KR102489652B1 - 가상 현실을 위한 동적 오버필링 방식의 결정 방법 - Google Patents

가상 현실을 위한 동적 오버필링 방식의 결정 방법 Download PDF

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Abstract

가상 현실을 위한 동적 오버필링 방식의 결정 방법이 개시된다. 다양한 실시예에 따른 가상 현실을 위한 오버필링(overfilling) 방식의 결정 방법은 사용자가 제1 각도로 상기 가상 현실에서 이미지를 볼 때의 제1 평면에 대응하는 시야 및 상기 사용자가 제2 각도로 상기 입력 이미지를 볼 때의 제2 평면에 대응하는 시야에 기초하여 원본 이미지의 오버필링을 수행하기 위한 제1 오버필링 크기를 계산하는 동작, 상기 제1 각도에서부터 상기 제2 각도까지의 각속도를 획득하는 동작, 상기 각속도에 기초하여 스케일링 팩터 및 상기 스케일링 팩터의 범위를 생성하는 동작과 상기 스케일링 팩터 및 상기 범위에 기초하여 스케일링 알고리즘을 이용하는 제1 오버필링 조정 동작 또는 exponential 알고리즘을 이용하는 제2 오버필링 조정 동작 중 하나를 선택하고 선택된 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제1 오버필링 크기가 조정된 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 원본 이미지는 상기 이미지를 생성하는데 기초가 되는 것일 수 있다.

Description

가상 현실을 위한 동적 오버필링 방식의 결정 방법{METHOD OF DETERMINING STRATEGY OF DYNAMIC VERFILLING FOR VIRTUAL REALITY}
본 발명의 다양한 실시예들은 가상 현실을 위한 동적 오버필링 방식의 결정 방법에 관한 것이다.
VR 분야에서는 기존 콘텐츠 대비 높은 컴퓨팅 오버헤드로 인해 레이턴시(latency)가 크게 발생하고, 레이턴시로 인해 렌더링된 이미지와 사용자의 시각 간에 괴리가 발생하면 사용자에게 멀미 등의 불편함을 초래할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 시야 범위로 예측한 이미지를 렌더링하는 동안 사용자 머리 각도가 이동하여 사용자의 평형감각이 인지하는 시각과 실제로 바라보는 시각이 달라질 수 있다. 이와 같은 예측 오차를 보정하기 위해 이미지 리프로젝션(image reprojection)을 할 수 있지만, 이미지 리프로젝션 결과 시청하는 이미지에서 공백 영역(black border)이 발생할 수 있다.
위에서 설명한 배경기술은 발명자가 본원의 개시 내용을 도출하는 과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다.
시청하는 이미지에서의 공백 영역을 최소화하기 위해 VR헤드셋의 FOV(field of view)보다 큰 이미지를 렌더링하는 오버필링(overfilling)을 수행할 수 있다. 오버필링 크기는 수학 모델을 이용해서 산출 가능하지만 수학 모델은 경우에 따라 i) 너무 큰 오버필링 크기를 산출해서 실제 적용이 어렵게 하거나, ii) 실제값과 차이가 큰 오버필링 크기를 산출해서 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 한편, 큰 오버필링은 더 많은 컴퓨팅 파워를 소모한다. 이에, 수학 모델로부터 획득한 오버필링 크기를 조정하여 최적의 오버필링 크기로 오버필링을 수행하는 기술이 요구될 수 있다.
다양한 실시예들은 프레임별로 공백 영역을 해결할 수 있는 최소한의 오버필링 크기를 사용하여 오버필링을 수행하는 기술을 제공할 수 있다.
다양한 실시예들은 컴퓨팅 파워의 소모를 최소화하는 오버필링 크기를 획득하기 위한 오버필링 방식을 결정하는 기술을 제공할 수 있다.
