지원동기
21년 엔비디아의 3D GAN verse를 보고 인공지능에 관심을 갖기 시작하였습니다. 당시에는 불가능해보이는 2D 이미지에서 3D오브젝트를 만들어내는 이 테스크에 인공지능이 어떤 부분에서 쓰이는 지도 정확히 몰랐지만, 정말 세상을 바꿀 기술 이라는 것이 느껴지고 가슴이 두근댔습니다.
제 궁극적인 목표는 현실 세계 scene을 디지털로 옮기는 과정을 자동화하는 것 입니다. 이는 게임 제작, 시뮬레이션 제작, 3D 영상 제작 과정을 간소화해 많은 산업에 영향을 끼칠것
현재 3D scene을 만들어 내는 데에 드는 비용과 노동은 매우 큽니다. 3D 오브젝트를 하나하나 다 만들어야하며, 랜더링을 한후에야 이를 콘텐츠로 활용할 수 있습니다.
만약 3D scene을 만들어 내는 과정이 간편해진다면 자본이 많은 게임회사, 인터테인멘트 회사들 뿐만 아니라 개인들도 쉽게 콘텐츠를 만들어 공유할 수 있게 되고 3D 콘텐츠의 붐이 올것입니다.
이러한 자동화 작업의 핵심은 인공지능이라고 생각합니다. 이러한 3D scene 제작 자동화라는 문제를 인공지능을 통해 풀고자 현재 3D synthesis 공부와 연구에 몰두하고 있습니다.
3D object generation, 3D aware image ynthesis 등 다양한 주제를 공부하고 있지만 제일 관심있는 분야는 neural fields 입니다. NeRF 덕분에 폭발적인 관심을 받고 있는 분야고 저 또한 NeRF의 사실적인 렌더링 결과를 보고 매료되어 연구를 시작했습니다. 아직 시초격이며 단점이 많은 기술인 만큼 개선할 부분이 정말 많습니다.
결국 nerf를 연구실이 아닌 산업, 제품에서 쓰기 위해서는 static world의 가정은 무용지물이 되며 담고 싶지 않은 물체들이 담기게 됩니다. NeRF연구 중에서도 저는 크게 dynamic nerf와 nerf의 manipulation에 관심 많습니다
사람이 사는 세계는 근본적으로 3D이지만 현재 저희가 소모하는 콘텐츠의 대부분은 랜더링된 이미지들
이후 인공지능을 공부하면서 꾸준히 3D 분야에 관한 논문들을 팔로우 업을 했습니다.