KR102551914B1

KR102551914B1 - 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR102551914B1
Application number: KR1020220156149A
Authority: KR
Inventors: 반성훈; 윤경원
Original assignee: 주식회사 리콘랩스
Priority date: 2022-11-21
Filing date: 2022-11-21
Publication date: 2023-07-05

Abstract

본 개시는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법에 관한 것이다. 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법은, 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하는 단계 및 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계 및 복수의 지점에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING INTERACTIVE OBJECT VIEWER}

본 개시는 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로, 대상 물체를 다양한 지점에서 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하고, 이를 이용하여 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

종래에는 물체에 대한 3차원 모델을 제작하기 위해, 일반적으로 CAD와 같은 프로그램을 이용하여 3차원 모델링 작업을 수행하였다. 이러한 작업을 수행하기 위해서는 어느 정도 숙련된 기술이 필요하기 때문에, 대부분 전문가에 의해 3차원 모델링 작업이 수행되었다. 이에 따라 3차원 모델링 작업에 많은 시간과 비용이 소모되었고, 제작된 3차원 모델은 작업자에 따라 품질의 차이가 크다는 문제점이 있었다.

이에 최근에는 대상 물체를 다양한 각도에서 촬영한 사진 또는 영상을 기반으로 3차원 모델링을 자동화하는 기술이 도입되어, 짧은 시간 내에 3차원 모델을 제작할 수 있게 되었다. 다만, 3차원 모델은 많은 정보를 담고 있어, 3차원 모델을 생성, 전송, 렌더링하는데 많은 컴퓨팅 리소스가 필요하다는 문제점이 있다.

본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.

본 개시는 방법, 장치(시스템) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인터랙티브(interactive) 객체 뷰어 생성 방법은, 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하는 단계 및 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성(view synthesis) 이미지를 생성하는 단계 및 복수의 지점에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계는, 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체에 대한 신경 방사 필드(neural radiance field)를 생성하는 단계 및 대상 물체에 대한 신경 방사 필드를 이용하여, 대상 물체로부터 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 대상 물체에 대한 신경 방사 필드는 복수의 촬영 이미지 및 각 촬영 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습된다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 대상 물체에 대한 신경 방사 필드는, 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 인공신경망 모델이다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 지점은 대상 물체가 중심에 위치한 구 또는 반구 상의 지점이다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 지점은 대상 물체를 중심으로 하는 측지 구면의 꼭지점(geodesic spherical vertex)의 위치에 기초하여, 균일한 간격으로 배치된 지점이다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인터랙티브 객체 뷰어 제공 방법은, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 수신하는 단계, 사용자로부터 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계 및 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제1 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제1 시점 합성 이미지를 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력하는 단계를 포함하고, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어는, 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하고, 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성한 후에, 복수의 지점에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여 생성된다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자로부터 제2 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계 및 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제2 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제2 시점 합성 이미지를 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력하는 단계를 더 포함하고, 제1 조망 위치와 대상 물체 사이의 거리, 그리고 제2 조망 위치와 대상 물체 사이의 거리는 서로 동일하다.

본 개시의 일 실시예에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템은, 메모리 및 메모리에 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하고, 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하고, 복수의 지점에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하기 위한 명령어들을 포함한다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 다양한 지점에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하고, 이를 이용하여 인터랙티브 객체 뷰어를 생성함으로써, 대상 물체에 대한 3차원 모델을 구축하는 경우에 비하여 객체 뷰어 생성/전송/수신/렌더링 등에 필요한 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있다.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(“통상의 기술자”라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템이 복수의 사용자 단말과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 신경 방사 필드를 학습하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 제공 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자 단말이 인터랙티브 객체 뷰어를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 제공 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.

본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.

본 개시에서, '기계학습 모델'은 주어진 입력에 대한 해답(answer)을 추론하는데 사용하는 임의의 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 기계학습 모델은 입력 레이어(층), 복수 개의 은닉 레이어 및 출력 레이어를 포함한 인공신경망 모델을 포함할 수 있으며, 여기서, 각 레이어는 복수의 노드를 포함할 수 있다. 본 개시에서, 기계학습 모델은 인공신경망 모델을 지칭할 수 있으며, 인공신경망 모델은 기계학습 모델을 지칭할 수 있다. 본 개시에서, '신경 방사 필드'가 기계학습 모델로서 구현될 수 있다. 본 개시의 일부 실시예에서, 하나의 기계학습 모델로 설명된 모델은 복수 개의 기계학습 모델을 포함할 수 있으며, 또한, 별도의 기계학습 모델로 설명된 복수 개의 모델은 단일 기계학습 모델로서 구현될 수도 있다.

본 개시에서, '디스플레이'는 컴퓨팅 장치와 연관된 임의의 디스플레이 장치를 지칭할 수 있는데, 예를 들어, 컴퓨팅 장치에 의해 제어되거나 컴퓨팅 장치로부터 제공된 임의의 정보/데이터를 표시할 수 있는 임의의 디스플레이 장치를 지칭할 수 있다.

본 개시에서, '복수의 A의 각각' 또는 '복수의 A 각각'은 복수의 A에 포함된 모든 구성 요소의 각각을 지칭하거나, 복수의 A에 포함된 일부 구성 요소의 각각을 지칭할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에서, '복수의 촬영 이미지'는 복수의 촬영 이미지를 포함하는 영상을 지칭할 수 있으며, '영상'은 영상에 포함된 복수의 촬영 이미지를 지칭할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 객체 뷰어 생성의 대상이 되는 물체(이하, 대상 물체)(110)가 다양한 지점(120_1, 120_2, …, 120_9) 및/또는 다양한 방향에서 촬영된 복수의 촬영 이미지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 사용자가 사용자 단말에 구비된 카메라(또는 이미지 센서)를 이용하여, 대상 물체(110) 주위를 회전하면서, 다양한 지점(120_1, 120_2, …, 120_9)에서 대상 물체(110)를 촬영한 영상(또는 영상에 포함된 복수의 촬영 이미지)을 수신할 수 있다. 사용자가 손/발을 움직여 대상 물체(110) 주위를 회전하면서 대상 물체(110)를 포함하는 영상/이미지를 촬영한 경우, 사람의 손/발이 일정하게 움직이는 것은 불가능에 가깝기 때문에, 대상 물체(110)로부터 복수의 촬영 이미지 각각이 촬영된 지점(120_1, 120_2, …, 120_9)까지의 거리 및 복수의 촬영 이미지 각각이 촬영된 지점(120_1, 120_2, …, 120_9) 사이의 간격은 일정하지 않을 수 있다.

