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  디지털 카메라가 보급되면서 문화/사회/경제 모든 부문에서 엄청난 변화를 가져왔다. 특히, 휴대 전화에 장착된 카메라의 성능이 높아지면서 누구나 영상 컨텐츠를 생산 할 수 있도록 환경이 변화하였다. 모든 휴대전화에 카메라가 탑재되어 있고 이를 가공할 수 있는 고성능 프로세서가 탑재되어있다. 다양한 알고리즘을 통해 나를 다른 사람으로 바꾸어 볼 수 있고, 영수증을 보관하는 일도 스캐너가 필요없이 앱 하나만 있으면 간편하게 저장 및 공유 할 수 있다. 미디어의 중심이 지상파 방송국에서 온라인 플랫폼인 유투브로 옮겨가면서, 유명한 개인 유투버의 컨텐츠가 지상파 방송국의 프로그램보다 시청률을 앞서는 일들은 이제 놀랍지 않게 벌어지고 있다. 맛집을 인스타그램에서 검색하고 요리 레시피를 유투브에서 검색한다. 육아를 하는데 있어 장난감 보다 테블릿 PC가 필수적인 요소이고, 아이들과 추억을 남기기 위해 사진관에서 인화를 하기보다는 인스타그램에 새로 계정을 만들어 사진을 업로드한다. 초기 디지털 카메라가 보급 될 때만 해도, 사람들이 사진 인화를 하러 많이 올 것을 기대하며 새로운 호황을 누릴 것이라 기대했던 사진관도 찾아 보기 힘들게 되었고, 사진 작가들도 휴대전화 속에 있는 영상 보정 앱에 의해 그 자리를 위협받고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용한 딥페이크 (deep fake) 기술로 인해 한 배우가 여러명의 역할을 할 수 있어, 배우의 수요도 줄어 들 것이라는 전망도 나오고 있다.

이 변화들은 디지털 시대에 소통하는 방법이 텍스트에서 이미지로 많이 옮겨왔기 때문이다. 새로운 정보가 쏟아지고 이를 선택적으로 습득하기 위해서 텍스트를 시간들여 이해하고 체화 시키기보다는 빠른 속도로 이미지 정보를 소비하고 잊어버리는 것이 더 효율적이다. 이렇게 디지털 카메라 보급으로 부터 시작된 거대한 변화는 새로운 패러다임의 변화를 꾀하고 있다. 3차원 카메라의 등장이다. 3차원으로 이미지 정보를 처리하는 것은 인간이 가장 익숙한 방법으로 정보를 처리하는 방식이기에 2차원 이미지 정보 처리와 근본적인 차이가 있다. 깊이 정보를 검출 할 수 있기에 보안/예술/제조/의료 분야에서 그 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며 향후 5년 이내에 그 규모는 약 18조 만큼 성장 할 것이라 예측한다. 

  비록 1980년대 후반 부터 양안 카메라(Stereo)를 활용한 3D 카메라가 등장하였지만, 두 이미지 사이에 대칭되는 점(corresponding pairs)을 찾기 위한 프로세서의 계산능력이 현저히 떨어졌고 외부 환경으로부터 취약했기에 이를 적극활용하기 어려웠다. 햇빛이나 외부 요인에 취약한 이유는 카메라가 이미지를 읽어 받아들이는 수동적인 방식(passive method)이기 때문인데, 이를 극복하기 위해 직접 패턴을 가진 적외선 영역의 빛을 투영하는 광학 장치가 3D 카메라에 등장하기 시작했다. 비가시광선 영역에 있는 패턴을 사물에 투영하여 프로세서가 조금 더 쉽게 두 광학 장치에서 대칭되는 쌍을 찾을 수 있도록 한것이다. 프로세서의 계산 능력 또한 월등히 발전하여, 최근에는 휴대 전화에 3D 센서가 탑재되어 출시되기도 하였다.

  Apple 사에서 출시한 iPhone 11 휴대 전화에는 사용자 본인 확인을 위한 영상인식(FaceID) 기능이 탑재 되어있으며, 거리를 측정할 수 있는 프로그램이 내장되어 있다. 예술 분야에서도 3D 카메라를 활용하여 영화 및 뮤직비디오 촬영과 같은 다양한 실험들이 일어나고 있다[2]. 또한 제조업에서도 품질관리를 위한 3D 카메라를 적극 활용하고 있다.

  본 보고서에서는 이미지를 활용하여 3D를 측정하는 카메라의 기본 원리와 개념 그리고 상용화된 카메라의 측정 기법들과 정형화된 패턴을 이용한 3D 측정 기법과 최신 동향에 대해 알아보고자 한다.