딥러닝 3D 생성모델

이용약관

제1조(목적)

이 약관은 국가평생교육진흥원(이하 “진흥원”이라 합니다)이 운영하는 K-MOOC 홈페이지 및 관련 서비스(이하 “K-MOOC”라 합니다)의 이용과 관련하여 진흥원과 이용자 간의 권리·의무 및 책임사항 등 필요한 사항을 정함을 목적으로 합니다.

제2조(정의)

이 약관에서 사용하는 용어의 뜻은 다음과 같습니다.

1. “서비스”란 K-MOOC를 통해 제공되는 강좌, 학습, 평가, 이수, 회원관리 및 그 밖의 관련 서비스를 말합니다.

2. “이용자”란 회원가입 여부와 관계없이 K-MOOC에 접속하여 서비스를 이용하는 사람을 말합니다.

3. “회원”이란 이 약관에 동의하고 K-MOOC에 가입하여 서비스를 이용하는 사람을 말합니다.

4. “강좌운영기관”이란 K-MOOC에서 강좌를 개설·제공하거나 운영하는 대학, 기관 또는 단체 등을 말합니다.

5. “외부서비스”란 K-MOOC와 연계되는 외부의 본인확인·인증·로그인 또는 정보·학습서비스 등을 말합니다.

6. “게시물”이란 이용자가 서비스를 이용하면서 게시·등록·전송하는 글, 댓글, 질문, 답변, 파일, 이미지 및 그 밖의 정보를 말합니다.

제3조(약관의 효력 및 변경)

① 이 약관은 K-MOOC에 게시하거나 그 밖의 방법으로 이용자에게 알림으로써 효력이 발생합니다.

② 진흥원은 관계 법령을 위반하지 않는 범위에서 이 약관을 변경할 수 있습니다.

③ 진흥원이 약관을 변경하는 경우 변경내용과 시행일 등을 회원이 알 수 있도록 사전에 알립니다. 다만, 관계 법령의 제·개정, 긴급한 보안조치 또는 그 밖에 사전에 알리기 어려운 부득이한 사유가 있는 경우에는 사후에 알릴 수 있습니다.

④ 진흥원이 변경된 약관을 알리면서 회원이 정해진 기간 내에 거부의사를 표시하지 아니하면 변경된 약관에 동의한 것으로 본다는 사실을 명확하게 알린 경우, 해당 기간 내에 거부의사를 표시하지 아니하고 서비스를 계속 이용한 회원은 변경된 약관에 동의한 것으로 봅니다. 다만, 관계 법령에 따라 별도의 동의가 필요한 경우에는 그에 따릅니다.

⑤ 회원이 변경된 약관에 동의하지 않는 경우 서비스 이용을 중단하고 이용계약을 해지할 수 있습니다.

⑥ 이 약관에서 정하지 않은 사항은 관계 법령에 따르며, 서비스 이용에 필요한 세부사항은 진흥원이 별도로 정하여 안내할 수 있습니다.

제4조(회원가입 및 이용계약)

① 이용계약은 이용자가 진흥원이 정한 절차에 따라 회원가입을 신청하고 진흥원이 이를 승낙함으로써 성립합니다.

② 진흥원은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 회원가입을 승낙하지 않거나 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.

1. 다른 사람의 정보를 도용하거나 허위정보를 이용한 경우

2. 서비스의 정상적인 운영을 방해할 목적으로 신청한 경우

3. 관계 법령 또는 이 약관에 위반되는 목적으로 신청한 경우

4. 서비스 또는 개별 서비스의 이용을 위하여 필요한 요건을 충족하지 못한 경우

5. 그 밖에 서비스의 안전하고 정상적인 운영을 위하여 승낙하기 어렵다고 인정되는 합리적인 사유가 있는 경우

③ 회원은 회원가입 및 서비스 이용에 필요한 정보를 정확하게 제공하여야 하며, 해당 정보가 변경된 경우 이를 수정하여야 합니다.

④ 회원이 사실과 다른 정보를 제공하거나 변경된 정보를 수정하지 않아 발생한 불이익에 대하여 진흥원은 진흥원의 귀책사유가 없는 한 책임을 부담하지 않습니다.

