[iitp] 미래 모션 예측 기술

 

[ 개발 기술 및 시스템 개념도 ]

 

 

 

*** 출처: 미래 모션 예측 기술 - 윤지훈 II 서울과학기술대학교 교수

*** 문서:

file3123008074934780887-191203.pdf

 

 

 

 

II. 기술의 개념 및 내용

 

1. 기술의 개념

 

- 클라우드에서 VR 콘텐츠를 생성하여 네트워크를 통해 원격 사용자의 VR 단말에 전달 하고, 사용자 단말은 모션 정보를 주기적으로 클라우드로 피드백하고, 클라우드는 이를 기반으로 VR 콘텐츠를 생성하기 위한 클라우드 기반 새로운 VR 서비스 플랫폼을 위한 기술

 

- 클라우드가 생성한 VR 콘텐츠를 사용자가 수신하여 이를 시청할 미래 시점의 헤드 모션을 예측하는 기술

 

- 예측된 사용자의 미래 시야를 기준으로 클라우드는 VR 콘텐츠를 생성하여 전송하는 기술

 

 

III. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

 

1. 기술의 상세내용

 

- 미래 VR 콘텐츠 생성에 필요한 VR 특화 Feature 추출 기술

 

- 사용자별 생체신호 패턴을 반영하여 예측하는 사용자별 학습 기술

 

- 생체신호 별 예측의 Fusion을 통해 신뢰성을 향상하기 위한 모션예측 Fusion 기술

 

- 예측된 미래 모션 정보로부터 미래 시야 및 이동 경로를 추정하기 위한 기술

 

- 모션 패턴 및 예측 정확도를 기반으로 최적의 콘텐츠 시야 마진을 조절하는 기술

 

- 콘텐츠 내 위치별 예측 정확도에 따른 품질(해상도, 압축 설정 등) 조절을 통해 소요 리소스를 최소화하는 콘텐츠의 Spatial 품질 조절 기술

 

- 예측형 콘텐츠의 전송 포맷 및 후처리 기술

 

 

3. 사업화 제약사항

 

- 모션 예측의 정확도를 높이기 위해서는 대상으로 하는 사용자의 학습 데이터를 확보하 여야 하며, VR 콘텐츠와의 연계를 통해 초기 데이터를 수집하는 것도 수반되어야 함

 

- 사용자가 최초 이용 시, 또는 사용자가 바뀌었을 경우, 콘텐츠를 실행하면 이를 대상 으로 한 모션 예측은 초기 데이터가 없는 상황이므로 에러가 높을 수 있고, 이는 오히려 서비스 품질을 떨어뜨리는 결과를 초래할 수 있음

 

- 콘텐츠 구동 시 사용자에게 최초 이용 여부 등을 묻게 하여, 튜토리얼 식으로 모션 및 생체신호 정보를 수집하여 초기 학습을 수행할 수 있음

 

- 따라서, 성공적인 사업화를 위해서는 본 기술에서 제공하는 예측 모듈을 콘텐츠 업체 또는 클라우드 사업자에서 초기 구동 및 서비스 중 계속해서 구동할 수 있는 서비스 시나리오 수립이 병행되어야 함