△왼쪽부터 김원준 교수, 권미경 석사과정생

건국대학교 공과대학 김원준 교수(전기전자공학부) 연구팀이 여러 사람 간 복잡한 가려짐(Occlusions)이 있는 장면에서도 한 장의 이미지만을 이용하여 정밀하게 각 사람의 3차원 메쉬(Mesh) 모델을 생성할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발했다.

* 논문명 : Instance-aware Contrastive Learning for Occluded Human Mesh Reconstruction

이번 연구 결과물은 미국 시애틀에서 열리는 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야 세계 최고 권위 학술대회 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)에서 오는 6월 발표될 예정이다.

△제안하는 방법에 의해 생성된 3차원 사람 메쉬 모델의 예

연구팀은 최근 생성형 AI 학습 모델에 핵심이 되는 대조적 학습(Contrastive Learning) 기법을 적용해 사람 간 가려짐이 발생한 경우에도 각 사람의 자세와 체형을 정확하게 예측할 수 있는 신경망 구조와 학습 전략을 개발했다. 제안하는 방법을 활용해 기존 방법 대비 복잡한 환경에서 정밀한 3차원 사람 메쉬(Mesh) 모델을 생성할 수 있으며, 해당 연구 결과물은 메타버스 및 이머시브 서비스 분야에 핵심적으로 적용될 것으로 기대된다.

해당 논문의 제1저자는 권미경 석사과정 학생이며, 교신저자는 김원준 교수다.