다만, 기술적 과제는 상술한 기술적 과제들로 한정되는 것은 아니며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 가상 현실을 위한 오버필링(overfilling) 방식의 결정 방법은 사용자가 제1 각도로 상기 가상 현실에서 이미지를 볼 때의 제1 평면에 대응하는 시야 및 상기 사용자가 제2 각도로 상기 입력 이미지를 볼 때의 제2 평면에 대응하는 시야에 기초하여 원본 이미지의 오버필링을 수행하기 위한 제1 오버필링 크기를 계산하는 동작, 상기 제1 각도에서부터 상기 제2 각도까지의 각속도를 획득하는 동작, 상기 각속도에 기초하여 스케일링 팩터 및 상기 스케일링 팩터의 범위를 생성하는 동작과 상기 스케일링 팩터 및 상기 범위에 기초하여 스케일링 알고리즘을 이용하는 제1 오버필링 조정 동작 또는 exponential 알고리즘을 이용하는 제2 오버필링 조정 동작 중 하나를 선택하고 선택된 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제1 오버필링 크기가 조정된 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 원본 이미지는 상기 이미지를 생성하는데 기초가 되는 것일 수 있다.
제2 오버필링 크기를 생성하는 동작은 상기 스케일링 팩터가 상기 범위에 포함되는 경우, 상기 제1 오버필링 조정 동작을 선택하는 동작과 상기 스케일링 팩터가 상기 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 제2 오버필링 조정 동작을 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은 exponential 알고리즘을 이용하는 제3 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제1 오버필링 크기가 조정된 제3 오버필링 크기를 생성하는 동작과 상기 제2 오버필링 크기 및 상기 제3 오버필링 크기의 평균값인 제4 오버필링 크기를 계산하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 각속도를 획득하는 동작은 상기 각속도의 최소값 및 역치값을 획득하는 동작을 포함하고, 상기 스케일링 팩터 및 상기 스케일링 팩터의 범위를 생성하는 동작은 상기 범위를 정의하는 최소 스케일링 팩터를 상기 각속도의 최소값에 기초하여 예측하는 동작, 상기 범위를 정의하는 최대 스케일링 팩터를 상기 각속도의 역치값에 기초하여 예측하는 동작과 상기 최소 스케일링 팩터, 상기 최대 스케일링 펙터, 및 상기 각속도의 역치값에 기초하여 상기 스케일링 팩터를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 제1 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작은 상기 스케일링 팩터가 상기 최소 스케일링 팩터보다 크고, 상기 최대 스케일링 팩터보다 작은 경우 상기 제1 오버필링 크기를 상기 스케일링 팩터로 나누어 상기 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 각속도를 획득하는 동작은 상기 각속도 및 상기 각속도의 최소값 및 역치값을 획득하는 동작을 포함하고, 상기 스케일링 팩터 및 상기 스케일링 팩터의 범위를 생성하는 동작은 상기 범위를 정의하는 최소 스케일링 팩터를 상기 각속도의 최소값에 기초하여 예측하는 동작, 상기 범위를 정의하는 최대 스케일링 팩터를 상기 각속도의 역치값에 기초하여 예측하는 동작과 상기 각속도를 exponential 함수의 지수로 이용하여 상기 스케일링 팩터를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 제2 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작은 상기 스케일링 팩터의 역수를 상기 제1 오버필링 크기에 곱하는 동작을 포함할 수 있다.
도 1은 가상 현실의 이미지를 생성할 때 발생하는 공백 영역(black border)을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른, 공백 영역을 방지하기 위해 원본 이미지를 동적으로 오버필링하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른, 원본 이미지를 사용자 머리의 pitch, roll, yaw축 별로 오버필링하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a는 다양한 실시예에 따른, 서버가 원본 이미지를 오버필링하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4b는 다양한 실시예에 따른, 서버가 오버필링 조정 동작을 선택하여 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 제1 오버필링 크기 및 사용자 머리의 pitch, roll, yaw축 별 각속도 간의 상관 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 장치의 일 예를 나타낸다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 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 "연결되어" 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.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 가상 현실의 이미지를 생성할 때 발생하는 공백 영역(black border)을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 렌더링을 하는 동안의 시간 지연(latency)으로 인하여, 가상 현실의 이미지를 보는 사용자(100)의 머리 각도는 가상 현실의 이미지를 생성하기 위한 기초가 되는 원본 이미지를 렌더링하는 동안 변할 수 있다. 예를 들어, 원본 이미지를 렌더링하는 시점에서 사용자(100)의 머리 각도는 제1 각도(141)이고, 사용자가 렌더링된 이미지를 가상 현실에서 보는 시점에서 사용자(100)의 머리 각도는 제2 각도(142)일 수 있다. 사용자(100)의 머리 각도의 변화에 따라 사용자(100)의 머리 각도가 제1 각도(141)인 경우에는 사용자(100)는 제1 평면(110)에 대응하는 시야(field of view(FOV))를 가지고, 사용자(100)의 머리 각도가 제2각도(142)인 경우에는 사용자는 제2 평면(120)에 대응하는 시야를 가질 수 있다.
