기술분야

본 발명은 가중 국소변환을 이용한 3차원 데이터 증강 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는 3차원 데이터의 국소적인 부분(들)에 커널 회귀(kernel regression) 기반의 연식(Non-rigid) 변형을 가함으로써 제한된 3차원 데이터만으로 인공지능 모델의 성능을 향상시키는 데에 필요한 3차원 데이터를 크게 증강시키는 방법 및 장치에 관한 것이다.

해결하려는 과제

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 주어진 3차원 데이터로부터 국소적인 부분들을 기준으로 변환을 실행하여 3차원 데이터를 증강하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 연식(Non-rigid)변환을 실행시킴으로써 오리지널 3차원 데이터로부터 획득되는 새로운 3차원 데이터가 큰 이질감이 없도록 하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

발명의 효과

상기와 같은 본 발명에 따르면, 다양한 3차원 데이터를 국소 변환을 통해 자연스럽게 증강시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 어떠한 3차원 데이터에 대해서도 적용이 가능하여 범용성이 높으며, 다양하고 많은 양의 3차원 데이터 생성이 가능할 수 있다.

또한 본 발명에 따르면 데이터 처리가 쉽지 않은 3차원 데이터에 대하여 비교적 적은 리소스만으로 쉽고 빠르게 데이터 증강을 할 수 있는 효과가 있다.