건국대 김원준 교수팀, 학술대회 CVPR서 AI 활용 고정밀 3차원 렌더링 알고리즘 발표
사진 몇 장 입력하니 3차원 360도 영상이 ‘뚝딱’
연구팀은 3차원 장면을 표현하는 핵심 기술인 ‘Gaussian Splatting’ 기법을 보다 적은 입력 데이터만으로도 정밀하게 수행할 수 있도록 ‘Dropping 기반 학습 전략’을 새롭게 제안했다. 해당 방법은 특정 신경망 구조에 종속되지 않으며, 추가적인 메모리 사용 없이 적용할 수 있어 범용성이 크게 향상된 것이 특징이다. 이를 통해 기존 기술보다 적은 수의 입력 이미지만으로도 높은 정밀도의 3차원 장면 렌더링이 가능해졌다.
이번 연구는 3차원 장면 이해 및 콘텐츠 생성, 이머시브(Immersive) 서비스 등 다양한 분야에서 핵심적으로 활용될 것으로 기대된다. 본 논문의 제1저자는 박현우 석사과정 학생이며, 김원준 교수가 교신저자로 참여했다.
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