포인트 클라우드 기하 정보 압축 성능 향상 방법

Abstract

최근 3-dimension (3D) 그래픽스 기술이 눈부시게 발전하면서 점차 기술을 적용하는 분야가 늘어나고 있다. 기존에는 게임 혹은 애니메이션과 같은 문화 산업에서 주로 사용되었던 3D 기술이, 오늘날 드론 산업 또는 가상현실(Virtual Reality, VR), 스포츠 방송 등과 같이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이처럼 3D 기술이 다양하게 응용되고 이와 관련된 산업이 나날이 발전함에 따라 3D 기술을 사용하는 사람들의 요구 또한 다양하고 복잡해지고 있다. 이를 해결하기 위한 3D 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 압축 기술, 빠르게 데이터를 전송 및 처리하기 위한 기술, 3D 모델을 정확하게 렌더링(rendering)하는 기술 등 다양한 기술들이 3D 응용분야의 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이 같은 추세에 힘입어 최근 포인트 클라우드 데이터가 주목을 받고 있다. 이전 3D 기술들은 일반적으로 메쉬(Mesh) 데이터를 주로 이용해왔다. 메쉬 데이터는 기하(geometry) 정보, 속성(attribute) 정보, 연결(index) 정보 등으로 구성되어 있다. 기하 정보에는 각 정점(vertex)들의 위치 정보가 기록되고, 속성 정보에는 색상(color) 정보, 법선(normal vector) 정보 등을 비롯한 여러 가지 정보가 기록되며, 연결 정보는 각 정점들이 어떻게 표면(surface)을 구성하고 있는지에 대한 정보가 기록된다. 이 같이 메쉬 데이터가 많은 양의 정보를 포함하고 있는 반면에 포인트 클라우드 데이터는 기하 정보, 속성 정보(주로 색상 정보)로만 구성되어 있기 때문에, 메쉬 데이터와는 달리 연결 정보에 대한 연산 및 저장이 필요하지 않다. 이처럼 포인트 클라우드 데이터는 메쉬 데이터보다 비교적 가볍다는 장점이 있어 3D 분야에서 점점 주목을 받고 있다. 이러한 추세에 국제표준화기구(International Organization for Standardization) 산하 기구인 Moving Picture Expert Group (MPEG)에서는, 2015년부터 Point Cloud Coding (PCC)에 대한 표준화를 시작하여 작업을 진행하고 있다. PCC 표준화 작업은 포인트 클라우드 데이터 압축, 복원 및 렌더링 등 여러 가지 기술적 요소에 대하여 목표를 세우고 이를 달성하기 위한 연구를 진행하고 있다. 본 논문은 PCC의 기하 정보에 대한 압축 효율을 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 MPEG에서 사용하고 있는 PCC 참조 소프트웨어는 옥트리(octree) 구조를 활용하여 기하 정보를 압축하는 방법을 사용하고 있다. 옥트리 구조를 통해 각 포인트들의 위치 정보를 표현하고 이를 8비트 크기의 데이터로 저장한다. 그리고 이러한 과정을 근 노드로부터 잎 노드에 이르기까지 연속적으로 반복함으로써, 사용자가 원하는 화질을 충족시킬 때까지 옥트리 구조 깊이를 늘려가며 전체 옥트리 구조를 완성시킨다. 그리고 전체 옥트리 데이터에 대해 엔트로피 코딩을 한 번 실시한다. 제안하는 방법은 전체 옥트리 데이터를 두 개의 그룹으로 분류하여 두개의 확률 모델을 만들고 각 모델 별로 엔트로피 코딩을 실시하는 방법이다. 기존 방법은 전체 옥트리 데이터에 대해 일괄적인 엔트로피 코딩을 실시하였으나, 이는 옥트리 구조의 깊이에 따른 옥트리 데이터 값 분포도를 고려하지 않아 압축 효율이 높다고 볼 수 없다. 본 논문에서는 옥트리 구조를 고려하여, 8비트로 이루어진 옥트리 데이터 값의 빈도에 대한 통계를 작성하고 이를 토대로 계산한 엔트로피를 활용하여 옥트리 데이터를 더 효율적으로 압축할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방법과 제안 방법의 압축 성능을 비교하기 위하여, 제안 방법을 MPEG PCC 참조 소프트웨어에 구현하여 기존 방법과 비교하는 실험을 진행하였다. MPEG PCC 표준화에 사용되고 있는 동적(dynamic) 모델과 정적(static) 모델을 대상으로 실험을 진행한 결과, 제안 방법의 압축 성능이 기존 방법보다 평균 7% 정도 향상되었음을 확인하였다.