원본 이미지는 렌더링된 이후 사용자(100)의 시야를 보정하기 위하여 제2 평면(120) 상에 리프로젝션(reprojection)될 수 있지만, 렌더링된 원본 이미지는 제2 평면(120)의 일부 구간(121)에 대응하는 제1 평면(110) 상의 일부 구간(111)에 관한 픽셀 정보를 포함하지 않을 수 있다. 리프로젝션된 이미지는 결과적으로 제2 평면(120)의 일부 구간(121)에 관한 픽셀 정보를 포함하지 않으므로, 사용자(100)가 가상 현실에서 보는 리프로젝션된 이미지(150)는 공백 영역(black border)(155)를 포함하여 리프로젝션된 이미지의 완성도를 저하할 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른, 공백 영역을 방지하기 위해 원본 이미지를 동적으로 오버필링하는 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 다양한 실시예에 따른, 원본 이미지를 사용자 머리의 pitch, roll, yaw축 별로 오버필링하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 원본 이미지는 공백 영역을 방지하기 위해 동적으로 오버필링될 수 있다. 원본 이미지는 해상도를 높이는 오버필링(overfilling)이 수행됨으로써 렌더링했을 때 제2 평면(120)의 일부 구간(221)에 대응하는 제1 평면(110) 상의 일부 구간(211)에 관한 픽셀 정보를 포함할 수 있다. 오버필링된 원본 이미지를 렌더링하여 제2 평면(120)에 리프로젝션할 경우에는 사용자(100)가 가상 현실에서 보는 리프로젝션된 이미지(250)는 오버필링을 수행하지 않았을 경우의 리프로젝션 이미지(예: 도 1의 리프로젝션 이미지(150))와는 달리 공백 영역(예: 도 1의 공백 영역(155))을 포함하지 않을 수 있다. 원본 이미지에는 제1 각도(141)에서부터 제2 각도(142)까지의 각속도에 따라 오버필링을 수행하기 위해 다르게 생성된 오버필링 크기가 사용되어 동적으로 오버필링이 수행될 수 있다. 원본 이미지에는 각속도마다 최소한의 오버필링 크기로 동적 오버필링이 수행될 수 있으므로, 고정된 오버필링 크기로만 오버필링이 수행되는 경우에 비해서 컴퓨팅 파워를 절약하면서 공백 영역(black border)의 문제를 해결할 수 있다.
도 3을 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 제1 각도(예: 도 2의 제1 각도(141)), 제2 각도(예: 도 2의 제2 각도(142)), 및 각속도는 모두 pitch, roll, 및 yaw의 3개의 축 상에서의 값을 포함할 수 있고, 원본 이미지에는 pitch, roll, 및 yaw의 3개의 축 별로 제1 각도(141)에서부터 제2 각도(142)까지의 각속도에 따라 오버필링을 수행하기 위해 다르게 생성된 오버필링 크기를 사용하여 동적으로 오버필링이 수행될 수 있다. 원본 이미지에는 3개의 축 별로 최소한의 오버필링 크기를 사용하여 오버필링이 수행될 수 있으므로, 고정된 오버필링 크기를 사용하여 모든 방향으로 일률적인 오버필링을 수행하는 경우에 비하여 컴퓨팅 파워를 절약하면서 공백 영역(black border)의 문제를 해결할 수 있다.
도 4a는 다양한 실시예에 따른, 서버가 원본 이미지를 오버필링하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
동작 411 내지 동작 419는 서버(410)가 원본 이미지에 대해 도 2 및 도 3을 참조하여 설명한 오버필링을 수행하여 오버필링된 이미지를 생성하고, 오버필링된 이미지를 렌더링하는 동작을 설명하기 위한 것일 수 있다.
