본 연구의 최종 목표는 잠재 확산 모델(LDM)을 활용하여 시간적·공간적 일관성을 유지하면서 다중 동적 객체의 복잡한 배경을 포함한 고해상도의 다중 시점 비디오 생성 기술을 개발하는 것이다. 이 기술은 제한된 입력 데이터를 기반으로 시간적·공간적 일관성을 유지하면서, AR/VR, 영화 및 게임과 같은 몰입형 미디어 콘텐츠 제작에서 요구되는 실시간 비디오 생...
다중시점 비디오 생성
동적 객체
몰입형 미디어 콘텐츠
시공간적 일관성
고해상도 비디오 합성
2
2020년 3월-2024년 2월
|100,000,000원
자율주행을 위한 3차원 고정밀 지도 생성 및 크라우드소싱 기반의 지도 갱신 기술 개발
본 과제는 자율주행에 필요한 3차원 고정밀 지도를 자동으로 만들고, 차량 영상으로 최신 상태를 빠르게 갱신하기 위한 기술 개발 연구임.
연구 목표는 저해상도 2차원 수치지도를 차선 레벨의 3차원 고정밀 지도로 전환하고, 크라우드소싱 기반으로 지도 최신성을 유지하는 데 있음. 1차년도에는 GPS/INS와 3D LiDAR로 점군 지도를 생성하고 Semantic 3D pointcloud segmentation 수행함. 2차년도에는 관심 요소를 간략화·수치화해 고정밀 지도 생성 과정을 자동화하고, 단일 차량 전면 카메라 영상에서 갱신 요소를 검출하며 distance measure를 제안함. 3차년도에는 다중 차량 데이터 처리와 중앙 서버 판단 절차를 효율화함. 기대 효과는 저비용·고정밀 지도 구축과 상시 최신성 확보를 통한 자율주행 안전성 향상 및 상용화 촉진임
본 과제는 고정 카메라로 여러 장의 야외 영상을 받아, 야외 환경의 3차원 정보를 복원하는 데 필요한 야외 조명 모델과 알고리즘을 연구함.
1년차는 태양과 하늘빛을 현실감 있게 표현하는 야외 조명 모델을 연구함. 2년차는 전방위 조명 획득 장비로 실제 야외 조명 환경 데이터를 수집하고 실효성을 평가함. 3년차는 광도 스테레오 알고리즘을 개발하고 실 데이터에 적용함. 4년차는 야외 조명 조건에서 복원 품질이 달라지는 원인을 분석해 적용 조건을 도출함. 기대효과는 3차원 지도 생성, 배경 모델링, 영상 재조명 등 활용 가능하며 추가 장비 없이 이미 설치된 카메라 영상에 즉시 적용 가능함.