의 픽셀에 해당하는 포인트 좌표를 산출하도록 구성됨;
    상기 이미지의 크기 보다 작은 소정 범위를 갖는 하나 이상의 영역으로 상기 이미지를 구획하고, 상기 구획된 영역의 이미지 데이터를 샘플링하고, 샘플링된 이미지 데이터를 압축하는 단계; 및
    상기 이미지를 소정 범위로 구획하여 부분 샘플링하고, 압축하는 단계; 및
    데이터 처리된 이미지를 저장하는 단계로서, 상기 데이터 처리된 이미지를 파일 형식으로 저장하는 단계; 및 상기 데이터 처리된 이미지에 연관된 메타 정보를 데이터베이스 형식으로 저장하는 단계를 포함하는, 데이터 처리된 이미지를 저장하는 단계를 포함하는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 메타 정보는 데이터 파일의 위치, 파일 명, 생성시간 및 데이터의 목적 중 적어도 하나를 포함하는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 메타 정보를 포함한, 이미지 표시를 요청하는 입력을 수신하는 단계;
    상기 입력에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보를 저장된 메타 정보에서 검색하는 단계; 및
    상기 매칭된 메타 정보에 기초하여 해당되는 이미지를 표시하는 단계를 더 포함하는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 메타 정보를 포함한, 데이터 파일 제공을 요청하는 전자 쿼리를 사용자의 데이터 장치를 통해 수신하는 단계;
    상기 전자 쿼리에 포함된 메타 정보에 매칭하는 메타 정보를 저장된 메타 정보에서 검색하는 단계; 및
    상기 매칭된 메타 정보에 기초하여 해당되는 데이터 파일을 사용자의 데이터 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법.
  13. 컴퓨터에 의해 판독 가능하고, 상기 컴퓨터에 의해 동작 가능한 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체로서, 상기 프로그램 명령어가 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되는 경우 제9항 내지 제12항 중 어느 하나의 항에 따른 부분 샘플링 기반의 데이터 저장 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
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