그런 다음, 정보 처리 시스템은 수신된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 복수의 지점(130_1, 130_2, …, 130_14) 각각에서 대상 물체(110)를 바라본 복수의 시점 합성(view synthesis) 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, 복수의 지점(130_1, 130_2, …, 130_14)은 대상 물체(110)를 기준으로 동일한 거리(도 1에서 'd'로 도시됨)만큼 떨어진 지점일 수 있다. 예를 들어, 복수의 지점(130_1, 130_2, …, 130_14)은 대상 물체(110)가 중심에 위치한 구 또는 반구 상의 지점일 수 있다. 또한, 일 실시예에서, 복수의 지점(130_1, 130_2, …, 130_14)은 균일하게 배치될 수 있다. 예를 들어, 복수의 지점(130_1, 130_2, …, 130_14)은 대상 물체(110)를 중심으로 하는 측지 구면의 꼭지점(geodesic spherical vertex)의 위치에 기초하여, 균일한 간격으로 배치된 지점일 수 있다.

그 후, 정보 처리 시스템은 복수의 지점(130_1, 130_2, …, 130_14)에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 대상 물체(110)에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성할 수 있다. 생성된 인터랙티브 객체 뷰어는, 임의의 특정 조망 위치에서 대상 물체(110)를 바라본 모습을 묘사하는 특정 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다.

본 개시의 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법에 의하면, 다양한 지점에서 대상 물체(110)를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하고, 이를 이용하여 인터랙티브 객체 뷰어를 생성함으로써, 대상 물체(110)에 대한 3차원 모델을 구축하는 경우에 비하여, 객체 뷰어 생성/전송/수신/렌더링 등에 필요한 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있다.

상술한 설명에서, 복수의 촬영 이미지를 이용하여 대상 물체(110)에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하는 과정은 정보 처리 시스템에 의해 수행되는 것으로 기재하였으나, 이에 한정되지 않으며 다른 실시예에서는 다르게 구현될 수 있다. 예를 들어, 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체 뷰어를 생성하는 일련의 과정 중 적어도 일부 또는 모든 과정이 사용자 단말에 의해 수행될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해, 이하에서는 정보 처리 시스템에 의해 객체 뷰어 생성 과정이 수행되는 것을 전제로 설명하고자 한다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(230)이 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다. 도시된 바와 같이, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 인터랙티브 객체 뷰어 생성 서비스 및/또는 인터랙티브 객체 뷰어 제공 서비스를 제공할 수 있는 정보 처리 시스템(230)과 연결될 수 있다. 여기서, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 인터랙티브 객체 뷰어 생성 서비스 및/또는 인터랙티브 객체 뷰어 제공 서비스를 제공받을 사용자의 단말을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)은 인터랙티브 객체 뷰어 생성 서비스 및/또는 인터랙티브 객체 뷰어 제공 서비스 등과 관련된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션) 및 데이터를 저장, 제공 및 실행할 수 있는 하나 이상의 서버 장치 및/또는 데이터베이스, 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 기반의 하나 이상의 분산 컴퓨팅 장치 및/또는 분산 데이터베이스를 포함할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)에 의해 제공되는 인터랙티브 객체 뷰어 생성 서비스 및/또는 인터랙티브 객체 뷰어 제공 서비스는, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)의 각각에 설치된 인터랙티브 객체 뷰어 생성 애플리케이션, 인터랙티브 객체 뷰어 제공 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등을 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)은 인터랙티브 객체 뷰어 생성 애플리케이션 등을 통해 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 수신되는 대상 물체에 대한 객체 뷰어 생성 요청에 대응하는 정보를 제공하거나 대응하는 처리를 수행할 수 있다.

복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신할 수 있다. 네트워크(220)는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 정보 처리 시스템(230) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(220)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(220)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3) 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다.

도 2에서 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2) 및 PC 단말 (210_3)이 사용자 단말의 예로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 유선 및/또는 무선 통신이 가능하고 인터랙티브 객체 뷰어 생성 애플리케이션, 인터랙티브 객체 뷰어 제공 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등이 설치되어 실행될 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은, AI 스피커, 스마트폰, 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스, 셋톱 박스 등을 포함할 수 있다. 또한, 도 2에는 3개의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상이한 수의 사용자 단말이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하도록 구성될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(230)은 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지와 연관된 데이터를 수신할 수 있다. 그리고 나서, 정보 처리 시스템(230)은 이렇게 수신된 복수의 촬영 이미지와 연관된 데이터에 기초하여, 복수의 시점 합성 이미지를 생성하고, 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하여, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)에 제공할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 정보 처리 시스템(230)으로부터 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 수신할 수 있다. 그런 다음, 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 사용자로부터 특정 조망 위치에 관한 정보를 수신하고, 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제1 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제1 시점 합성 이미지를 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)의 디스플레이 상에 출력할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(210)은 인터랙티브 객체 뷰어 생성 애플리케이션, 인터랙티브 객체 뷰어 제공 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등을 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 도 2의 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2), PC 단말(210_3) 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210)은 메모리(312), 프로세서(314), 통신 모듈(316) 및 입출력 인터페이스(318)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(230)은 메모리(332), 프로세서(334), 통신 모듈(336) 및 입출력 인터페이스(338)를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 각각의 통신 모듈(316, 336)을 이용하여 네트워크(220)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(320)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 사용자 단말(210)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(210)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.

