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이연경,고현성,이진우,김준호 (사)한국컴퓨터그래픽스학회 2020 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.26 No.3
In this paper, we propose a novel neural relighting that infers a relighted rendering image based on the user-guided specular highlight map. The proposed network utilizes a pre-trained neural renderer as a backbone network learned from the rendered image of a 3D scene with various lighting conditions. We jointly optimize a 3D light position and its associated relighted image by back-propagation, so that the difference between the base image and the relighted image is similar to the user-guided specular highlight map. The proposed method has the advantage of being able to explicitly infer the 3D lighting position, while providing the artists’ preferred 2D screen-space interface. The performance of the proposed network was measured under the conditions that can establish ground truths, and the average error rate of light position estimations is 0.11, with the normalized 3D scene size. 본 논문에서는 사용자가 지정한 반사 하이라이트 맵을 가이드 영상으로 하는 뉴럴 재조명 기법을 제안한다. 제안하는 신경망은 다양한 조명 위치에서 렌더링 된 영상을 이용해 사전학습시킨 백본 뉴럴 렌더러를 활용하며, 기저 영상과 렌더링 영상의차이가 사용자가 제공한 반사 하이라이트 맵과 유사하도록 역전파에 의해 광원의 위치와 관련된 재조명 영상을 동시 최적화한다. 제안하는 방법은 아티스트가 선호하는 이차원 화면 공간 인터페이스를 제공하면서도 삼차원 조명의 위치를 명시적으로추론할 수 있는 장점이 있다. 제안하는 뉴럴 재조명의 성능은 실제 값을 설정할 수 있는 실험 상황을 수립하여, 본 논문의 방 법이 주어진 하이라이트 맵을 얼마나 잘 반영하는지 평가하고 실제 하이라이트 맵으로 추론한 조명 및 재조명 영상의 오차를측정하였다. 제안하는 뉴럴 재조명이 추정한 광원 위치의 평균 오차율은 정규화된 삼차원 장면 크기 대비 0.11이다.
김남제,류한철,고현성,한상필,박경현,Kim, N.J.,Ryu, H.C.,Ko, H.S.,Han, S.P.,Park, K.H. 한국전자통신연구원 2011 전자통신동향분석 Vol.26 No.3
2004년 MIT 10대 신기술, 2005년 일본 총무성 10대 기간 기술로 선정된 테라헤르츠 기술 개발에 집중적인 연구개발이 진행되고 있다. 물질의 투과, 낮은 광자에너지로 식품, 인체에 상대적으로 안전하여 인간에 필요한 테라헤르츠 영상이나 인간에 유해한 물질을 추출하기 위한 테라헤르츠 분광기술에 관한 많은 가능성들을 제시하여 왔다. 또한, 영상 및 분광 이외에도 유무선 경계가 희박해지고 있는 시점에서 유무선 통합 기능제공이 가능하고 정보전달, 센싱, 비파괴 검사 등 다양한 응용영역으로 기술수요가 급격히 증가하고 있는 실정이다. 수요기술의 핵심은 언제, 어디서나, 실시간, 무고통으로 값싸게 활용하여 풍요롭고 안전한 삶을 유지하는 것으로 고령화 사회의 핵심 인프라 구축과 연동되어 가치를 공유하고 있다. 전자기파 대역에서의 초소형, 고효율, 실시간, 저가격 파원 및 검출기 기술개발의 장점을 갖는 포토닉스 기반 테라헤르츠 기술 동향에 대해 기술하였다.