프로젝트 소개
본 과제는 영화·게임·방송의 그래픽 엔진 렌더링 영상과 MR처럼 실사/그래픽이 섞인 실감형 콘텐츠 시청 시 사용자의 인지정보와 체험품질(QoE)을 정량 예측해 자동 향상하는 기술 개발임.
연구 목표는 대규모 주관 평가 DB 구축과 DNN 기반 synthetic 영상 체험품질 예측(PLCC·SROCC 80%대) 및 Neural inverse rendering·GAN으로 반사·기하·조명 등 요소별 자율향상(end-to-end) 구현임. 기대 효과는 실사 유사 영상 제작 자원 절감, 시각적 이질감과 체험품질 저하 방지, 제작 가이드 및 그래픽 엔진 plug-in 활용 가능함.