대규모 드론 장면의 3D 가우시안 스플래팅 효율화: 장면 분할 및 점 보충 전략 


52권  7호, pp. 587-592, 7월  2025
10.5626/JOK.2025.52.7.587


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  요약

본 연구는 드론 촬영을 통해 얻은 대규모 3D 매핑 환경에서 3D 가우시안 스플래팅을 적용할 때 발생하는 VRAM 부족 문제에 대응하는 전략을 제시한다. 대규모 장면을 효과적으로 처리하기 위해 입력 데이터를 분할 및 독립적인 최적화를 진행하며, 개별적으로 최적화된 장면을 병합한다. 또한, 최적화 시각 장면의 품질을 보다 향상시키기 위해 드론 촬영본의 특성을 고려하여 새로운 점을 보충하는 전략을 도입하였다. 이를 통해 기존 연구 대비 1/3로 VRAM 사용량을 줄였으며, PSNR 기준 평균 2.5%의 품질이 향상하고자 하였다. 본 연구의 접근 방식은 VRAM 사용을 최소화하면서도, 3D 재구성의 정확도와 품질을 향상시키는 데 중점을 둔다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Kang, J. Lee, J. Choi, J. Lee, "Aspect-Based Comparative Summarization with Large Language Model," Journal of KIISE, JOK, vol. 52, no. 7, pp. 587-592, 2025. DOI: 10.5626/JOK.2025.52.7.587.


[ACM Style]

Yunseok Kang, Jaeseok Lee, Jaewoong Choi, and Jaekoo Lee. 2025. Aspect-Based Comparative Summarization with Large Language Model. Journal of KIISE, JOK, 52, 7, (2025), 587-592. DOI: 10.5626/JOK.2025.52.7.587.


[KCI Style]

강윤석, 이재석, 최재웅, 이재구, "대규모 드론 장면의 3D 가우시안 스플래팅 효율화: 장면 분할 및 점 보충 전략," 한국정보과학회 논문지, 제52권, 제7호, 587~592쪽, 2025. DOI: 10.5626/JOK.2025.52.7.587.


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