동작 411에서, 서버(410)는 사용자(예: 도 2의 사용자(100))가 제1 각도(예: 도 2의 제1 각도(141))로 가상 현실에서 이미지를 볼 때의 제1 평면(예: 도 2의 제1 평면(110))에 대응하는 시야 및 사용자(100)가 제2 각도(예: 도 2의 제2 각도(142))로 가상 현실에서 이미지를 볼 때의 제2 평면(예: 도 2의 제2 평면(120))에 대응하는 시야에 기초하여 원본 이미지의 오버필링을 수행하기 위한 제1 오버필링 크기(예: 모델 마진(model margin))를 계산할 수 있다. 원본 이미지는 렌더링된 이후 제2 평면(120) 상에 리프로젝션(reprojection)됨으로써 가상 현실에서의 이미지를 생성하는데 기초가 되는 것일 수 있다. 서버(410)는 수학 모델(예: 삼각함수)을 이용하여 제1 오버필링 크기를 계산할 수 있다. 제1 각도(141)는 사용자(100)가 원본 이미지를 렌더링하는 시점의 사용자 머리 각도일 수 있고, 제2 각도(142)는 사용자(100)가 가상 현실에서 이미지를 실제로 보는 시점의 사용자 머리 각도일 수 있으며, 제1 각도(141) 및 제2 각도(142)는 IMU(inertial measurement unit)을 사용하여 획득(예: 측정)할 수 있다. 제1 각도(141) 및 제2 각도(142)는 모두 pitch, roll, 및 yaw의 3개의 축 상에서의 값을 포함할 수 있고, 서버(410)는 pitch, roll, 및 yaw의 3개의 축 상에서 제1 오버필링 크기를 계산할 수 있다.
동작 412에서, 서버(410)는 사용자 머리 각도가 원본 이미지를 렌더링하는 시점의 제1 각도(141)에서부터 사용자(100)가 가상 현실에서 이미지를 실제로 보는 시점의 제2 각도(142)까지의 각속도를 획득(예: 계산)할 수 있다. 각속도는 pitch, roll, 및 yaw의 3개의 축 상에서의 값을 포함할 수 있고, 서버(410)는 pitch, roll, 및 yaw의 3개의 축 상에서 각속도를 획득하여 통계적으로 각속도의 최소값(예velocity minimum) 및 각속도의 역치값(예: velocity threshold)을 획득(예: 결정)할 수 있다. 예를 들어, 각속도의 최소값은 공백 영역의 발생에 영향을 주는 가장 작은 각속도 값이고, 각속도의 역치값은 사용자(100)가 생성할 수 있는 가장 큰 각속도일 수 있다.
동작 413에서, 서버(410)는 각속도에 기초하여 스케일링 팩터 및 스케일링 팩터의 범위를 생성할 수 있다. 서버(410)는 각속도의 최소값에 대응하여 적용 가능한 스케일링 팩터(예: 최소 스케일링 팩터)를 예측하고, 각속도의 역치값에 대응하여 적용 가능한 스케일링 팩터(예: 최대 스케일링 팩터)를 예측할 수 있다. 서버(410)는 최소 스케일링 팩터 및 최대 스케일링 팩터로 정의된 스케일링 팩터의 범위를 생성하고, 최소 스케일링 팩터, 최대 스케일링 펙터, 및 각속도의 역치값에 기초하여 스케일링 팩터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 팩터는 [수학식 1]에 의해서 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112021116644638-pat00001
수학식 1에서 F는 스케일링 팩터이고, V는 각속도이고,
Figure 112021116644638-pat00002
는 각속도의 역치값이고,
Figure 112021116644638-pat00003
는 최대 스케일링 팩터이고,
Figure 112021116644638-pat00004
은 최소 스케일링 팩터일 수 있다. 스케일링 팩터의 역수는 [수학식 2]에서와 같이 각속도와 exponential 함수의 관계성을 가질 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112021116644638-pat00005
동작 414에서, 서버(410)는 제1 오버필링 크기 및 스케일링 팩터에 기초하여 제1 오버필링 크기가 조정된 제2 오버필링 크기를 pitch, raw, yaw축 별로 생성할 수 있다. 서버(410)는 도 4b에서 후술한 오버필링 조정 동작을 선택하는 동작에 의하여 스케일링 팩터의 조건에 따라 제1 오버필링 크기가 조정된 제2 오버필링 크기를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(410)는 스케일링 팩터가 스케일링 팩터의 범위에 포함되는 경우에는 제1 오버필링 조정 동작을 선택하고, 스케일링 팩터가 스케일링 팩터의 범위에 포함되지 않는 경우에는 제2 오버필링 조정 동작을 선택하여 제2 오버필링 크기를 생성할 수 있다.
