프로젝트 소개
본 과제는 이미지, 동영상, 음성, 3차원 물체 등을 뉴럴 필드로 표현하는 기술을 더 빠르고 효율적으로 만드는 연구임. 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스, 과학계산용 기계학습에서 활용 가능한 차세대 표현 방식의 고도화 과제임.
연구 목표는 기존 뉴럴 필드의 고성능을 유지하면서 학습 속도 향상과 표현 효율 극대화에 있음. 이를 위해 푸리에 변환, 코사인 변환, 웨이블릿 변환 등 주파수 도메인 표현, 대수적인 분해 방법론, 비정형 주파수 도메인 변환, MLP 통합 방법론을 연구함. 또한 자동 적응형 포인트 기반 표현, 하이브리드 데이터 구조, 적응형 메시 구조, 고차원 입력 도메인 분리 구조, 프레임 단위 뉴럴 필드 구조를 개발함. 기대 효과는 이미지·비디오·3D 장면 등 다양한 응용에서 핵심 기초기술 확보, 해외 의존도 감소, 차세대 전략산업 경쟁력 강화에 있음.