메모리(312, 332)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(312, 332)는 ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(210) 또는 정보 처리 시스템(230)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(312, 332)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 사용자 단말(210)에 설치되어 구동되는 인터랙티브 객체 뷰어 생성 애플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(312, 332)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리(312, 332)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(220)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(312, 332)에 로딩될 수 있다.

프로세서(314, 334)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(312, 332) 또는 통신 모듈(316, 336)에 의해 프로세서(314, 334)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314, 334)는 메모리(312, 332)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(316, 336)은 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(210) 및/또는 정보 처리 시스템(230)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터(예를 들어, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어 생성 요청, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어 제공 요청 등)는 통신 모듈(316)의 제어에 따라 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(336)과 네트워크(220)를 거쳐 사용자 단말(210)의 통신 모듈(316)을 통해 사용자 단말(210)에 수신될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)은 정보 처리 시스템(230)으로부터 통신 모듈(316)을 통해 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어와 연관된 데이터 등을 수신할 수 있다.

입출력 인터페이스(318)는 입출력 장치(320)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(318)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 정보 처리 시스템(230)이나 다른 사용자 단말이 제공하는 정보 및/또는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면 등이 입출력 인터페이스(318)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 도 3에서는 입출력 장치(320)가 사용자 단말(210)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(230)의 입출력 인터페이스(338)는 정보 처리 시스템(230)과 연결되거나 정보 처리 시스템(230)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)에 포함되도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 도 3의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 상술된 입출력 장치(320) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(210)에 더 포함되도록 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 인터랙티브 객체 뷰어 생성 서비스를 제공하는 애플리케이션 등이 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션 및/또는 프로그램과 연관된 코드가 사용자 단말(210)의 메모리(312)에 로딩될 수 있다.

인터랙티브 객체 뷰어 생성 서비스를 제공하는 애플리케이션 등을 위한 프로그램이 동작되는 동안에, 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 수신할 수 있으며, 수신된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 메모리(312)에 저장하거나 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314)는 복수의 촬영 이미지를 수신하여. 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서(314)는 조망 위치에 관한 정보를 수신하여, 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다.

사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입력 장치(320), 다른 사용자 단말, 정보 처리 시스템(230) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(314)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 입출력 장치(320)로 정보 및/또는 데이터를 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(314)는 수신한 정보 및/또는 데이터를 사용자 단말의 화면에 디스플레이할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 복수의 사용자 단말(210) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(334)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)에 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 사용자 단말(210)로부터 수신된 복수의 촬영 이미지와 연관된 데이터에 기초하여, 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하고, 복수의 지점에 대한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여 인터랙티브 객체 뷰어를 생성할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 사용자 단말(210)의 디스플레이 출력 가능 장치(예: 터치 스크린, 디스플레이 등), 음성 출력 가능 장치(예: 스피커) 등의 출력 장치(320)를 통해 처리된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는, 생성된 인터랙티브 객체 뷰어(또는 인터랙티브 객체 뷰어와 연관된 데이터)을 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)로 제공하고, 인터랙티브 객체 뷰어(예를 들어, 특정 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 특정 시점 합성 이미지)를 사용자 단말(210)의 디스플레이 출력 가능 장치 등을 통해 출력하도록 구성될 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 먼저, 정보 처리 시스템은 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지 또는 대상 물체를 다양한 방향에서 촬영한 영상을 수신할 수 있다(410). 정보 처리 시스템이 영상을 수신한 경우, 정보 처리 시스템은 영상 내에 포함된 복수의 촬영 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 대상 물체 주위를 회전하면서 촬영한 영상을 사용자 단말로부터 수신하고, 영상으로부터 복수의 촬영 이미지를 획득할 수 있다.

그런 다음, 정보 처리 시스템은 복수의 촬영 이미지 각각이 촬영된 위치 및 포즈를 추정할 수 있다(420). 여기서, 각 촬영 이미지가 촬영된 위치 및 포즈는, 각 촬영 이미지가 촬영된 지점에서 카메라의 위치 및 방향 등을 지칭할 수 있다. 위치 및 포즈 추정에는 이미지로부터 위치 및 포즈를 추정하기 위한 다양한 추정 방법이 사용될 수 있다. 예를 들어, 복수의 촬영 이미지로부터 특징점을 추출하고, 이를 이용하여 각 촬영 이미지가 촬영된 위치 및 포즈를 추정하는 사진 측량 기술이 사용될 수 있으나 이에 한정되지 않으며, 다양한 위치 및 포즈 추정 방법이 사용될 수 있다.

그 후, 정보 처리 시스템은 복수의 촬영 이미지 및 각 촬영 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 신경 방사 필드(neural radiance field)를 생성할 수 있다(430). 여기서, 신경 방사 필드는 기계학습 모델(예를 들어, 인공신경망 모델)일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 신경 방사 필드는 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 모델일 수 있다. 예를 들어, 신경 방사 필드는 다음과 같은 수학식으로 표현될 수 있다.

여기서,

는 신경 방사 필드,

는 신경 방사 필드의 파라미터,

,

는 각각 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향,

,

는 각각 색상 값과 볼륨 밀도 값을 나타낸다. 구체적 예로, 색상 값

는 위치

에 대해 시야 방향

로 바라봤을 때 보여지는 색상 값(예를 들어, RGB 색상 값)을 나타낼 수 있으며, 볼륨 밀도 값

는 위치

에 대해 시야 방향

로 바라봤을 때, 물체가 존재하지 않으면 0의 값을 가지고, 물체가 존재하면 투명도에 따라 0 초과 1 이하의 임의의 실수 값을 가질 수 있다(즉, 볼륨 밀도는 빛이 차단되는 비율을 의미할 수 있다). 학습된 신경 방사 필드를 이용하면, 대상 물체가 위치한 특정 공간 내의 임의의 위치 및 시야 방향에 대한 색상 값 및 볼륨 밀도 값을 추정할 수 있다.