동작 415에서, 서버(410)는 제2 오버필링 크기를 반영하여 오버필링된 이미지를 생성할 수 있다. 오버필링된 이미지는 pitch, raw, yaw축 별로 생성된 제2 오버필링 크기를 반영하여 원본 이미지의 해상도를 높인 것일 수 있다. 서버(410)는 제2 오버필링 크기를 반영함으로써 VR에서의 공백 현상(black border) 문제를 최소화하면서 컴퓨팅 자원 소모를 최소화할 수 있다.
동작 416에서, 서버(410)는 오버필링된 이미지를 렌더링할 수 있다. 서버(410)는 렌더링된 이미지를 네트워크를 통해 클라이언트(430)에 전송하고, 클라이언트(430)는 사용자(예: 도 2의 사용자(100))가 오버필링된 이미지를 렌더링하는 시점에 제1 각도(141)로 바라본 제1 평면(예: 도 2의 제1 평면(110))과 사용자(100)가 가상 현실에서 이미지를 실제로 보는 시점에 제2 각도(142)로 바라본 제2 평면(예: 도 2의 제2 평면(120)) 간의 괴리감을 느끼지 않도록 렌더링된 이미지를 제2 평면(120) 상에 리프로젝션(reprojection)할 수 있다. 리프로젝션된 이미지(250)는 클라이언트(430)(예: VR 장치)에 의해 출력(예: 디스플레이)될 수 있다.
동작 417에서, 서버(410)는 제1 오버필링 크기 및 스케일링 팩터에 기초하여 제1 오버필링 크기가 조정된 제4 오버필링 크기를 pitch, raw, yaw축 별로 생성할 수 있다. 서버(410)는 제3 오버필링 조정 동작에 의해 제1 오버필링 크기가 조정된 제3 오버필링 크기를 생성한 후 제2 오버필링 크기(예: 동작 414에서 생성된 제2 오버필링 크기)와 제3 오버필링 크기의 평균값인 제4 오버필링 크기를 생성할 수 있다. 제3 오버필링 조정 동작은 도 4b에서 후술한 제2 오버필링 조정 동작과 실질적으로 동일할 수 있다.
동작 418에서, 서버(410)는 제4 오버필링 크기를 반영하여 오버필링된 이미지를 생성할 수 있다. 오버필링된 이미지는 pitch, raw, yaw축 별로 생성된 제2 오버필링 크기를 반영하여 원본 이미지의 해상도를 높인 것일 수 있다. 서버(410)는 제4 오버필링 크기를 반영함으로써 VR에서의 공백 현상(black border) 문제를 최소화하면서 컴퓨팅 자원 소모를 최소화할 수 있다.
동작 419에서, 서버(410)는 오버필링된 이미지를 렌더링할 수 있다. 서버(410)는 렌더링된 이미지를 네트워크를 통해 클라이언트(430)에 전송하고, 클라이언트(430)는 사용자(예: 도 2의 사용자(100))가 오버필링된 이미지를 렌더링하는 시점에 제1 각도(141)로 바라본 제1 평면(예: 도 2의 제1 평면(110))과 사용자(100)가 가상 현실에서 이미지를 실제로 보는 시점에 제2 각도(142)로 바라본 제2 평면(예: 도 2의 제2 평면(120)) 간의 괴리감을 느끼지 않도록 렌더링된 이미지를 제2 평면(120) 상에 리프로젝션(reprojection)할 수 있다. 리프로젝션된 이미지(250)는 클라이언트(430)(예: VR 장치)에 의해 출력(예: 디스플레이)될 수 있다.