⑤ 진흥원은 개별 서비스의 제공 또는 이용자격 확인을 위하여 필요한 경우 관계 법령이 허용하는 범위에서 추가적인 정보 또는 확인을 요청할 수 있습니다.

제5조(계정의 관리)

① 회원은 자신의 계정 및 인증정보를 선량한 관리자의 주의로 관리하여야 하며, 이를 제3자에게 양도·대여하거나 사용하게 하여서는 안 됩니다.

② 회원은 자신의 계정이 도용되거나 부정하게 사용된 사실을 알게 된 경우 즉시 진흥원에 알려야 합니다.

③ 회원의 고의 또는 과실로 계정 관리의무를 위반하여 발생한 손해와 책임은 회원이 부담합니다. 다만, 진흥원의 귀책사유가 있는 경우에는 그러하지 아니합니다.

제6조(외부서비스와의 연계)

① 진흥원은 서비스 이용의 편의 및 서비스 간 연계를 위하여 외부서비스를 통한 본인확인, 인증, 로그인, 계정 연계 또는 그 밖의 연계 기능을 제공할 수 있습니다.

② 외부서비스의 이용 및 연계에 필요한 사항은 해당 서비스의 이용조건 또는 별도의 안내에 따를 수 있습니다.

③ 외부서비스와의 연계 과정에서 처리되는 개인정보에 관한 사항은 관계 법령 및 K-MOOC 개인정보처리방침에 따릅니다.

④ 외부서비스 사업자의 장애, 서비스 변경·중단·종료 또는 그 밖의 외부서비스 사업자의 사유로 발생한 사항에 대하여 진흥원은 진흥원의 귀책사유가 없는 한 책임을 부담하지 않습니다.

제7조(서비스의 제공)

① 진흥원은 이용자에게 K-MOOC를 통한 강좌 및 학습 관련 서비스를 제공합니다.

② 개별 강좌의 수강, 평가, 이수 등에 관한 사항은 관계 법령, K-MOOC의 운영기준 및 해당 강좌에서 정한 기준에 따릅니다.

③ 개별 강좌의 교육내용, 학습활동, 평가문항, 평가기준 및 운영 등에 관한 사항은 원칙적으로 해당 강좌운영기관의 책임과 권한에 따라 운영됩니다. 다만, 진흥원은 관계 법령, K-MOOC의 운영기준 및 서비스의 안전하고 정상적인 운영을 위하여 필요한 조치를 할 수 있습니다.

④ 강좌의 수강 또는 이수만으로 학점·학위·자격이나 강좌운영기관의 학생 또는 구성원으로서의 지위가 부여되는 것은 아닙니다. 다만, 관계 법령, 별도의 제도 또는 강좌운영기관이 정한 기준에 따라 인정되는 경우에는 그에 따릅니다.

제8조(서비스의 변경·중단 및 종료)

① 진흥원은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 서비스의 전부 또는 일부를 변경·중단하거나 종료할 수 있습니다.

1. 천재지변, 국가비상사태 등 불가항력적인 사유가 발생한 경우

2. 정보통신설비의 보수·점검·교체 또는 장애가 발생한 경우

3. 전기·통신 또는 외부서비스의 장애가 발생한 경우

4. 서비스 이용의 급증 등으로 정상적인 서비스 제공이 곤란한 경우

5. 보안사고의 예방·대응 등 서비스 보호를 위한 조치가 필요한 경우

6. 관계 법령, 정부의 정책 또는 행정기관의 적법한 조치 등에 따라 서비스의 변경·중단 또는 종료가 필요한 경우

7. 그 밖에 서비스의 정상적인 제공이 곤란하거나 서비스의 변경·중단·종료가 필요한 운영상·기술상 또는 정책상 사유가 있는 경우

② 진흥원은 서비스 이용에 중대한 영향을 미치는 변경·중단 또는 종료가 예정된 경우 이를 이용자가 알 수 있도록 사전에 안내합니다. 다만, 긴급하거나 사전에 알리기 어려운 부득이한 사유가 있는 경우에는 사후에 안내할 수 있습니다.