일 실시예에서, 신경 방사 필드는 복수의 촬영 이미지에 포함된 픽셀 값과 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 산출되는 추정 픽셀 값 사이의 차이를 최소화하도록 학습될 수 있다. 즉, 촬영 이미지에 포함된 픽셀 값과 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 산출되는 추정 픽셀 값 사이의 차이에 기초하여, 손실 함수(loss function)가 정의될 수 있다. 예를 들어, 신경 방사 필드를 학습하기 위한 손실 함수는 다음과 같은 수학식으로 표현될 수 있다.

여기서,

,

은 각각 촬영 이미지에 포함된 정답(Ground Truth) 픽셀 값, 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 산출되는 추정 픽셀 값을 나타낸다. 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 추정 픽셀 값(

)을 산출하는 방법은 도 5를 참조하여 상세히 후술된다.

그리고 나서, 정보 처리 시스템은 대상 물체에 대한 신경 방사 필드를 이용하여, 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성할 수 있다(440). 학습된 신경 방사 필드를 이용하면 대상 물체가 위치한 특정 공간 내의 임의의 위치 및 시야 방향에 대한 색상 값 및 볼륨 밀도 값을 추정할 수 있기 때문에, 이를 이용하여 임의의 위치 및 시야 방향에서 대상 물체를 바라본 이미지를 합성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하기 위해, 뷰어 좌표계의 중심점을 추정할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 각 촬영 이미지가 촬영된 지점에서 카메라의 위치들의 중심점을 추정함으로써 뷰어 좌표계의 중심점을 추정할 수 있다.

구체적 예로, 정보 처리 시스템은 각 촬영 이미지가 촬영된 지점에서 카메라의 위치(및 포즈 등)를 나타내는 복수의 변환 행렬(Transformation Matrix)을 산출할 수 있고, 산출된 복수의 변환 행렬의 평균을 산출함으로써 뷰어 좌표계의 중심점을 추정할 수 있다. 변환 행렬의 일 예시는 아래와 같은 수학식으로 표현될 수 있다.

여기서,

는 카메라의 위치,

는 회전 행렬(rotation matrix)을 나타낸다.

추가적으로 또는 대안적으로, 정보 처리 시스템은 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하기 위해, 뷰어 좌표계의 방향을 추정할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 뷰어 좌표계의 수평 방향(또는 수직 방향)을 추정할 수 있으며, 이는 즉 뷰어의 회전 방향을 추정하는 것을 의미할 수 있다.

예를 들어, 정보 처리 시스템은 카메라의 지자기 센서를 통해 측정된 데이터를 이용하여 뷰어의 수평 방향(또는 수직 방향)을 추정할 수 있다. 다른 예로, 정보 처리 시스템은 각 촬영 이미지에 기초하여 복수의 특징점을 추출하고, 추출된 복수의 특징점에 기초하여 점 구름(Sparse Point Cloud)을 생성한 뒤, 생성된 점 구름에 기초하여 평면 세그멘테이션(예를 들어, Open3D Plane Segmentation)을 수행함으로써 뷰어의 수평 방향(또는 수직 방향)을 추정할 수 있다. 이 경우, 정보 처리 시스템은 점 구름에 기초하여 평면 세그멘테이션(예를 들어, Open3D Plane Segmentation)을 수행하여 수평면의 법선 벡터(normal vector)를 산출하고, 각 카메라의 회전 행렬(예를 들어, 수학식 3에서

, 즉, 각 촬영 이미지가 촬영된 지점에서 각 카메라의 위치 및 포즈 등을 나타내는 변환 행렬 중 일부)에 법선 벡터를 곱함으로써 뷰어의 방향에 따라 각 카메라의 보정된 회전 행렬을 산출할 수 있다.

생성되는 인터랙티브 객체 뷰어의 균일성을 위해, 복수의 시점 합성 이미지 각각과 연관된 복수의 지점은 대상 물체(예를 들어, 뷰어 좌표계의 중심점)를 기준으로 동일한 거리(d)만큼 떨어진 지점이고/이거나 균일하게 배치된 지점일 수 있다. 예를 들어, 복수의 지점은 대상 물체가 중심에 위치한 구 또는 반구 상의 균일하게 배치된 지점일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 균일하게 배치된 복수의 지점을 추출하기 위해, 측지 구면의 꼭지점의 위치를 이용할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 복수의 시점 합성 이미지 각각과 연관된 복수의 지점이 뷰어의 중심점으로부터 떨어진 최적의 거리(d)(즉, 대상 물체가 중심에 위치한 구 또는 반구의 반지름)를 산출할 수 있다. 일 실시예에서, 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지는 대상 물체와의 적절한 거리를 유지하지 못한 상태에서 촬영된 이미지일 수 있다. 예를 들어, 대상 물체의 크기가 큰 경우(예를 들어, 소파), 공간 상의 제약 등으로 인해 대상 물체와 충분한 거리를 유지하면서 대상 물체 주위를 회전하며 촬영하기 어려울 수 있다. 이 경우, 촬영 이미지에 대상 물체의 일부가 잘려있거나, 대상 물체 전체를 조망하기에 부적절한 크기의 피사체로 포함되어 있을 수 있다. 따라서, 정보 처리 시스템은 사용자가 뷰어를 통해 대상 물체 전체를 조망할 수 있도록, 복수의 시점 합성 이미지 각각과 연관된 복수의 지점이 뷰어의 중심점으로부터 떨어진 최적의 거리(d)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 전경 추출 알고리즘(예를 들어, Foreground Masking Algorithm)을 이용하여 뷰어의 최적의 화각/거리를 산출할 수 있다.

그 후, 정보 처리 시스템은 복수의 지점에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성할 수 있다(450). 생성된 인터랙티브 객체 뷰어는, 임의의 특정 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 모습을 묘사하는 특정 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다.

