UNIST 백승렬 교수팀, ‘유럽컴퓨터비전학회’ 경진대회 1위
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울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 백승렬(사진) 교수팀이 왜곡을 줄인 인공지능 영상 기술로 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)의 핸드 경진대회에서 정상에 올랐다.
백 교수팀(온정완, 곽경환, 강근영, 황혜인, 황수현, 차준욱, 한재욱 학생)은 측면에서도 왜곡이 없는 3차원 복원 기술을 선보여 수상했다.
반면 백 교수팀은 최신 '3D 가우시안 스플래팅 기술'을 적용하는 방식으로 손과 물체 간 거리 오차를 약 3배 (70cm) 줄였다.
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![백승렬 UNIST 교수.[UNIST 제공]](https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/20/ned/20241020093547704xelq.jpg)
[헤럴드경제=구본혁 기자] 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 백승렬(사진) 교수팀이 왜곡을 줄인 인공지능 영상 기술로 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)의 핸드 경진대회에서 정상에 올랐다.
이번 경진대회는 2024 유럽컴퓨터비전학회의 워크숍 행사로 지난달 30일 개최됐다. 총 4개 분야로 나눠 진행됐으며, 백 교수팀은 ARCTIC 부문에서 1등 상을 받았다.
ARCTIC 부문은 양손과 물체의 움직임을 담은 동영상으로부터 3차원 매쉬(mesh)를 복원하는 컴퓨터 비전 모델의 정확성을 겨룬다. 3차원으로 스캔된 템플릿 정보를 사용하지 않고 3인칭 카메라 정보만을 활용해 매쉬를 복원해야만 하는 과제다. 매쉬는 물체에 대한 정보를 다면체로 재구성한 데이터를 말한다.
백 교수팀(온정완, 곽경환, 강근영, 황혜인, 황수현, 차준욱, 한재욱 학생)은 측면에서도 왜곡이 없는 3차원 복원 기술을 선보여 수상했다. 기존 기술은 영상이 촬영된 지점에서는 자연스러운 3차원 복원이 된 것처럼 보이지만 측면에서 보면 손과 물체 간의 거리, 접촉면 등에 왜곡이 있다. 반면 백 교수팀은 최신 ‘3D 가우시안 스플래팅 기술’을 적용하는 방식으로 손과 물체 간 거리 오차를 약 3배 (70cm) 줄였다.
백 교수는 “실생활에서 사람의 양손은 끊임없이 물체와 상호작용하기 때문에 이에 대한 정확한 3D 매쉬 복원이 중요하다”며 “생동감 있는 가상현실, 메타버스 등을 만드는데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
nbgkoo@heraldcorp.com
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