제9조(이용자의 의무)

① 이용자는 관계 법령, 이 약관 및 서비스 이용과 관련하여 안내된 사항을 준수하여야 합니다.

② 이용자는 다음 각 호의 행위를 하여서는 안 됩니다.

1. 타인의 정보를 도용하거나 다른 회원의 계정을 부정하게 사용하는 행위

2. 서비스 또는 다른 이용자의 정상적인 이용이나 학습활동을 방해하는 행위

3. 진흥원, 강좌운영기관, 다른 이용자 또는 제3자의 지식재산권, 명예, 개인정보 및 그 밖의 권리를 침해하는 행위

4. 다른 이용자에 대한 괴롭힘, 위협, 반복적인 연락 또는 그 밖에 정상적인 서비스 이용을 현저하게 방해하는 행위

5. 불법정보, 악성프로그램 또는 서비스 운영을 방해할 수 있는 정보를 게시·전송하는 행위

6. 진흥원의 허용 없이 서비스를 이용하여 광고·홍보·판매·영업·스팸 또는 이에 준하는 행위를 하는 행위

7. 자동화된 수단 등을 이용하여 정상적인 이용 범위를 벗어나 서비스에 접근하거나 정보를 수집하는 등 서비스 운영 또는 보안에 지장을 주는 행위

8. 접근통제, 인증, 이용제한 또는 그 밖의 서비스 보호조치를 부정한 방법으로 회피하거나 무력화하는 행위

9. 강좌의 평가 또는 이수의 공정성을 해치는 대리수강, 대리응시, 부정한 자료 이용 또는 이에 준하는 행위

10. 그 밖에 관계 법령 또는 이 약관에 위반되는 행위

③ 이용자의 고의 또는 과실로 이 약관을 위반하여 진흥원 또는 제3자에게 손해가 발생한 경우 이용자는 관계 법령에 따라 그 손해를 배상할 책임이 있습니다.

제10조(이용제한 등)

① 진흥원은 이용자가 관계 법령 또는 이 약관을 위반하거나 서비스의 안전하고 정상적인 운영을 위하여 필요한 경우 서비스 이용의 전부 또는 일부를 제한할 수 있으며, 회원에 대해서는 이용계약을 해지할 수 있습니다.

② 회원이 가입 또는 서비스 이용에 필요한 요건을 충족하지 못하게 되었거나, 서비스 이용을 위하여 필요한 정보 또는 확인사항을 제공하지 않는 경우 진흥원은 해당 서비스의 이용을 제한할 수 있습니다.

③ 진흥원은 회원에게 중대한 영향을 미치는 서비스 이용제한 또는 이용계약 해지의 경우 그 사유와 내용을 회원에게 알립니다. 다만, 긴급한 보안조치, 추가 피해의 방지, 증거보전 또는 사전통지로 조치의 목적을 달성하기 어려운 경우에는 먼저 필요한 조치를 한 후 알릴 수 있으며, 회원의 연락처 부재 등 통지가 현실적으로 불가능한 경우에는 통지를 생략할 수 있습니다.

④ 회원은 이용제한 또는 이용계약 해지 조치에 대하여 콜센터 등 진흥원이 안내하는 방법으로 이의를 제기할 수 있습니다.

⑤ 제4항에 따른 이의제기만으로 이용제한 또는 이용계약 해지 조치의 효력이 정지되는 것은 아닙니다. 다만, 진흥원이 필요하다고 인정하는 경우 해당 조치의 전부 또는 일부를 일시적으로 유예할 수 있습니다.

⑥ 진흥원 또는 강좌운영기관은 평가 또는 이수와 관련한 부정행위 여부의 확인이 필요한 경우 평가·이수 결과의 확정 또는 이수증 발급 등을 일시적으로 보류할 수 있습니다.

⑦ 부정행위가 확인된 경우 진흥원 또는 강좌운영기관은 해당 강좌의 기준에 따라 평가 또는 이수 결과를 제한·취소하거나 이수증을 취소하는 등 필요한 조치를 할 수 있습니다.

제11조(콘텐츠, 게시물 및 지식재산권)

① K-MOOC에서 제공하는 강좌, 자료 및 그 밖의 콘텐츠에 관한 저작권 등 지식재산권은 해당 권리자에게 귀속됩니다.

