Hardware-Efficient Real-Time 3D Gaussian Splatting Rendering for Edge Devices
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066268
교육부
한국연구재단
서울시립대학교
송호준
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
엣지 디바이스 환경에서는 제한된 전력 예산과 메모리 대역폭, 연산 자원으로 인해 기존 3D Gaussian Splatting(3DGS)의 전역 깊이 정렬과 대규모 가우시안 처리 구조를 그대로 적용하기 어렵다. 본 연구의 최종 목표는 이러한 구조적 한계를 완화하여, 모바일 스마트폰, 웨어러블 AR/VR 디바이스, 초소형 로보틱스 시스템과 같은 엣지 환경에서도...
엣지 디바이스에서 실시간 3DGS 렌더링을 하려면 전역 깊이 정렬 지연과 보수적 타일 판정, 대규모 파라미터로 인한 메모리 병목을 해결해야 한다. 이는 제한된 VRAM과 연산 자원을 가진 엣지 기기에서 실시간 3DGS 구동을 어렵게 만드는 핵심 요인이다. 이에 본 연구에서는 기존 렌더링 파이프라인을 하드웨어 친화적으로 재구성해 전역 정렬 제거, 타일 할당 ...
... 경량화된 렌더링 시스템은 AR 글래스나 VR 헤드셋과 같은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 웨어러블 디바이스에서도 고해상도 3D 장면을 지연 없이 실시간으로 표출하는 것을 가능하게 한다. 이를 통해 클라우드 렌더링에 의존하지 않고도 상호작용이 가능한 몰입형 AR/VR 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.엣지 컴퓨팅 분야로의 확장 고성능 GPU 환경에서만 구동되던 3DGS를 타일 판정 최적화 ...