정보 처리 시스템은 생성된 인터랙티브 객체 뷰어를 사용자 단말로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 뷰어 전송 시 리소스를 절약하기 위해, 비디오 인코딩 방법을 이용하여 인터랙티브 객체 뷰어를 영상으로 인코딩하여 전송할 수 있다. 그런 다음, 사용자 단말은 수신된 영상에 기초하여 인터랙티브 객체 뷰어 구현을 위해 필요한 일부의 영상 프레임을 추출하여 사용할 수 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 신경 방사 필드를 학습하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 신경 방사 필드(

)는 특정 공간 상의 위치 정보(

) 및 시야 방향 정보(

)를 입력 받아, 색상 값(

)과 볼륨 밀도 값(

)을 추론할 수 있다. 예를 들어, 신경 방사 필드는 상술한 수학식 1로 표현될 수 있다. 여기서, 신경 방사 필드는 복수의 촬영 이미지에 포함된 픽셀 값과 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 산출되는 추정 픽셀 값 사이의 차이를 최소화하도록 학습될 수 있다. 예를 들어, 신경 방사 필드를 학습하기 위한 손실 함수는 상술한 수학식 2로 표현될 수 있다.

상술한 수학식 2에서,

은 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 산출되는 추정 픽셀 값을 나타내는데, 예를 들어, 추정 픽셀 값은 다음과 같은 과정에 의해 산출될 수 있다.

우선, 정보 처리 시스템은 대상 물체(510)를 촬영한 복수의 촬영 이미지의 초점 중심(o)으로부터 상면(image plane) 상의 한 점(한 픽셀)을 잇는 가상의 반직선(이하, 레이(ray; 광로),

)을 상정할 수 있다. 그런 다음, 레이 상에 존재하는 복수의 샘플링 지점들(520, 530, 540, 550, 560, 570, 580)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 레이 상에서, 균일한 간격으로 복수의 샘플링 지점들(520, 530, 540, 550, 560, 570, 580)을 추출할 수 있다. 그런 다음, 정보 처리 시스템은 복수의 샘플링 지점들(520, 530, 540, 550, 560, 570, 580)의 위치 정보 및 시야 방향 정보(샘플링 지점으로부터 초점 중심으로 향하는 방향)를 신경 방사 필드에 입력하여, 해당 지점들의 색상 값과 볼륨 밀도 값을 추론할 수 있다. 그런 다음, 복수의 샘플링 지점들(520, 530, 540, 550, 560, 570, 580)에 대해 추론된 색상 값 및 볼륨 밀도 값에 기초하여, 상면(image plane)(구체적으로, 해당 레이와 상면이 만나는 지점, 즉, 픽셀)에 맺힌 추정 픽셀 값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 복수의 샘플링 지점들(520, 530, 540, 550, 560, 570, 580)에 대해 추론된 각 색상 값을 추론된 각 볼륨 밀도 값에 비례하여 누적시켰을 때의 색상 값을 산출함으로써, 상면에 맺힌 추정 픽셀 값을 산출할 수 있다. 구체적으로, 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 추정 픽셀 값을 산출하는 과정은 아래의 수학식 4로 표현될 수 있다.

여기서,

은 레이,

은 산출되는 추정 픽셀 값,

,

은 각각 가까운 경계(예를 들어, 볼륨 밀도가 0이 아닌 가장 가까운 지점), 먼 경계(예를 들어, 볼륨 밀도가 0이 아닌 가장 먼 지점),

는 볼륨 밀도 값,

는 색상 값,

,

는 각각 샘플링 지점의 위치 정보, 시야 방향 정보를 나타내며,

는

부터

까지 누적 투과율(즉, 레이(빛)가

부터

까지 다른 입자와 부딪히지 않고 이동할 수 있는 확률)을 나타낸다. 이러한 추정 픽셀 값을 산출하는 과정을 복수의 촬영 이미지 내의 모든 픽셀에 대해 수행할 수 있다.

신경 방사 필드는 이렇게 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 산출되는 추정 픽셀 값과 실제 이미지에 포함된 픽셀 값과 사이의 차이가 최소화되도록 학습될 수 있다. 구체적 예로, 신경 방사 필드를 학습하기 위한 손실 함수는 아래와 같은 수학식 5로 표현될 수 있다.

여기서,

은 레이,

은 복수의 촬영 이미지에 대한 레이들의 집합,

,

은 각각 레이

에 대한 정답(Ground Truth) 픽셀 값, 신경 방사 필드에 의해 추정된 색상 값과 볼륨 밀도 값에 기초하여 산출되는 추정 픽셀 값을 나타낸다.

추가적으로 또는 대안적으로, 정보 처리 시스템은 레이 상에 존재하는 복수의 샘플링 지점들(520, 530, 540, 550, 560, 570, 580)을 추출하고, 추정 픽셀 값을 산출하는 과정을 복수 번 수행할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 계층적 볼륨 샘플링 과정을 수행할 수 있다. 구체적으로, 하나의 신경 방사 필드를 사용하는 대신에 거친(coarse) 모델과 정밀한(fine) 모델 두가지를 사용할 수 있다. 우선, 상술한 방법에 따라 거친 모델로부터 출력된 색상 값 및 볼륨 밀도 값을 추론할 수 있다. 그런 다음, 거친 모델의 출력 값을 이용하여, 대상 물체(510)(구체적 예로, 대상 물체의 표면(surface))가 존재할 것으로 추정되는 부분에서 더 많은 샘플링 지점들을 추출하고, 대상 물체(510)가 존재하지 않을 것으로 추정되는 부분에서 더 적은 샘플링 지점들을 추출하여, 정밀한 모델을 학습할 수 있다. 여기서, 정밀한 모델을 학습하기 위한 손실 함수는 아래와 같은 수학식 6으로 표현될 수 있다.

