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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김재윤 (한국과학기술원) 윤성의 (한국과학기술원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
1,064 - 1,067 (4page)

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본 논문에서는 가상 현실 기술에서 가상 물체를 더욱 현실적으로 렌더링하기 위해 심층 학습을 이용하는 방법을 제시한다. 기존에 자주 사용되는 방법은 심층학습 기반의 광원 추정을 통해 환경 맵을 만들어 렌더링하는 것이다. 환경 맵 방식은 렌더링 과정이 간단하지만, 정확한 값을 구하기 어렵고 주변의 기하학적 특징을 잘 이용하지 못한다. 대신, 본 논문에서는 광원 추정과 렌더링 과정을 하나의 네트워크로 통합하는 방법을 제시한다. 이 네트워크를 통한 렌더링은 기존의 환경 맵 방식보다 주변 기하 정보를 잘 인식할 것이다.

또한 본 논문에서는 위에서 제시한 심층 학습 방법에 사용할 데이터를 만들기 위해 물리 기반 렌더링을 이용한 데이터셋 생성기를 제시한다. 렌더링 기반 데이터셋은 실제 촬영한 이미지보다 많은 데이터를 모을 수 있다. 또한 정확한 G-buffer 값을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 따라서 충분한 양의 데이터를 수집하여 심층 학습의 정확도를 향상시킬 수 있다.
#증강 현실 #심층 학습 #물리 기반 렌더링

목차

요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터셋 생성
4. 실험
5. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-001170098