도 4b는 다양한 실시예에 따른, 서버가 오버필링 조정 동작을 선택하여 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
동작 440 내지 동작 460은 서버(예: 도 4의 서버(410))가 스케일링 팩터에 따라 제1 오버필링 조정 동작 및 제2 오버필링 조정 동작 중 어느 하나를 선택하고 선택된 오버필링 조정 동작을 통해 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작을 설명하기 위한 것일 수 있다.
동작 440에서, 서버(410)는 스케일링 팩터가 스케일링 팩터의 범위에 포함되는 경우에는 제1 오버필링 조정 동작을 선택하고, 스케일링 팩터가 스케일링 팩터의 범위에 포함되지 않는 경우에는 제2 오버필링 조정 동작을 선택할 수 있다.
동작 450에서, 스케일링 팩터가 최소 스케일링 팩터보다 크고 최대 스케일링 팩터보다 작은 경우에는 서버(410)는 제1 오버필링 조정 동작의 스칼라 알고리즘에 따라 제1 오버필링 크기를 스케일링 팩터로 나누어 제2 오버필링 크기를 생성할 수 있다. 스케일링 팩터는 전술한 수학식 1에 의해서 정의될 수 있다.
동작 460에서, 스케일링 팩터가 최대 스케일링 팩터보다 크거나 같은 경우이거나, 최소 스케일링 팩터보다 작은 경우에는 서버(410)는 제2 오버필링 조정 동작의 exponential 알고리즘에 따라 스케일링 팩터의 역수를 상기 제1 오버필링 크기에 곱하여 제2 오버필링 크기를 생성할 수 있다. 스케일링 팩터의 역수는 전술한 수학식 2에 의해서 정의될 수 있다.
서버(410)는 스케일링 팩터가 스케일링 팩터의 범위에 포함되지 않는 경우에는 도 4b에서 후술한 제2 오버필링 조정 동작에 의함으로써 VR에서의 공백 현상(black border) 문제를 최소화하면서 컴퓨팅 자원 소모를 최소화하기 위한 제2 오버필링 크기를 생성할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 제1 오버필링 크기 및 사용자 머리의 pitch, roll, yaw축 별 각속도 간의 상관 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 제1 오버필링 크기는 사용자 머리의 pitch, roll, yaw축 별 각속도(541, 542, 543)와 비례관계에 있을 수 있다. 제1 오버필링 크기의 비율(510)은 원본 이미지에 포함된 픽셀의 수를 초과하는 픽셀의 수와 원본 이미지에 포함된 픽셀의 수의 비율이고, 제1 오버필링 크기의 비율(510)은 제1 오버필링 크기의 증감세를 나타내는 척도일 수 있다. 제1 오버필링 크기의 비율(510)은 사용자 머리의 pitch, roll, yaw축 별 각속도(541, 542, 543)가 클수록 증가하는 경향이 있으므로 제1 오버필링 크기는 사용자 머리의 pitch, roll, yaw축 별 각속도(541, 542, 543)가 클수록 더 큰 폭으로 조정(예: 감소)한 제2 오버필링 크기를 생성할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 장치의 일 예를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 장치(600)는 도 4의 서버(410)와 실질적으로 동일할 수 있다.
메모리(610)는 프로세서(630)에 의해 실행가능한 인스트럭션들(예: 프로그램)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 인스트럭션들은 프로세서(630)의 동작 및/또는 프로세서(630)의 각 구성의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
프로세서(630)는 메모리(610)에 저장된 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(630)는 메모리(610)에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(630)에 의해 유발된 인스트럭션(instruction)들을 실행할 수 있다.
프로세서(630)는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(630)에 의해 수행되는 동작은 도 2 내지 도 5를 참조하여 설명한 서버(410)의 동작과 실질적으로 동일할 수 있다. 이에, 상세한 설명은 생략하도록 한다.