여기서,

은 복수의 촬영 이미지에 대한 레이들의 집합,

,

는 각각 ray

에 대한 정답 픽셀 값, 거친 모델에 의한 추정 색상 값, 정밀한 모델에 의한 추정 색상 값을 나타낼 수 있다. 최종적으로, 학습된 정밀한 모델을 이용하여, 대상 물체(510)에 대한 복수의 시점 합성 이미지를 생성할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 직접 볼륨 밀도를 추정하는 대신, 부호 있는 거리 함수(Signed Distance Function; SDF)로 레이 상의 볼륨 밀도를 표현하여 대상 물체(510)의 표면(surface) 위치에 대한 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 볼륨 밀도는 학습 가능한 SDF의 변형으로 모델링될 수 있다. 구체적 예로, 볼륨 밀도는 아래와 같은 수학식 7로 모델링될 수 있다.

여기서,

,

이고,

여기서,

는 볼륨 밀도 함수,

,

는 학습 가능한 파라미터,

는 평균이 0이고

의 스케일 파라미터를 갖는 라플라스 분포의 누적 분포 함수,

는 대상 물체(510)가 차지하는 영역,

는 대상 물체의 경계면,

는 지점

가 대상 물체(510)가 차지하는 영역 내에 있으면 1, 아니면 0인 함수,

는 지점

가 대상 물체(510)가 차지하는 영역 내에 있으면 양수, 아니면 음수를 가지면서, 경계면에 대한 거리에 따라 값이 변하는 함수를 나타낸다.

이 경우, 신경 방사 필드의 학습을 위한 손실 함수는 색상 손실 및 아이코날(Eikonal) 손실에 기초하여 정의될 수 있다. 여기서, 색상 손실은 상술한 방법(예를 들어, 수학식 2, 수학식 5 또는 수학식 6)과 유사하게 산출될 수 있으며, 아이코날 손실은 기하학적 패널티를 나타내는 손실이다. 구체적 예로, 손실 함수는 아래와 같은 수학식 8로 정의될 수 있다.

여기서,

는 총 손실,

는 색상 손실,

는 아이코날 손실,

는 하이퍼 파라미터(예를 들어, 0.1)를 나타낸다.

상술한 바와 같이, 정보 처리 시스템은 신경 방사 필드를 다양한 방식에 따라 학습(생성)할 수 있으며, 생성된 신경 방사 필드를 이용하여 대상 물체(510)를 다양한 지점에서 바라본 복수의 시점 이미지를 생성할 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 제공 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 먼저, 사용자 단말은 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 수신할 수 있다(610). 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어는, 복수의 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 포함할 수 있다. 여기서, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어는 도 4를 참조하여 상술한 바와 동일/유사하게 생성된 객체 뷰어일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 수신된 객체 뷰어는 비디오 인코딩 방법을 이용하여 인코딩된 영상일 수 있다. 이 경우, 사용자 단말은 수신된 영상에 기초하여 인터랙티브 객체 뷰어 구현을 위해 필요한 일부의 영상 프레임을 추출하여 사용함으로써 뷰어 송수신시 필요한 리소스를 절약할 수 있다.

그 후, 사용자 단말은 수신된 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여, 특정 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 모습을 묘사하는 특정 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 사용자로부터 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다(620). 예를 들어, 사용자 단말은 사용자 단말과 연관된 입력 장치(예를 들어, 마우스, 터치 스크린 등)를 통해 조망 위치를 조정하는 사용자 입력을 통해, 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다. 다른 예로, 사용자 단말은 사용자 단말에 구비된 가속도 센서, 자이로 센서 등을 이용하여 사용자 단말의 위치 및/또는 포즈 정보를 획득하고, 이를 이용하여 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다. 그런 다음, 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제1 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제1 시점 합성 이미지를 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력할 수 있다(630).

추가적으로, 사용자 단말은 다른 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 모습을 묘사하는 다른 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 사용자로부터 제2 조망 위치에 관한 정보를 수신하고(640), 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제2 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제2 시점 합성 이미지를 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력할 수 있다(650). 제2 조망 위치에 관한 정보의 수신은 상술한 제1 조망 위치에 관한 정보의 수신과 동일/유사하게 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 조망 위치와 대상 물체 사이의 거리, 그리고 제2 조망 위치와 대상 물체 사이의 거리는 서로 동일할 수 있다. 즉, 사용자 단말은 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여, 대상 물체로부터의 거리가 동일한 복수의 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다.

이러한 방식으로, 사용자 단말은 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여, 다양한 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 다양한 시점 합성 이미지를 빠르게 제공할 수 있다. 기존의 3차원 모델을 이용하는 방식의 경우, 사용자 단말에서 3차원 모델을 이용하여 다양한 시점에서 바라본 이미지를 렌더링 해야 하므로, 컴퓨팅 리소스가 많은 단점이 있으나, 본 개시의 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하는 경우, 그러한 문제점을 해소할 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자(710)가 사용자 단말(720)을 통해 인터랙티브 객체 뷰어를 제공받는 예시를 나타내는 도면이다. 사용자(710)는 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어가 수신된 사용자 단말(720)을 이용하여, 대상 물체를 다양한 조망 위치에서 바라본 다양한 시점 합성 이미지(730, 740)를 제공받을 수 있다.

먼저, 사용자(710)는 대상 물체를 관찰하기 위한 특정 조망 위치에 대한 정보를 사용자 단말(720)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자(710)는 손가락을 이용하여 사용자 단말(720)의 터치 스크린을 터치 또는 스와이핑(swiping)함으로써, 조망 위치를 조정하는 사용자 입력을 수행할 수 있으며, 사용자 단말(720)은 이러한 사용자 입력을 통해 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다. 다른 예로, 사용자(710)는 사용자 단말(720)이 특정 방향을 향하도록 사용자 단말(720)을 이동시킬 수 있으며, 사용자 단말(720)은 사용자 단말(720)에 구비된 가속도 센서 및/또는 자이로 센서 등을 이용하여 사용자 단말(720)의 위치 및/또는 포즈 정보를 획득하고, 이를 이용하여 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다.

