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| 사진=한국딥러닝 제공 |
과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 2023 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 중 하나인 ‘한국형 텍스트-3D 객체 쌍 데이터’ 과제가 마무리 수순을 밟으며 Text to 3D 객체 쌍 데이터 성과공유회가 22일 개최된다.
본 사업은 주관기관인 한국딥러닝(주)와 서강대학교 산학협력단, 한국문화재재단, 한국전통문화전당이 공동 참여해 컨소시엄을 구성, 한국의 일상에서 흔히 볼 수 있는 물체들을 촬영 및 스캔해 3D DX(Digital Transformation)하고 텍스트 라벨링을 통해 새로운 객체 생성을 위한 인공지능 학습용 데이터를 구축하는 사업이다.
이달 22일 조선팰리스 강남에서 개최하는 Text to 3D 객체 쌍 데이터 성과공유회에서는 해당 과제 달성에 관한 성과를 공유하고 과제를 통해서 3D DX로 도출해 낸 결과를 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 발표한다.
글로벌 빅테크 기업에 대항하기 위한 한국형 3D AI의 발판을 마련하고, 한국의 다양한 유물과 전통문화상품을 디지털로 보존하고 활용하기 위한 이번 프로젝트에는 한국딥러닝(주)의 진성민 팀장이 데이터 수집 및 품질 검수를 진행하고 정제 파이프라인 구축에 참여하는 등 3D DX 단계의 선두에 섰다. 진성민 팀장은 국내 유일 포토스캔 교본을 집필하는 등 해당 분야 권위자로써 과제 완수의 핵심 인력이 됐다고 전해졌다.
관계자는 “K-콘텐츠가 세계적으로 급부상하면서 미디어 콘텐츠 업계에서의 한국형 3D 애셋 필요성 또한 증대하고 있는데, 턱없이 부족한 동양풍 애셋 중에서도 한국풍의 애셋은 아직도 현저히 적은 것으로 집계됐다”며 “Text to 3D 기술을 통해 산업디자인, 게임, 메타버스, 영상 프로덕션 업계에서 폭넓게 사용 가능한 서비스를 생성할 수 있게될 것”이라고 전했다.
부산=도남선 기자 aegookja@viva100.com
