‘3D 장면 이해’라는 주제는 영상 갖는 깊이 정보를 분석하고 응용하기 위한 연구로써 컴퓨터 비전 분야의 오랜 논점이었습니다. 전통적인 접근법은 여러 영상으로부터 특징점 매칭을 통해 장면을 재구성하는 것이 일반적이었습니다. 이 밖에 다양한 각도에서 촬영된 카메라 영상과 위치 파라미터를 결합한 삼각 측량을 통해 3D 모델을 재구성하는 방법이 있습니다. 하지만 이를 위해 반드시 여러 대의 카메라가 필요하며 추론을 위한 파라미터가 특정 환경에 종속된다는 문제로 인해 다양한 활용이 어려웠습니다. 특수한 하드웨어를 이용하는 방법에는 Microsoft Kinect나 Intel Realsense와 같은 전용 센서를 이용하는 방법이 있습니다. 하지만 이러한 환경을 구성하기 위해서는 반드시 특수한 장비를 활용해야 한다는 점에서 비용적 제약이 있기 때문에 활용이 쉽지가 않았습니다. 따라서, 최근에는 단일 영상과 머신러닝 또는 딥 러닝과 같은 소프트웨어적인 접근법을 통해 영상의 깊이를 추론하는 알고리즘이 많은 관심을 받고 있습니다.

  지난 6월 20일에 폐막된 CVPR 2019 학회에는 약 9,200명의 전세계 연구자들이 참여를 했으며, 1,294개의 우수 논문들이 발표되었습니다. CVPR학회 여러 주제 중에서 영상이해 연구회 여름학교의 테마인 ‘3D from Single Image’ 분야는 총 46편의 논문이 발표되어 참가자들의 많은 관심을 받았습니다. 주목할만한 점은 일반 센서 개발 회사뿐만 아니라 도요타등의 자율주행자동차 연구소에서도 3D 깊이 맵 추정을 위해 LiDAR 또는 레이더 센서 대신에 단일 카메라와 딥 러닝 기술을 활용하고 있다는 점이었습니다.

  본 영상이해 여름학교에서는 3차원구조를 이해하는데 핵심적인 요소인 깊이 맵 측정을 위한 다양한 연구분야와 이를 활용한 응용기술들에 대해 공부하는 장을 마련하였습니다. 가장 최신의 이론들과 응용기술들이 충분한 시간 동안 소개될 수 있도록 프로그램을 마련하였으므로 본 여름학교를 통해 대학원생을 비롯하여 회사의 연구원들에게 큰 도움이 되리라 생각합니다.

  이번 여름학교를 통해 ‘3D 장면이해’ 라는 인공지능의 핵심기술을 이해하고 개선이 필요한 기술 방향을 함께 모색하는 자리가 될 것으로 확신하며, 참석하는 모든 분들께 뜻 깊은 자리가 될 것을 기대하는 마음으로 여러 대학, 연구소, 산업계 여러분을 초대합니다.  본 여름학교를 통해 귀중한 시간을 내어주신 발표자와 참석자 여러분, 그리고 차별화된 여름학교 준비를 위해 수고해주신 여러분들께 감사 드리며, 적극적인 참여와 발표, 토론을 통해 생동감 있는 여름학교가 될 수 있도록 많은 협조를 부탁 드립니다. 감사합니다.

 

영상이해연구회 위원장 고병철
신호처리소사이어티 회장 김창익
대한전자공학회 회장 최천원