2D 의류 이미지를 통한 3D 의류 Mesh 생성 AI 모델에 대한 전처리 최적화 연구 = Optimization of Preprocessing Techniques for 3D Garment Mesh Generation from 2D Clothing Image using AI Models.

국문 초록 (Abstract)

연구의 목적은 단일 2D 의류 이미지로부터 3D 의류 Mesh를 생성하는 파이프라인에서, 전처리 단계의 표준화 및 자동화가 출력 품질과 일관성에 미치는 효과를 학술적으로 검증하고, 재현 가능한 경량 기준선(baseline) 전처리 파이프라인을 제시하는 데 있다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 4
• 1.3 논문의 구성 5
• Ⅱ. 이론적 배경 및 관련 연구 7
• 2.1 Single Image 기반 3D Reconstruction 기술 7
• 2.1.1 Single-view to Multi-view 8
• 2.1.2 Depth Estimation 10
• 2.1.3 Point Cloud 변환 11
• 2.2 의류 이미지 전처리 관련 연구 14
• 2.2.1 Image 내 배경 제거 14
• 2.2.2 의류 Segmentation 15
• 2.2.3 Landmask 기반 정렬 및 보정 15
• 2.3 전처리 품질이 AI 성능에 미치는 영향 연구 16
• 2.3.1 Image 품질 지표 16
• 2.3.2 Noise, misalignment가 모델 성능에 주는 영향 18
• Ⅲ. 연구 방법 20
• 3.1 전체 Pipeline 개요 20
• 3.2 전처리 단계별 최적화 방안 23
• 3.2.1 Image 입력 및 표준화 23
• 3.2.2 배경 제거 및 Mask 정제 24
• 3.2.3 의류 정렬 및 회전 정규화 24
• 3.2.4 Landmask 기반 형태 보정 25
• 3.2.5 Texture 정규화 및 품질 향상 25
• 3.3 품질 평가 및 피드백 루프 설계 26
• 3.3.1 평가 목표와 데이터셋 운용 26
• 3.3.2 품질 지표와 합격 기준 27
• 3.3.3 평가 프로토콜 28
• 3.3.4 온라인 품질 점검과 자동 재처리 28
• 3.3.5 배치 단위 모니터링과 피드백 29
• 3.3.6 보고 형식과 재현성 29
• Ⅳ. 실험 및 결과 30
• 4.1 실험 환경 30
• 4.2 실험 설계 30
• 4.3 정량적 평가 32
• 4.4 최적화 결과 요약 38
• Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향 43