??? ????????? ???????????? ????????? ?????? ????????? ???????????? ????????? ???????????? ???, ?????? ?????? ????????? ??????????????? ????????? ???????????????. ?????? 8 ?????? ????????? ????????? ?????? ???????????? 64 ?????? ????????? ???????????????. ?????? ????????? ?????????????????? ?????? ?????? ?????? ?????? ????????? ?????? ???????????????. ????????????, ?????? ????????? ?????????????????? ????????????, ?????? ?????? ????????? ????????? ?????? ?????? ?????? ????????? ???????????????. ??? ??????????????? ????????? ????????? ???????????? ?????? ????????? ?????? ?????? ?????? ????????? ???????????????. ??????????????? ??????, ?????? ????????? ?????? (?????? : 6.89, ?????? : 24.23) ???????????, ??????????????? ?????? ??? ????????? ??????(?????? : ?????? 0.42, ?????? : ?????? : 2.73) ?????? ????????? ?????????. 본 논문에서는 가상 공간 제작을 위해 다수의 카메라 영상을 촬영할 때 이미지 특성의 차이를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 각각 8개의 바디와 렌즈를 크로스 마운팅하여 64장의 영상을 사용하였다. 이미지 분석에서는 히스토그램과 픽셀 분포 값의 표준편차를 비교·분석하였다. 분석 결과, 동일한 모델의 카메라일지라도 렌즈 또는 이미지 센서에 따라 서로 다른 이미지 특성이 나타남을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 차이를 보상하기 위해 이미지의 전체 밝기 값 분포를 조정하였다. 그 결과 평균 편차는 (실내: 6.89, 실외: 24.23)에서 최대였으며, 거의 편차가 없는 영상을 얻었다(실내: 최대 0.42, 실외: 최대 2.73). 향후에는 이미지 밝기 분포보다 더 정확한 이미지 분석 방법을 연구하고 적용할 예정이다.

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