그런 다음, 사용자 단말(720)은 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제1 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제1 시점 합성 이미지(730)를 사용자 단말(720)의 디스플레이 상에 출력할 수 있다.

다른 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 합성 이미지를 열람하고 싶은 경우, 사용자(710)는 다른 조망 위치에 대한 정보를 사용자 단말(720)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자(710)는 손가락을 이용하여 사용자 단말(720)의 터치 스크린을 터치 또는 특정 방향으로 스와이핑함으로써, 조망 위치를 조정하는 사용자 입력을 수행할 수 있으며, 사용자 단말(720)은 이러한 사용자 입력을 통해 제2 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다. 다른 예로, 사용자(710)는 사용자 단말(720)이 기존의 방향과 다른 방향을 향하도록 사용자 단말(720)을 이동시킬 수 있으며, 사용자 단말(720)은 사용자 단말(720)에 구비된 가속도 센서 및/또는 자이로 센서 등을 이용하여 사용자 단말(720)의 위치 및/또는 포즈 정보를 획득하고, 이를 이용하여 제2 조망 위치에 관한 정보를 수신할 수 있다.

그런 다음, 사용자 단말(720)은 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제2 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제2 시점 합성 이미지(740)를 사용자 단말(720)의 디스플레이 상에 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(720)은 대상 물체가 카메라에 의해 촬영된 실제 공간에 배치된 것과 같이 느껴지도록 하는 사용자 경험을 제공하기 위해, 카메라(또는 이미지 센서 등)에 의해 촬영된 실제 공간의 이미지 상에 시점 합성 이미지(730, 740)를 가상으로 배치하여 사용자 단말(720)의 디스플레이 상에 표시할 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법(800)의 예시를 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 인터랙티브 객체 뷰어 생성 방법(800)은 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 방법(800)은 프로세서가 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신함으로써 개시될 수 있다(S810).

그런 다음, 프로세서는 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성할 수 있다(S820). 일 실시예에서, 복수의 지점은 대상 물체가 중심에 위치한 구 또는 반구 상의 지점일 수 있다. 또한, 일 실시예에서, 복수의 지점은 대상 물체를 중심으로 하는 측지 구면의 꼭지점의 위치에 기초하여 균일한 간격으로 배치된 지점일 수 있다.

예를 들어, 프로세서는 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체에 대한 신경 방사 필드를 생성하고, 대상 물체에 대한 신경 방사 필드를 이용하여 대상 물체로부터 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, 대상 물체에 대한 신경 방사 필드는, 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도 값을 출력하도록 학습된 인공신경망 모델일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 대상 물체에 대한 신경 방사 필드는 복수의 촬영 이미지 및 각 촬영 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습될 수 있다.

그 후, 프로세서는 복수의 지점에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성할 수 있다(S830). 생성된 인터랙티브 객체 뷰어는, 임의의 특정 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 모습을 묘사하는 특정 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 인터랙티브 객체 뷰어 제공 방법(900)의 예시를 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 인터랙티브 객체 뷰어 제공 방법(900)은 프로세서(예를 들어, 사용자 단말의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 방법(900)은 프로세서가 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 수신함으로써 개시될 수 있다(S910). 여기서, 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어는 특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하고, 복수의 촬영 이미지에 기초하여 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 복수의 지점 각각에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성한 후에, 복수의 지점에 관한 정보 및 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여 생성된 것일 수 있다.

그런 다음, 프로세서는 수신된 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여, 임의의 특정 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 모습을 묘사하는 특정 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다.

예를 들어, 프로세서는 사용자로부터 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신하고(S920), 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제1 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제1 시점 합성 이미지를 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력할 수 있다(S930). 추가적으로, 프로세서는 사용자로부터 제2 조망 위치에 관한 정보를 수신하고(S940), 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 제2 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 제2 시점 합성 이미지를 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력할 수 있다(S950). 여기서, 제1 조망 위치와 대상 물체 사이의 거리, 그리고 제2 조망 위치와 대상 물체 사이의 거리는 서로 동일할 수 있다. 즉, 인터랙티브 객체 뷰어는 대상 물체로부터의 거리가 동일한 복수의 조망 위치에서 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 제공할 수 있다.

도 8, 도 9의 흐름도 및 상술한 설명은 일 예시일 뿐이며, 다른 실시예에서는 다양하게 변형되어 구현될 수 있다.

상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록 수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는 지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

소프트웨어로 구현되는 경우, 상기 기법들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 컴퓨터 판독 가능한 매체 상에 저장되거나 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 통해 전송될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하여 컴퓨터 저장 매체들 및 통신 매체들 양자를 포함한다. 저장 매체들은 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체들일 수도 있다. 비제한적인 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 소망의 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 이송 또는 저장하기 위해 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 칭해진다.

예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 전송되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 본원에서 사용된 디스크(disk) 와 디스크(disc)는, CD, 레이저 디스크, 광 디스크, DVD(digital versatile disc), 플로피디스크, 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크들(disks)은 보통 자기적으로 데이터를 재생하고, 반면 디스크들(discs) 은 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 위의 조합들도 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.

