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서울대 이경무 교수팀, 국제컴퓨터비전학회가 주최한 3D 핸드포즈 챌린지 우승

기사입력 : 2017년 10월 30일 16시 13분
ACROFAN=김보라 | bora.kim@acrofan.com SNS
서울대 공대(학장 차국헌)는 전기정보공학부 이경무 교수 연구팀(석박통합과정 문경식, 광운대 장주용 교수)이 지난 10월 2017 국제 컴퓨터 비전 학회(International Conference on Computer Vision, ICCV)기간 중 열린 Hands 2017-3D 워크샵의 핸드포즈 추정 챌린지(Challenge on 3D Hand Pose Estimation) 대회에서 우승했다고 30일 밝혔다.

이 교수 연구팀은 ‘딥러닝을 이용한 복셀기반 3D 핸드포즈 추정 기법’ 알고리즘으로 우승을 차지했다. 이는 복셀 기반의 새로운 딥러닝 네트워크 구조와 학습 기법으로, 기존 방식에 비해 간단하면서도 정확도가 획기적으로 향상되어 독보적으로 높은 점수를 받았다.

핸드포즈 챌린지는 3차원 거리센서로 획득된 손의 거리영상으로부터 손과 손가락의 기하학적 자세와 중요한 특징점들을 정확히 추정하는 대회다. 이번 대회에서는 캐나다, 중국, 일본, 대만, 싱가폴 등 전세계 15개 팀이 참가했다.

핸드포즈 추정 기술은 HCI(Human Computer Interface), 지능로봇, 가상현실(VR)/증강현실(AR) 등의 핵심 기술이다. 이는 손동작을 통한 기계 또는 컴퓨터의 조작, 손의 포즈 및 동작 분석을 통한 사람의 의도 파악, 장애인을 위한 수화 자동 인식 및 번역, 그리고 가상물체와의 상호작용을 통한 의료·교육·군사·엔터테인먼트 등에 효과적으로 이용될 수 있다.

이 교수는 “새로 개발된 딥러닝을 이용한 복셀기반 3D 핸드포즈 추정 기술은 기존 기술이 할 수 없었던 매우 복잡하고 다양한 손의 포즈까지도 정교하게 추정할 수 있다. 이를 통해 손을 이용한 인간과 기계 사이의 비언어적(non-verbal) 대화기술의 질을 한 차원 높였으며, 보다 편리한 인간과 기계사이의 상호작용을 통해 향후 디스플레이, 지능로봇, AR/VR 등 차세대 산업의 경쟁력을 높이는 핵심기술로 사용될 수 있다”고 설명했다.

한편 이 교수는 지난 7월에 열린 2017 초고해상도 영상 복원 챌린지(NTIRE 2017 Image Super-Resolution Challenge)세계대회에서 ‘향상된 딥러닝을 이용한 초고해상도 기법’ 알고리즘으로 우승하며 최우수 논문상을 수상한 바 있다.

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