AI 탐구노트

3D 그래픽스 기술은 현실 세계를 가상 공간에 재현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근에는 인공지능 기술을 활용한 NeRF(Neural Radiance Fields)나 Gaussian Splatting 같은 방식이 각광받고 있습니다. 이러한 기술은 사진 몇 장만으로 정교한 3D 장면을 복원할 수 있지만, 학습에 시간이 오래 걸리고 실시간 렌더링에 어려움이 있다는 단점도 있습니다.흥미로운 점은, 과거부터 지금까지 게임 엔진이나 실시간 그래픽스에서는 삼각형(triangle)이라는 단순한 도형이 핵심 요소로 사용되고 있다는 것입니다. 그래픽카드(GPU)는 삼각형 처리에 최적화되어 있어 매우 빠르게 이미지를 렌더링할 수 있습니다. 그러나 기존의 인공지능 기반 기술에서는 삼각형을 직접 활용하기가 어려웠고,..

사람들은 이제 단순한 영상보다는 몰입감을 제공하는 새로운 형태의 콘텐츠를 원하고 있습니다. 특히 가상현실(VR)이나 증강현실(AR) 같은 6자유도(6-DoF) 환경에서 영상 기술은 더욱 진화하고 있습니다. 이러한 환경에서 사용자는 자유롭게 고개를 돌리거나 위치를 이동하면서도 자연스러운 시야를 경험할 수 있어야 하며, 이는 영상 데이터를 훨씬 더 정밀하고 입체적으로 처리해야 가능해집니다. 바로 이런 이유로 ‘몰입형 영상(Immersive Video)’ 기술이 주목받고 있으며, 이를 구현하기 위한 핵심 기술로 4차원 가우시안 스플래팅(4D Gaussian Splatting) 이 대두되고 있습니다.최근에는 이러한 기술들이 뛰어난 품질의 렌더링을 가능하게 했지만, 한 가지 큰 문제가 남아 있습니다. 바로 데이터..

가상현실(VR)과 증강현실(AR), 그리고 영화·게임 산업의 발전은 사실적인 3D 장면 생성 기술에 대한 수요를 급격히 증가시키고 있습니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 최근 주목받고 있는 기술 중 하나가 바로 Neural Radiance Field(NeRF)입니다. NeRF는 비교적 적은 데이터로도 정밀한 3D 장면을 재현할 수 있어, 학계와 산업계 모두에서 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 NeRF의 핵심 방식인 볼륨 렌더링은 렌더링 속도가 느려 실시간 처리가 필요한 응용 분야에서는 활용이 어려운 문제가 있습니다. 이와 대조적으로 3D Gaussian Splatting(3DGS)은 렌더링 속도 면에서 뛰어난 성능을 보이지만, 수백만 개의 3D 가우시안 데이터를 개별적으로 저장해야 하기 때문에 저장 ..

가상현실(VR), 증강현실(AR), 3D 게임 그래픽 등에서 생생하고 사실적인 장면을 실시간으로 구현하는 기술은 날로 중요해지고 있습니다. 이러한 기술들은 대부분 시간에 따라 변하는 장면, 즉 '동적 장면'을 빠르고 정확하게 렌더링(rendering)하는 것을 목표로 합니다. 지금까지는 Neural Radiance Fields(NeRF)라는 기술이 주로 활용되어 왔지만, 이 방식은 처리 속도가 느리고 자원 소모가 커서 현실적인 적용에는 한계가 있었습니다. 최근에는 NeRF의 단점을 보완하기 위한 새로운 방식들이 등장하고 있으며, 그 중 하나가 바로 4D Gaussian Splatting(4DGS)입니다. 이 방식은 수많은 '가우시안 점'을 활용해 4차원(3D 공간 + 시간)의 정보를 표현하는 기술입니다...

요즘 가상 인간(디지털 휴먼) 기술이 주목받고 있습니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑에서 실제 사람처럼 제품을 소개하는 가상 모델이나, 가상 회의에서 사람처럼 움직이며 말하는 아바타가 점점 많아지고 있죠. 이런 아바타를 만들기 위해서는 사실적인 얼굴 표정, 자연스러운 몸짓, 그리고 다양한 의상을 표현할 수 있어야 합니다. 그런데 이런 기능을 다 넣으면서도 스마트폰이나 AR 안경처럼 성능이 낮은 기기에서 실시간으로 동작하게 만드는 건 쉽지 않은 일이죠. 그러다보니 기존의 기술은 얼굴만 표현하거나, 컴퓨터에서만 작동하는 복잡한 방식이 많았습니다. 이런 문제를 해결하기 ㅜ이해 'TaoAvatar'라는 새로운 방법이 소개되었습니다. 이 방법은 전체 몸을 사실적으로 표현하고, 다양한 표정과 제스처까지 보여줄 수 있으..

1. 서론우리가 흔히 보는 영화나 게임에서는 멋진 3D 그래픽과 애니메이션이 사용됩니다. 이 중, 볼류메트릭 비디오(Volumetric Video)라는 기술은 사람이나 사물을 여러 카메라로 촬영한 후, 이를 3D로 재구성해 사용자가 자유롭게 시점을 바꿀 수 있게 합니다. 예를 들어, 게임 캐릭터가 춤을 출 때, 옆에서 보다가 뒤에서 볼 수도 있는 기술입니다. 이 기술은 가상현실(VR), 증강현실(AR)이나 실시간 화상회의에서 매우 유용합니다. 그런데, 이 기술에는 몇 가지 제약사항이 존재합니다. 예를 들어 긴 영상(예: 5분 이상)을 만들려고 하면, 컴퓨터가 처리해야 할 데이터가 너무 많아서 그래픽카드(GPU)가 감당하기 어렵고, 파일도 너무 커져 저장하기도 힘듭니다. 게다가 영상이 길어질수록 처리 속도..

1. 서론최근 나오는 기술들을 보면, 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR)을 넘어 현실과 가상 세계의 경계가 모호하게 느껴질 정도입니다. 그리고 그것의 바탕에는 현실과 유사한 환경을 지속적으로 생성할 수 있는 기술들이 점점 더 중요해지고 있죠. 게임 엔진, 시뮬레이터, 그리고 딥러닝 기술의 발전은 가상 세계의 정밀도와 몰입도를 크게 향상시키며, 동시에 다양한 산업과 일상생활에서 활용 가능한 새로운 가능성을 제시해 주고 있습니다.  특히, 인공지능을 활용한 '세계 생성' 기술은 단순히 시각적인 요소를 넘어 사용자와 실시간으로 상호작용할 수 있는 환경을 만들어내는 데 주목받고 있습니다. 이번에 소개하는 'The Matrix'는 유명 영화 제목과 동일한 명칭을 사용한 의도에서 느껴지듯, 가상 세계를 만들기 ..