② 이용자는 강좌 및 그 밖의 콘텐츠를 해당 권리자가 정한 이용조건에 따라 이용하여야 하며, 허용된 범위를 넘어 복제·배포·전송·변경하거나 그 밖의 방법으로 이용하여서는 안 됩니다.

③ 회원이 서비스에 게시한 게시물에 관한 권리는 해당 회원 또는 정당한 권리자에게 귀속됩니다.

④ 회원은 게시물을 작성하거나 이용함에 있어 제3자의 권리를 침해하여서는 안 되며, 회원의 고의 또는 과실로 권리침해가 발생한 경우 그에 따른 책임을 부담합니다.

⑤ 회원의 고의 또는 과실에 따른 약관 위반이나 권리침해로 제3자가 진흥원을 상대로 청구·소송 또는 그 밖의 분쟁을 제기하여 진흥원에 손해가 발생한 경우, 해당 회원은 관계 법령에 따라 그 손해를 배상할 책임이 있습니다.

⑥ 진흥원은 서비스의 제공·운영·개선 및 이에 부수하는 목적을 위하여 필요한 범위에서 게시물을 복제·전송·저장하거나 형식을 변환할 수 있습니다.

⑦ 진흥원은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 게시물에 대하여 게시를 제한하거나 삭제하는 등 필요한 조치를 할 수 있습니다.

1. 관계 법령 또는 이 약관에 위반되는 게시물

2. 제3자의 지식재산권, 개인정보, 명예 또는 그 밖의 권리를 침해하는 게시물

3. 불법정보, 악성프로그램 또는 서비스의 안전을 위협하는 내용을 포함한 게시물

4. 광고·홍보·영업·스팸·도배 등 서비스의 목적에 부합하지 않거나 정상적인 이용을 방해하는 게시물

5. 다른 이용자에 대한 괴롭힘·비방·위협 또는 학습활동을 방해하는 게시물

6. 평가 또는 이수의 공정성을 해치거나 부정행위를 조장하는 게시물

7. 그 밖에 서비스의 정상적인 운영을 현저하게 방해하는 게시물

⑧ 진흥원은 관계 법령에서 달리 정한 경우를 제외하고 이용자가 게시하는 모든 게시물을 상시적으로 모니터링하거나 사전에 검토할 의무를 부담하지 않습니다.

제12조(개인정보의 보호)

① 진흥원은 이용자의 개인정보를 관계 법령에 따라 보호합니다.

② 개인정보의 처리 목적, 처리 항목, 보유기간, 제3자 제공, 처리위탁, 외부서비스와의 연계 및 정보주체의 권리 등에 관한 구체적인 사항은 K-MOOC 개인정보처리방침에 따릅니다.

③ 관계 법령에 따라 별도의 동의가 필요한 개인정보 처리는 필요한 절차에 따라 동의를 받습니다.

제13조(개인정보 전송요구 및 자동화 도구 이용)

① 정보주체 또는 관계 법령에 따라 정보주체의 위임을 받은 대리인은 「개인정보 보호법」 등 관계 법령에서 정하는 바에 따라 본인의 개인정보에 대한 전송을 요구할 수 있습니다.

② 정보주체의 위임을 받은 대리인이 자동화된 도구를 이용하여 개인정보를 전송받는 경우 관계 법령에 따라 진흥원과 사전에 협의된 방법 및 절차에 따라야 합니다.

③ 관계 법령 또는 사전에 협의된 방법을 따르지 아니한 자동화된 접속·수집·전송으로 개인정보의 안전성 또는 서비스의 정상적인 운영에 지장을 줄 우려가 있는 경우 진흥원은 해당 접속 등을 제한하거나 필요한 보호조치를 할 수 있습니다.

④ 개인정보 전송요구의 구체적인 신청방법, 절차, 담당부서 및 전송방식 등은 개인정보처리방침 또는 별도의 안내에 따릅니다.

제14조(회원에 대한 통지)

① 진흥원은 서비스 이용과 관련하여 필요한 사항을 K-MOOC 게시, 전자우편, 서비스 내 알림 또는 그 밖의 적절한 방법으로 회원에게 알릴 수 있습니다.

