구정민 GIST 박사과정생, 'ACM SIGGRAPH Asia 2022' 최우수논문상 수상

광주과학기술원(GIST·총장 김기선)은 융합기술학제학부 박사과정 구정민씨(지도교수 문보창)가 컴퓨터 그래픽스 분야 최우수 컨퍼런스인 'ACM SIGGRAPH Asia 2022'에서 최우수 논문상을 수상했다고 20일 밝혔다.

SIGGRAPH ASIA는 세계 최대 컴퓨터 과학 분야 연합회인 ACM(Association for Computing Machinery) 후원으로 아시아에서 개최되는 행사다. 예술과 기술을 접목한 컴퓨터그래픽스(CG) 및 인터렉티브 기술 교류와 발전을 꾀한다.

구씨는 지난 6~9일 대구에서 열린 'ACM SIGGRAPH Asia 2022'에서 지광선 추적법 기반 렌더링 이미지의 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있는 새로운 기술을 제안해 총 155편의 컨퍼런스 발표 논문 가운데 최우수 논문 4편 중 하나로 선정됐다.

맨 왼쪽의 물잔 장면을 렌더링한 이미지의 얼음 부분을 확대해 이미지 비교.
맨 왼쪽의 물잔 장면을 렌더링한 이미지의 얼음 부분을 확대해 이미지 비교.
샘플 수의 증가에 따른 인공신경망 기반 이미지 품질 향상 기법 출력에 대한 오차 및 제안된 기법으로 수정된 이미지의 오차 그래프.
샘플 수의 증가에 따른 인공신경망 기반 이미지 품질 향상 기법 출력에 대한 오차 및 제안된 기법으로 수정된 이미지의 오차 그래프.

구씨를 비롯 문보창 교수 연구팀은 호세 이글레시아스-구이띠안 스페인 라코루냐대 박사와 함께 기존 인공신경망 기반 기술을 적용해 향상된 렌더링 이미지 품질을 한 단계 더 높일 수 있는 새로운 인공신경망 기법을 제안했다.

구정민 박사과정생.
구정민 박사과정생.

인공신경망 기반 렌더링 이미지의 디테일을 효과적으로 복원하여 CG 이미지의 선명도를 크게 높일 수 있음을 확인했다. 적용 전 대비 적용 후 오차가 약 5배 감소된 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 인공신경망을 이용한 렌더링 이미지 품질 향상 기법이 영화나 애니메이션 등과 같이 고품질의 실사 이미지가 필요한 분야에서 활용될 수 있는 계기를 만들었다.

논문 제1저자인 구정민씨는 “전통적인 통계 분야의 방식을 인공신경망과 결합하고, 현재 렌더링 이미지 품질 향상에서 가장 우수한 성능을 보이는 지도 학습 기반 기술의 주요 문제점 중 하나를 근본적으로 개선해 이번에 좋은 결과를 얻을 수 있었다”고 말했다.

광주=김한식기자 hskim@etnews.com