실감형 영상 콘텐츠 체험품질 정량화 및 지능적 자율향상 기술

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 영화, 게임, 방송에서 활용되는 synthetic 영상과 혼합현실(MR) 영상의 체험품질(QoE)을 정량적으로 예측하고, 이를 바탕으로 영상을 자동 향상·변환하는 지능형 영상 기술 개발 과제임. 연구 목표는 실감형 영상 시청 시 몰입감과 효율성을 높이는 데 있음. 이를 위해 대규모 주관적 체험품질 DB 구축, DNN 기반 예측 모델 개발, neural inverse rendering과 GAN 기반 자율향상 기술 설계가 수행됨. 기대 효과는 실/가상 혼합 영상의 시각적 이질감 감소, 제작 자원 절감, 품질 척도 및 제작 가이드라인 제공, 상용 그래픽 엔진 plug-in 활용 가능성 확보에 있음.
실감형 영상 콘텐츠체험품질심층신경망자율향상적대적생성신경망Realistic visual contentQuality of ExperienceDeep Neural NetworkSelf-enhancementGenerative Adversarial Network
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
한성대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2020.09.01 ~ 2023.02.28
과제 고유번호
1711168298
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
30,000,000
정부지원연구개발비
30,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관한성대학대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL