댓글 0
기사입력 : 2023.11.02 11:08
- 헤드업·헤드 마운트 디스플레이에서 활용 기대
컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술 딥러닝. 이제 딥러닝을 통해 2차원 컬러 이미지를 3차원 홀로그램으로 생성하는 새로운 기술이 탄생해 학계의 주목을 받고 있다.
과학기술 전문매체 '사이테크데일리(SciTechDaily)'는 일본 치바대학 연구팀이 딥러닝을 사용해 2차원 컬러 이미지를 3차원 홀로그램으로 변환하는 혁신적인 방법을 소개했다.
이 연구는 공학 저널 '광학 및 레이저(Optics and Lasers in Engineering)'에 게재됐다.
사이테크데일리에 따르면, 홀로그램을 생성하기 위한 딥러닝 방법이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존에는 물체의 색상과 깊이 정보를 모두 캡처하는 RGB-D 카메라를 사용해 캡처한 3D 데이터에서 홀로그램을 만들 수 있었다.
치바대학 대학원 공학연구과의 시모바바 토모요시 교수가 이끄는 연구팀은 딥러닝 기술을 활용하여 이전보다 간편하게 홀로그램을 생성하는 새로운 방법론을 개발했다. 일반적인 카메라로 촬영한 2차원 컬러 이미지를 기반으로, 딥러닝 알고리즘을 통해 3차원 홀로그램 이미지를 만들어내는 것이 이번 연구의 핵심이다.
시모바바 교수는 "홀로그램 디스플레이 구현에 있어 3D 데이터 취득, 홀로그램 연산 비용, 홀로그램 디스플레이 특성에 적합한 홀로그램 영상 변환 등 여러 난관에 직면하고 있다"고 밝혔다.
그러나 연구팀은 딥러닝 기술이 최근 몇 년 동안 급속도로 진화하고 있으며 이러한 문제점들을 극복할 수 있는 높은 가능성을 가지고 있다고 강조했다. 그 믿음을 바탕으로 본 연구가 진행된 것이다.
이번 연구에서 제시된 방법론은 2개의 딥뉴럴네트워트(DNN)을 사용해 일반적인 3D 컬러 이미지를 3D 장면 또는 물체를 홀로그램으로 전환할 수 있는 데이터로 변환했다.
첫 번째 DNN은 일반 카메라를 사용해 캡처한 컬러 이미지를 기반으로, 관련 깊이 맵을 예측해 이미지의 3D 구조 정보를 도출한다.
원본 RGB 이미지와 첫 번째 DNN에서 생성된 깊이 맵은 이어서 두 번째 DNN으로 전달되어, 홀로그램의 생성 과정을 거친다. 두 번째 DNN은 홀로그램 이미지를 다른 디바이스에서 표시하기에 적합한 형태로 최적화한다.
연구팀은 이러한 방법론이 최첨단 그래픽 처리 장치를 사용하는 기존 방법에 비해 데이터 처리와 홀로그램 생성 시간이 더욱 단축됐다고 밝혔다.
시모바바 교수는 "우리의 방법론은 최종 홀로그램 이미지가 자연스럽게 3D로 재현될 수 있는 뛰어난 장점을 가지고 있다"며, "또한, 깊이 정보의 사용을 배제함으로써 저렴한 비용으로 홀로그램 구현이 가능하며, 특별한 3D 이미징 장치나 RGB-D 카메라의 필요성도 줄어든다"고 강조했다.
이러한 기술은 향후 고화질 3D 디스플레이를 위한 헤드업 디스플레이나 헤드 마운트 디스플레이 등에서 활용될 전망이다. 더 나아, 차량용 홀로그램 헤드업 디스플레이에서도 활용 가능하다. 이를 통해 운전자나 승객에게 도로, 표지판, 사람(보행자) 등에 대한 3D 정보를 제공하는 등 차량 내 디스플레이 기술에도 새로운 변화를 가져올 것으로 기대된다.
ⓒ 포커스온경제 & foeconomy.co.kr 무단전재-재배포금지
전체댓글 0