② 회원은 서비스 이용에 필요한 통지를 받을 수 있도록 등록된 전자우편 주소 등 연락처를 최신 상태로 유지하여야 합니다.

③ 회원이 연락처의 변경사항을 수정하지 않거나 잘못된 연락처를 제공하여 통지를 받지 못함으로써 발생한 불이익에 대하여 진흥원은 진흥원의 귀책사유가 없는 한 책임을 부담하지 않습니다.

제15조(책임 및 책임의 제한)

① 진흥원은 서비스의 안정적인 제공을 위하여 노력합니다.

② 진흥원은 진흥원의 귀책사유 없이 발생한 손해에 대하여 책임을 부담하지 않으며, 그 밖의 진흥원의 책임범위는 관계 법령에 따릅니다.

③ 진흥원은 천재지변, 국가비상사태, 정보통신망 또는 외부서비스의 장애, 서비스 이용의 급증 및 그 밖에 진흥원이 합리적으로 통제하기 어려운 사유로 서비스를 제공할 수 없는 경우, 진흥원의 귀책사유가 없는 한 그로 인하여 발생한 손해에 대하여 책임을 부담하지 않습니다.

④ 진흥원은 진흥원의 귀책사유가 없는 한 이용자가 서비스를 이용하여 기대한 이익을 얻지 못한 것에 대하여 책임을 부담하지 않습니다.

⑤ 진흥원은 진흥원의 귀책사유가 없는 한 강좌운영기관, 이용자 또는 제3자가 제공한 정보·자료·콘텐츠의 정확성, 완전성, 최신성 또는 특정 목적에의 적합성을 보증하지 않습니다.

⑥ 개별 강좌의 교육내용, 평가문항, 평가기준, 교수자의 교육적 판단 및 강좌 운영에 관한 사항은 원칙적으로 해당 강좌운영기관의 책임과 권한에 따라 처리합니다. 다만, 진흥원은 관계 법령, K-MOOC의 운영기준 및 플랫폼 운영을 위하여 필요한 조치를 할 수 있으며, 진흥원의 귀책사유가 있는 경우에는 그러하지 아니합니다.

⑦ 이용자가 다른 이용자 또는 제3자가 제공한 정보나 게시물을 신뢰하거나 이용함으로써 발생한 손해에 대하여 진흥원은 진흥원의 귀책사유가 없는 한 책임을 부담하지 않습니다.

제16조(이용계약의 해지)

① 회원은 K-MOOC에서 제공하는 방법으로 이용계약을 해지하고 회원탈퇴를 할 수 있습니다.

② 진흥원은 회원탈퇴 신청의 진위 확인 또는 부정한 탈퇴 신청의 방지를 위하여 필요한 경우 합리적인 범위에서 본인확인을 요청할 수 있습니다.

③ 회원탈퇴 이후 개인정보 및 학습 관련 정보의 처리에 관한 사항은 관계 법령 및 개인정보처리방침에 따릅니다.

제17조(준거법 및 관할)

① 이 약관의 해석과 적용에는 대한민국 법령을 적용합니다.

② 서비스 이용과 관련하여 분쟁이 발생하는 경우 관할법원은 「민사소송법」 등 관계 법령에 따릅니다.

저작권보호정책

CCL (Creative Commons License)

CCL은 자신의 창작물에 대하여 일정한 조건 하에 다른 사람의 자유로운 이용을 허락하는 내용의 자유이용 라이선스(License)입니다.

이용허락조건

Attribution(저작자 표시)

저작자의 이름, 출처 등 저작자를 반드시 표시 해야 한다는, 라이선스에 반드시 포함하는 필수조항 입니다.

Noncommercial(비영리)

저작물을 영리 목적으로 이용할 수 없습니다. 영리목적의 이용을 위해서는, 별도의 계약이 필요하다는 의미입니다.

No Derivative Works (변경금지)

저작물을 변경하거나 저작물을 이용한 2차적 저작물 제작을 금지한다는 의미입니다.

Share Alike (동일조건변경허락)

2차적 저작물 제작을 허용하되, 2차적 저작물에 원 저작물과 동일한 라이선스를 적용해야 한다는 의미입니다.

