Data-Efficient AI Architecture and Training/Inference Methods for Dynamic Modeling of 3D World
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710113316
과학기술정보통신부
한국연구재단
경희대학교국제캠퍼스
김휘용
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
2.0억원
2.0억원
기초연구
대학
경기도 용인시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
(1) 동적 3DGS에 대해 세계 최고 수준의 율-왜곡 성능을 보이는 잠재표현 종단간 부호화 모델을 확보하여, 장면별 반복 최적화 없이 단일 순전파로 압축 친화적 표현을 생성한다. (2) 잠재표현 분석 기반 능동 시점 예측을 통해 기존 SOTA 대비 현저히 적은 입력 시점만으로 동등 이상의 복원 품질을 달성하며, 동일 시점 수에서는 무작위 시점 대비 우수한...
... 부호화·데이터 획득의 종단간 공동 학습 안정성을 확보한다.3차년도: 폐루프 통합 및 실시간 시연부호화(순전파)와 데이터 획득(피드백)을 종단간 통합 최적화하여 동적 3D 폐루프 실시간 스트리밍 시스템을 완성한다. 시뮬레이션에서 다수 가상 센서가 피드백으로 최적 시점을 자율 탐색하는 시나리오를 구성하고 실사 데이터셋으로 일반화를 검증하며, 사전학습에 포함되지 않은 장면에 대한 적응 효과를 ...
... 다시점 센서 입력을 압축 친화적 잠재표현으로 응축하고, 이를 기반으로 임의 시점 영상과 3차원 기하 정보를 제공하는 데이터 효율형 3D 월드 모델 서버의 핵심 기술로 활용될 수 있다. 자율주행, 휴머노이드, 물류·서비스 로봇, 디지털 트윈, 스마트팩토리와 같은 차세대 시스템은 다중 센서가 수집한 공간 정보를 다수 액터가 즉시 공유해야 하므로, 본 연구에서 제안하는 잠재표현 ...