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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 3,847 - 3,859 (13page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.12.3847
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근래의 디지털콘텐츠 제작 환경은 3D 스캔을 포함한 다양한 방식으로 3D 모델 데이터들을 생성하는 방식들이 등장해 여러 영역에서 활발하게 사용되고 있다. 최근 등장한 심층 신경망으로 정보를 학습해 3D 정보를 계산하는 방식인 NeRF(Neural Radiance Field)와 가우시안을 사용해 3D를 구현하는 3DGS(3D Gaussian Splatting ) 방식은 모바일 기기에서 촬영한 적은 수의 사진이나 영상만으로도 빠르게 3D 데이터를 생성하고 렌더할 수 있어 최근 주목받고 있다. 본 연구에서는 기존의 포토그래메트리와 라이다 스캔과 함께, NeRF와 3DGS를 사용해 실제 생성한 데이터들을 비교하고 이를 3DS MAX와 기타 프로그램들을 사용해 이미지로 렌더하는 프로세스들을 비교 분석하였다. 향 후 관련 기술들이 3D 제작프로그램에 본격적으로 지원된다면 실사 영상을 포함한 다양한 분야에서 효율적인 제작이 가능할 것이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론 및 선행연구 검토
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. Nerf 데이터 비교
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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