소프트웨어 모듈은, RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체 내에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는, 프로세가 저장 매체로부터 정보를 판독하거나 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록, 프로세서에 연결될 수 있다. 대안으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서와 저장 매체는 ASIC 내에 존재할 수도 있다. ASIC은 유저 단말 내에 존재할 수도 있다. 대안으로, 프로세서와 저장 매체는 유저 단말에서 개별 구성요소들로서 존재할 수도 있다.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

110: 대상 물체
120: 복수의 촬영 이미지 각각이 촬영된 지점
130: 복수의 지점

Claims

적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 인터랙티브(interactive) 객체 뷰어 생성 방법에 있어서,
특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 제1 복수의 지점 각각에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하는 단계 - 상기 제1 복수의 지점 각각으로부터 상기 대상 물체까지의 거리 중 적어도 두 개는 상이함 -;
상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 제2 복수의 지점 각각에서 상기 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성(view synthesis) 이미지를 생성하는 단계; 및
상기 제2 복수의 지점에 관한 정보 및 상기 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 상기 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계는,
상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 대상 물체에 대한 신경 방사 필드(neural radiance field)를 생성하는 단계; 및
상기 대상 물체에 대한 신경 방사 필드를 이용하여, 상기 대상 물체로부터 동일한 거리만큼 떨어진 상기 제2 복수의 지점 각각에서 상기 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 생성 방법.
제2항에 있어서,
상기 대상 물체에 대한 신경 방사 필드는, 상기 복수의 촬영 이미지 및 각 촬영 이미지가 촬영된 위치 및 포즈에 기초하여 학습된, 객체 뷰어 생성 방법.
제2항에 있어서,
상기 대상 물체에 대한 신경 방사 필드는, 상기 특정 공간 상의 위치 정보 및 시야 방향(viewing direction) 정보를 입력 받아, 색상 값과 볼륨 밀도(volume density) 값을 출력하도록 학습된 인공신경망 모델인, 객체 뷰어 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 복수의 지점은, 상기 대상 물체가 중심에 위치한 구 또는 반구 상의 지점인, 객체 뷰어 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 복수의 지점은, 상기 대상 물체를 중심으로 하는 측지 구면의 꼭지점(geodesic spherical vertex)의 위치에 기초하여, 균일한 간격으로 배치된 지점인, 객체 뷰어 생성 방법.
사용자 단말의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 인터랙티브 객체 뷰어 제공 방법에 있어서,
대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 수신하는 단계;
사용자로부터 제1 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계; 및
상기 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 상기 제1 조망 위치에서 상기 대상 물체를 바라본 제1 시점 합성 이미지를 상기 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력하는 단계
를 포함하고,
상기 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어는,
특정 공간 상에 위치한 상기 대상 물체를 제1 복수의 지점 각각에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하고,
상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 제2 복수의 지점 각각에서 상기 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성한 후에,
상기 제2 복수의 지점에 관한 정보 및 상기 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여 생성되고,
상기 제1 복수의 지점 각각으로부터 상기 대상 물체까지의 거리 중 적어도 두 개는 상이한, 객체 뷰어 제공 방법.
제7항에 있어서,
상기 사용자로부터 제2 조망 위치에 관한 정보를 수신하는 단계; 및
상기 인터랙티브 객체 뷰어를 이용하여 상기 제2 조망 위치에서 상기 대상 물체를 바라본 제2 시점 합성 이미지를 상기 사용자 단말의 디스플레이 상에 출력하는 단계
를 더 포함하고,
상기 제1 조망 위치와 상기 대상 물체 사이의 거리, 그리고 상기 제2 조망 위치와 상기 대상 물체 사이의 거리는 서로 동일한, 객체 뷰어 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계는,
상기 제2 복수의 지점으로부터 상기 대상 물체까지의 거리를 결정하는 단계; 및
상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 대상 물체를 기준으로 상기 결정된 거리만큼 떨어진 상기 제2 복수의 지점 각각에서 상기 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계는,
뷰어 좌표계의 중심점을 추정하는 단계; 및
상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 뷰어 좌표계의 중심점으로부터 동일한 거리만큼 떨어진 상기 제2 복수의 지점 각각에서 상기 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 제공 방법.
제10항에 있어서,
상기 뷰어 좌표계의 중심점을 추정하는 단계는,
상기 제1 복수의 지점 각각과 연관된 카메라의 위치를 나타내는 복수의 변환 행렬을 산출하는 단계; 및
상기 복수의 변환 행렬에 기초하여, 뷰어 좌표계의 중심점을 추정하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계는,
뷰어 좌표계의 수평 방향 또는 수직 방향 중 적어도 하나를 추정하는 단계; 및
상기 뷰어 좌표계의 수평 방향 또는 수직 방향 중 적어도 하나 및 상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여, 상기 제2 복수의 지점 각각에서 상기 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 제공 방법.
제12항에 있어서,
상기 뷰어 좌표계의 수평 방향 또는 수직 방향 중 적어도 하나를 추정하는 단계는,
상기 복수의 촬영 이미지를 촬영한 카메라의 지자기 센서를 통해 측정된 데이터를 이용하여, 상기 뷰어 좌표계의 수평 방향 또는 수직 방향 중 적어도 하나를 추정하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 제공 방법.
제12항에 있어서,
상기 뷰어 좌표계의 수평 방향 또는 수직 방향 중 적어도 하나를 추정하는 단계는,
상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여, 복수의 특징점을 추출하는 단계;
상기 복수의 특징점에 기초하여, 점 구름을 생성하는 단계; 및
상기 점 구름에 기초하여 평면 세그멘테이션을 수행함으로써, 상기 뷰어 좌표계의 수평 방향 또는 수직 방향 중 적어도 하나를 추정하는 단계
를 포함하는, 객체 뷰어 제공 방법.
제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
정보 처리 시스템으로서,
메모리; 및
상기 메모리에 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로그램은,
특정 공간 상에 위치한 대상 물체를 제1 복수의 지점 각각에서 촬영한 복수의 촬영 이미지를 수신하고 - 상기 제1 복수의 지점 각각으로부터 상기 대상 물체까지의 거리 중 적어도 두 개는 상이함 -,
상기 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 대상 물체를 기준으로 동일한 거리만큼 떨어진 제2 복수의 지점 각각에서 상기 대상 물체를 바라본 복수의 시점 합성 이미지를 생성하고,
상기 제2 복수의 지점에 관한 정보 및 상기 복수의 시점 합성 이미지에 기초하여, 상기 대상 물체에 대한 인터랙티브 객체 뷰어를 생성하기 위한 명령어들을 포함하는, 정보 처리 시스템.