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인공지능을 이용한 3D 콘텐츠 기술 동향 및 향후 전망
이승욱,황본우,임성재,윤승욱,김태준,김기남,김대희,박창준,Lee, S.W.,Hwang, B.W.,Lim, S.J.,Yoon, S.U.,Kim, T.J.,Kim, K.N.,Kim, D.H,Park, C.J. 한국전자통신연구원 2019 전자통신동향분석 Vol.34 No.4
Recent technological advances in three-dimensional (3D) sensing devices and machine learning such as deep leaning has enabled data-driven 3D applications. Research on artificial intelligence has developed for the past few years and 3D deep learning has been introduced. This is the result of the availability of high-quality big data, increases in computing power, and development of new algorithms; before the introduction of 3D deep leaning, the main targets for deep learning were one-dimensional (1D) audio files and two-dimensional (2D) images. The research field of deep leaning has extended from discriminative models such as classification/segmentation/reconstruction models to generative models such as those including style transfer and generation of non-existing data. Unlike 2D learning, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become increasingly popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data is still very difficult. Even if 3D data can be acquired, post-processing remains a significant problem. Moreover, it is not easy to directly apply existing network models such as convolution networks owing to the various ways in which 3D data is represented. In this paper, we summarize technological trends in AI-based 3D content generation.
이승욱,김용훈,서희전,김진호,문경애,Lee, S.W.,Kim, Y.H.,Seo, H.J.,Kim, J.H.,Moon, K.A. 한국전자통신연구원 2005 전자통신동향분석 Vol.20 No.4
IT 기술을 이용하여 학습하는 것을 e-러닝이라 한다. 최초의 e-러닝은 DistanceLearning과 Distributed Learning이라는 두 가지 측면만으로도 훌륭한 역할을 하였다. 그러나 최근 정보통신산업의 비약적인 발전에 따라 새로운 e-러닝 서비스에 대한 사용자의 요구가 높아지고 있다. 무선 이동통신기술과 하드웨어기술 등의 발전에 따라 언제 어디서나 양질의 교육에 접근할 수 있고, 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인맞춤형 e-러닝 서비스가 필요하다. 이에 따라 본 기고에서는 e-러닝 시스템이라는 측면에서 차세대 e-러닝 서비스를 구상하고자 한다.