이용허락조건

저작자표시 (CC BY)

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저작자의 이름, 저작물의 제목, 출처 등 저작자에 관한 표시를 해주어야 합니다.

저작자표시-비영리 (CC BY-NC)

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저작자를 밝히면 자유로운 이용이 가능하지만 영리목적으로 이용할 수 없습니다.

저작자표시-변경금지 (CC BY-ND)

저작자표시-변경금지 (CC BY-ND)

저작자를 밝히면 자유로운 이용이 가능하지만, 변경 없이 그대로 이용해야 합니다.

저작자표시-동일조건변경허락 (CC BY-SA)

저작자표시-동일조건변경허락 (CC BY-SA)

저작자를 밝히면 자유로운 이용이 가능하고 저작물의 변경도 가능하지만, 2차적 저작물에는 원 저작물에 적용된 것과 동일한 라이선스를 적용해야 합니다.

저작자표시-비영리-동일조건변경허락 (CC BY-NC-SA)

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저작자를 밝히면 이용이 가능하며 저작물의 변경도 가능하지만, 영리목적으로 이용할 수 없고 2차적 저작물에는 원 저작물과 동일한 라이선스를 적용해야 합니다.

저작자표시-비영리-변경금지 (CC BY-NC-ND)

저작자표시-비영리-변경금지 (CC BY-NC-ND)

저작자를 밝히면 자유로운 이용이 가능하지만, 영리목적으로 이용할 수 없고 변경 없이 그대로 이용해야 합니다.

딥러닝 3D 생성모델 종료 이수증
딥러닝 3D 생성모델
- 분야 공학 (컴퓨터 · 통신)
  
  운영기관 운영기관 중앙대학교 운영기관 바로가기 새창열림
  
  주차 주차 15 주
  
  수강신청기간 수강신청기간 25.06.16 ~ 25.12.31
  
  전화번호 전화번호 02-820-6427
  
  강좌만족도 4.6
- 난이도 난이도 전공기초
  
  이수증 이수증 미발급
  
  학습인정시간 학습인정시간 10시간 00분 (11시간 18분)
  
  강좌운영기간 강좌운영기간 25.06.16 ~ 25.12.31
  
  자막언어 한국어 외 1건 자막언어
  
  강좌언어 한국어(ko)
관심강좌등록

참여기관 목록

강좌소개

강좌 소개

수업내용/목표

최근 인공지능 연구에서도 2D 영상처리를 넘어 3차원 기하 정보와 텍스쳐 정보를 잘 표현하고 생성해내는 기술이 떠오르는 가운데, 3D 렌더링 활용 기법 습득 능력 함양을 위한 강좌이며, 본 강좌에서는 인공지능 기반 3D 생성/렌더링 연구의 최신 흐름을 소개하고, 유형별 대표 연구를 소개함. 본 강좌의 목적은 전통적인 3D 렌더링 기법이 아닌 인공지능을 이용한 학습 기반의 3D 렌더링 기법에 관하여 기존 연구부터 최신 응용연구까지 다루는 것임. 인공지능을 이용한 3D 렌더링 연구의 발전과정과 대표 기법들의 문제해결 방법들을 공부하고 실습해보면서 딥러닝 3D 생성 연구에 대한 깊은 이해와 구현 능력을 키우고자 함

