다재다능한 멀티모달 AI를 위한 3D Gaussian Splatting의 표현 및 압축 원천기술 연구
■ 본 연구에서는 신호처리/인공지능 기반 3D 영상의 압축 한계를 돌파하고자, 1) GS를 위한 원천 벤치마크를 구축하고, 2) 다재다능한 멀티모달 AI용 핵심 지표를 설계하며, 3) 기계-지향 GS 압축 프레임워크 개발 및 국제표준화를 목표함■ 핵심 기술 ▷ 1세부 : 3DGS를 위한 원천 벤치마크 구축 및 멀티모달AI용 평가지표 개발 ▷ 2세부 :...
가우시안 스플래팅
비디오 부호화 표준
신경망 압축
몰입형 공간 비디오
점구름 압축
2
주관|
2021년 4월-2027년 2월
|5,450,000,000원
첨단분야 혁신융합대학사업(빅데이터)
본 과제는 빅데이터 분야 다양성을 키우기 위해 여러 대학이 교육 자원과 전공 역량을 함께 나누는 혁신적 분산 공유 대학을 구축하는 연구임.
연구 목표는 수준별 교육과 우수 교원 POOL을 바탕으로 지역간 교육 인프라 불균형을 해소하고 포스트 코로나 시대의 새로운 대학교육 시스템 모델을 제안하는 데 있음. 핵심 연구내용은 대학별 특화분야 특장점 공유, 우수 교원들을 하나의 POOL로 구성해 세부 전공을 상호보완, 디지털 기술 기반 지적 자산 고른 공유, 자동화공정 및 자율주행차 센서 데이터 연계분석 모델링의 오류판정·추론 등으로 산업 데이터 가치 고도화임. 기대효과는 기업·연구소와의 빅데이터 인력 미스매치 극복, 신기술 트렌드 첨단인력 배출 및 설비·공정 데이터분석 기반 생산성·품질 예측·최적화로 산업경제 주도 가능함.