Development of a Deep-Learning-Based CGH Framework for High-Speed Generation of Ultra-High-Resolution, High-Quality Holograms
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113014
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국기술교육대학교산학협력단
김덕수
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,179만원
6,179만원
기초연구
대학
충청남도 천안시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 초고해상도·고품질 홀로그램의 실시간 생성을 위한 딥러닝 기반 CGH 기술 개발이다. 특히 기존 수십 분이 소요되던 8K급 홀로그램의 실시간성 확보와 32K급 초고해상도(5인치, AoV 10도 대응) 생성이 가능한 딥러닝-CGH 기술 구현을 목표로 한다. 이를 위해 데이터셋 구축부터 네트워크 설계 및 최적화까지 딥러닝-CGH 전주기 기...
? 고품질 홀로그램 생성을 위한 고성능 CGH 기술 개발 기존의 CGH 기술은 연산 부하를 줄이기 위해 다양한 근사화(approximation) 전략을 활용하지만, 이에 따라 생성된 홀로그램의 품질이 저하되는 한계를 안고 있다. 본 연구는 광선 추적(ray-tracing) 기법을 적용하여 빛의 파면을 정밀하게 시뮬레이션함으로써, 더욱 높은 품질의 홀로...
1) 연구과제의 활용방안 ? 고품질 홀로그램 콘텐츠 고속 제작 환경 제공: 딥러닝 기술로 기존 CGH의 연산 병목을 극복하여 실감 미디어, 의료, 산업 등 다양한 분야의 고해상도 콘텐츠를 실시간 수준으로 제작하는 기반을 마련에 활용될 수 있다. 이는 향후 자동화 툴킷 및 콘텐츠 플랫폼으로 확장할 수 있을 것으로 기대된다. ? 고품질?초고해상도 데이터셋 ...