강좌 운영 계획

1	Learning -based 3D Rendering	전통적인 3D 렌더링 기법과 최신 3D 렌더링 연구 이해	1-1.	Explicit 3D Representations	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			1-2.	Implicit 3D Representations
2	Explicit 3D Representations I	Point Cloud 데이터를 이용한 3D 렌더링 연구 이해	2-1.	Point Cloud-based 3D Classification	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			2-2.	Point Cloud-based 3D Representations
3	Explicit 3D Represen tations II	Voxel 및 Mesh 데이터를 이용한 3D 렌더링 연구 이해	3-1.	Voxel-based 3D Representations	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			3-2.	Mesh-based 3D Representations
4	Implicit 3D Representations I	Implicit 3D representations의 핵심 개념과 대표 연구 이해	4-1.	SDF-based 3D Representations	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			4-2.	Occupancy-based 3D Representations
5	Implicit 3D Represen tations II	복잡한 형태의 물체와 공간을 표현하는 implicit 3D representation 연구 이해	5-1.	Limitations of Existing Implicit 3D Representations	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			5-2.	Implicit 3D Representations for Complex Scene
6	Implicit 3D Represen tations III	3차원 기하정보와 컬러정보를 모두 생성하는 3D 렌더링에 대해 이해	6-1.	Texture Rendering	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			6-2.	Clothed Human Digitization
7	Neural Rendering I	최신 3D 렌더링 기법인 DVR 기법에 대해 이해	7-1.	Limitations of 3D Supervision	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			7-2.	Neural Rendering with 2D Supervision
8	실습과제 1
9	Neural Rendering II	최신 3D 렌더링 연구인 NeRF 기법에 대해 이해.	9-1.	Neural Radiance Fields (NeRF)	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			9-2.	Neural Radiance Fields (NeRF) Applications
10	Advanced Neural Rendering I	다양한 크기 표현이 가능한 3D 렌더링에 대해 이해	10-1.	Sampling Theory	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			10-2.	3D Rendering in Frequency Domain
11	Advanced Neural Rendering II	통제되지 않은 환경에서 획득된 이미지를 이용한 3D 렌더링에 대해 이해	11-1.	Limitations of 3D Rendering in Real World	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			11-2.	3D Rendering in the Wild
12	Advanced Neural Rendering III	형태 변화나 움직임이 존재하는 물체를 위한 3D 렌더링에 대해 이해	12-1.	Deformable 3D Rendering	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			12-2.	Video 3D Rendering
13	Advanced Neural Rendering IV	소수의 이미지만을 이용한 3D 렌더링에 대해 이해	13-1.	Limitations of 3D Rendering with Sparse Views	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			13-2.	3D Rendering with Sparse Views
14	Advanced Neural Rendering V	스타일 변경이나 편집이 가능한 3D 렌더링에 대해 이해	14-1.	Stylized 3D Rendering	강좌영상 (60분×1개)	퀴즈(1)	PDF 제공
			14-2.	Editable 3D Rendering
15	실습과제 2

강좌운영팀 소개

교수자

김학구 교수

현)중앙대학교 첨단영상대학원 교수

연구실적

ㅇ Kim, H. G., Park, M., Lee, S., Kim, S., & Ro, Y. M. (2021). Visual comfort aware-reinforcement learning for depth adjustment of stereoscopic 3d images. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(2), 1762-1770.

ㅇ Kim, H. G., Lee, S., Kim, S., Lim, H. T., & Ro, Y. M. (2021). Towards a better understanding of VR sickness: Physical symptom prediction for VR contents. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(1), 836-844).

ㅇ Kim, H. G., Lim, H. T., & Ro, Y. M. (2019). Deep virtual reality image quality assessment with human perception guider for omnidirectional image. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 30(4), 917-928.

ㅇ Kim, H. G., Lim, H. T., Lee, S., & Ro, Y. M. (2018). Vrsa net: Vr sickness assessment considering exceptional motion for 360 vr video. IEEE transactions on image processing, 28(4), 1646-1660.

강좌지원팀

Email: elearning@cau.ac.kr

강좌 수강 정보

이수/평가정보

과제명	퀴즈	중간고사	기말고사	토론
반영비율	70%	10%	10%	10%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

강좌 수준 및 선수요건

전공기초

교재 및 참고문헌

없음

자주 묻는 질문

강의 교안을 다운받을 수 있나요?

해당 주차 강좌에 접속하셔서 학습자료다운을 해주시면 됩니다.

분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

난이도 난이도 전공기초

운영기관 중앙대학교 운영기관 바로가기새창열림

이수증 이수증 미발급

주차 주차 15 주

학습인정시간 학습인정시간 10시간 00분 (11시간 18분)

수강신청기간 수강신청기간 25.06.16 ~ 25.12.31

강좌운영기간 강좌운영기간 25.06.16 ~ 25.12.31

전화번호 전화번호 02-820-6427

자막언어 한국어 외 1건 자막언어

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