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, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 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 컨트롤러를 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 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. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 저장할 수 있으며 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.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 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 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
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, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 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 컨트롤러를 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 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. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 저장할 수 있으며 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.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 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 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. 가상 현실을 위한 오버필링(overfilling) 방식의 결정 방법에 있어서,
    사용자가 제1 각도로 상기 가상 현실에서 이미지를 볼 때의 제1 평면에 대응하는 시야 및 상기 사용자가 제2 각도로 상기 가상 현실에서 상기 이미지를 볼 때의 제2 평면에 대응하는 시야에 기초하여 원본 이미지의 오버필링을 수행하기 위한 제1 오버필링 크기를 계산하는 동작;
    상기 제1 각도에서부터 상기 제2 각도까지의 각속도를 획득하는 동작;
    상기 각속도에 기초하여 스케일링 팩터 및 상기 스케일링 팩터의 범위를 생성하는 동작; 및
    상기 스케일링 팩터 및 상기 범위에 기초하여 스케일링 알고리즘을 이용하는 제1 오버필링 조정 동작 또는 exponential 알고리즘을 이용하는 제2 오버필링 조정 동작 중 하나를 선택하고 선택된 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제1 오버필링 크기가 조정된 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작
    을 포함하고,
    상기 원본 이미지는,
    상기 이미지를 생성하는데 기초가 되고,
    제2 오버필링 크기를 생성하는 동작은,
    상기 스케일링 팩터가 상기 범위에 포함되는 경우, 상기 제1 오버필링 조정 동작을 선택하는 동작; 및
    상기 스케일링 팩터가 상기 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 제2 오버필링 조정 동작을 선택하는 동작
    을 포함하는, 결정 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    exponential 알고리즘을 이용하는 제3 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제1 오버필링 크기가 조정된 제3 오버필링 크기를 생성하는 동작; 및
    상기 제2 오버필링 크기 및 상기 제3 오버필링 크기의 평균값인 제4 오버필링 크기를 계산하는 동작
    을 더 포함하는, 결정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 각속도를 획득하는 동작은,
    상기 각속도의 최소값 및 역치값을 획득하는 동작
    을 포함하고,
    상기 스케일링 팩터 및 상기 스케일링 팩터의 범위를 생성하는 동작은,
    상기 범위를 정의하는 최소 스케일링 팩터를 상기 각속도의 최소값에 기초하여 예측하는 동작;
    상기 범위를 정의하는 최대 스케일링 팩터를 상기 각속도의 역치값에 기초하여 예측하는 동작; 및
    상기 최소 스케일링 팩터, 상기 최대 스케일링 팩터, 및 상기 각속도의 역치값에 기초하여 상기 스케일링 팩터를 생성하는 동작
    을 포함하고,
    상기 제1 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작은,
    상기 스케일링 팩터가 상기 최소 스케일링 팩터보다 크고, 상기 최대 스케일링 팩터보다 작은 경우 상기 제1 오버필링 크기를 상기 스케일링 팩터로 나누어 상기 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작
    을 포함하는, 결정 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 각속도를 획득하는 동작은,
    상기 각속도 및 상기 각속도의 최소값 및 역치값을 획득하는 동작
    을 포함하고,
    상기 스케일링 팩터 및 상기 스케일링 팩터의 범위를 생성하는 동작은,
    상기 범위를 정의하는 최소 스케일링 팩터를 상기 각속도의 최소값에 기초하여 예측하는 동작;
    상기 범위를 정의하는 최대 스케일링 팩터를 상기 각속도의 역치값에 기초하여 예측하는 동작; 및
    상기 각속도를 exponential 함수의 지수로 이용하여 상기 스케일링 팩터를 생성하는 동작
    을 포함하고,
    상기 제2 오버필링 조정 동작을 통해 상기 제2 오버필링 크기를 생성하는 동작은,
    상기 스케일링 팩터의 역수를 상기 제1 오버필링 크기에 곱하는 동작
    을 포함하는, 결정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20160013906A (ko) * 2013-05-30 2016-02-05 아큘러스 브이알, 엘엘씨 헤드 마운트 디스플레이를 위한 예측적 트래킹에 기반한 인식
WO2019204638A1 (en) * 2018-04-19 2019-10-24 Pcms Holdings, Inc. Systems and methods employing predictive overfilling for virtual reality

Patent Citations (2)

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