초록 ▼

□ 연구개요
심층 신경망 복사 필드는 새로운 관찰각도에서의 이미지 생성과 3D 물체 표현 분야에서 잠재력을 증명하면서 많은 주목을 받았지만 긴 학습시간과 렌더링 시간을 요한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 심층 신경망 외의 추가적인 그리드를 이용하여 기존의 심층 신경망을 더 작은 심층 신경망으로 대체하는 그리드 기반의 복사 필드가 제안되었고 이는 수십 시간에 수십 분으로 단축된 학습 시간을 달성했다. 하지만 그리드 기반의 복사필드는 많은 메모리를 요구한다는 또다른 문제점을 야기시켰다. 따라서 본 연구에서는 그리드 기반의

□ 연구개요
심층 신경망 복사 필드는 새로운 관찰각도에서의 이미지 생성과 3D 물체 표현 분야에서 잠재력을 증명하면서 많은 주목을 받았지만 긴 학습시간과 렌더링 시간을 요한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 심층 신경망 외의 추가적인 그리드를 이용하여 기존의 심층 신경망을 더 작은 심층 신경망으로 대체하는 그리드 기반의 복사 필드가 제안되었고 이는 수십 시간에 수십 분으로 단축된 학습 시간을 달성했다. 하지만 그리드 기반의 복사필드는 많은 메모리를 요구한다는 또다른 문제점을 야기시켰다. 따라서 본 연구에서는 그리드 기반의 복사 필드를 이미지 품질의 저하를 최소화 하면서 효율적으로 압축할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
[렌더링 된 이미지의 PSNR 점수가 1.5dB 이내로 감소]
- TensoRF의 PSNR: 33.14dB
- 본 연구에서 제시한 모델의 최소 PSNR: 31.95dB
- 기존 그리드 기반 복사 필드 모델(TensoRF) 대비 PSNR이 최대 1.19dB 감소

[최대 PSNR 감소량 1.5dB 기준 압축률 70% 달성]
- TensoRF의 모델 용량: 74MB
- 본 연구에서 제시한 모델의 용량: 0.83MB
- 기존 모델의 용량 74MB를 0.83MB로 압축함으로써 약 98.9%의 압축률을 달성

[추가되는 학습시간이 50% 이내로 학습]
- TensoRF의 학습시간: 약 22분 소요(Tesla A100 GPU, 30000 에폭 기준)
- 본 연구에서 제시한 모델의 학습시간: 약 30분 소요(Tesla A100 GPU, 30000 에폭 기준)
- 학습시간 약 36% 증가

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
- 새로운 뷰 이미지 생성 기술은 가상 및 증강 현실(Virtual/Augmented Reality)의 매우 중요한 기초 기술이고, 본 연구를 통하여 모델을 압축할 수 있으므로 로보틱스 및 임베디드 시스템 분야 등 용량의 제한이 있는 분야에서의 활용 가능성이 매우 높음

- 아직 많은 연구가 진행되지 않은 그리드 기반의 신경 복사 필드 압축분야에 좋은 선행 연구 제시

- 3차원 객체를 저장하는 차세대 데이터 저장 포맷으로서의 그리드 기반 신경 복사 필드의 잠재력 증명

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 목적 ... 4
• 2) 필요성 ... 4
• 3) 최종목표 ... 4
• 4) 연구범위 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 심층신경망 복사 필드 (Neural Radiance Fields) ... 5
• 2) 그리드 기반의 복사 필드 ... 6
• 3) 이미지 압축 알고리즘 ... 6
• 4) 그리드 기반 신경 복사 필드 압축 알고리즘 ... 7
• 5) 방법 ... 7
• 6) 데이터 수집과 실험환경 구축 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
• 3) 목표 달성 수준 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
• 1) 활용분야 및 활용방안 ... 12
• 2) 추가연구 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 13
• 7. 참고문헌 ... 13
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
• 끝페이지 ... 22