인텔 및 독일 자를란트대학교의 인텔 비주얼 컴퓨팅 연구소 연구진은 불완전한 데이터로 디지털 객체를 만드는 방법을 개발했다. 특수한 신경을 사용하여 스캔한 이미지나 평평한 모니터 이미지 등의 불완전한 3D 스캔 결과물을 재구성할 수 있다.
연구를 이끈 수석 연구원이자 막스플랑크연구소의 연구원인 마리오 플리츠는 "3D 스캐닝 기술이 최근 몇 년 동안 큰 진전을 이루었지만 실제 개체의 기하학적 모양을 디지털 방식으로 자동 캡처하는 것은 여전히 어려운 과제다"라고 말했다.
마이크로소프트 키넥트와 같은 특정 장치에 있는 깊이 센서는 강력하지만 모든 재료에서 똑같은 정도로 작동하지 않다. 그래서 굴곡이 심한 재료에서는 측정 누락이 발생할 수 있다.
"결과적으로 결함이 있거나 불완전한 3D 스캔을 가상 현실 또는 증강 현실, 로봇 또는 3D 프린팅 작업 등 다양한 범위에 적용할 때 실질적인 문제가 발생한다"고 플리츠는 설명했다.
그러나 컴퓨터의 딥러닝 기술이 발달하면서 대규모 3D 캐드 모델에서 체적 표현의 3D 처리에 이르기까지 데이터 기반 방식으로 형태 분포를 학습할 수 있게 됐다.
연구팀이 수행한 실험에 따르면 불완전한 3D 스캔, 완성된 디지털 모양 및 스캔된 개체의 분류 결과가 개선됐다. 연구진은 현실 세계의 물체를 더욱 쉽고 빠르게 캡쳐한 뒤 이미지를 디지털 세계로 투사할 계획이다.
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