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[IT뉴스]정밀한 3D 모델링 기술로 문화재 복원한다

온카뱅크관리자

2024-06-21 09:24:05

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST 교수팀, 정밀 3D 기술 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Z3Z0RXnbcy">
          <p dmcf-pid="59z2j7DxcT" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] 울산과학기술원(UNIST) 연구팀이 정밀 3차원(3D) 모델링 기술로 문화재를 복원할 새로운 가능성을 제시했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="1ePdC6TNjv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="주경돈 교수.(사진=울산과학기술원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/21/Edaily/20240621092407449vbrm.jpg" data-org-width="250" dmcf-mid="GDY9NuEQNG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/21/Edaily/20240621092407449vbrm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            주경돈 교수.(사진=울산과학기술원)
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="tuF7itaVAS" dmcf-ptype="general">
           UNIST는 주경돈 인공지능대학원 교수팀이 물체 형상을 세밀하게 재구성하는 디또(DITTO, Dual and Integrated Latent Topologies) 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
          </div>
          <p dmcf-pid="FqpBo0A8gl" dmcf-ptype="general">DITTO 기술은 점구름 데이터를 격자 형태로 바꾸고, 두 가지 데이터를 동시에 활용해 중요한 정보를 추출한다. DSPT라는 분석 도구를 이용해 점구름 데이터를 정밀하게 분석하고, 복잡하고 얇은 물체도 모델링할 수 있는 중요한 특징을 뽑아낸다.</p>
          <p dmcf-pid="3ODIUEBWNh" dmcf-ptype="general">특히 통합함축디코더(IID)는 추출된 데이터를 바탕으로 3D 공간의 특정 위치가 물체 내부인지 외부인지를 예측한다. 기존 기술보다 더 정확하고 세밀한 3D 재구성도 가능하다.</p>
          <p dmcf-pid="0x4MsflooC" dmcf-ptype="general">이 기술을 이용하면 손상되거나 파손된 문화재를 정밀하게 복원할 수도 있다. 정교한 형상과 질감을 정확하게 표현해 원형을 재현하기 위한 도구로 활용할 수 있는 셈이다.</p>
          <p dmcf-pid="pePdC6TNgI" dmcf-ptype="general">주경돈 교수는 “3D 재구성의 정확성을 높이고, 3D 데이터를 사용하는 기술에 응용할 방법을 제시했다”며 “메타버스 등 관련 콘텐츠와 산업 전반에 도움이 될 것”이라고 말했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="USOvBsVZNO" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="데이터셋에서 장면 수준 재구성 성능 평가.(자료=울산과학기술원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/21/Edaily/20240621092408764pgzl.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="XOnjGi1mNW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/21/Edaily/20240621092408764pgzl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            데이터셋에서 장면 수준 재구성 성능 평가.(자료=울산과학기술원)
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="uNnjGi1mcs" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>