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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조형래 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제26권 제4호
발행연도
2021.10
수록면
23 - 39 (17page)

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2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 3D 데이터셋
Ⅲ. 딥러닝 기반 3차원 객체 인식
Ⅳ. 강화학습을 이용한 2D로부터 3D 모델 자동 생성
Ⅴ. 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망
Ⅵ. 생성적 기법에 의한 2D로부터 3D 모델링
Ⅶ. 3D 스타일트랜스퍼(3D style transfer)
Ⅷ. 결론
참고문헌

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