Contents[세미나] 리콘랩스 '애니메이션+XR+AI융합기술 및 서비스 모델 세미나' 연사로 참여

리콘랩스 CTO 윤경원님이 10월 27일 안다즈 호텔에서 열린 “애니메이션+XR+AI융합기술 및 서비스 모델 세미나”에 연사로 참석하게 되었습니다.

이 세미나는 DMC 전략산업 분야의 공동연구 및 연구 성과물 활용을 통해 서울시 중소기업의 경쟁력을 강화하고자 마련된 자리입니다.

리콘랩스 이외에도 스튜디오 애니멀과 Engineer6에서도 발제로 참석해 주셨는데요. 그럼, 세미나 현장을 함께 보실까요?

첫 프로그램은 김효영 교수님의 인사말과 함께 ‘2023 OPEN Lab’의 6개월 과제에 대한 성과 발표의 시간이었습니다.


여기서 OPEN Lab이란?

OPEN(개방형 오픈 커뮤니티), Lab(도전적 주제의 융복합 공동연구)에 부합하는 다양한 분야의 대학, 기업, 유관기관이 애니메이션+XR+AI융합 기술 및 서비스를 공동 연구하고 애니메이션, XR/메타버스 분야로의 적용과 확산을 위한 공동연구 및 연구 성과물을 활용하고 있습니다.

첫 발제의 시작은 리콘랩스 CTO 윤경원님이셨는데요. 오늘은 ‘XR 및 3차원 AI 기술동향’이라는 주제로 발표를 진행하였습니다.

경원님께서 간단한 ‘리콘랩스’ 소개와 저희가 3Dpresso 및 PlicAR를 통해 진행했던 B2B 및 B2C 경험 그리고 회사의 비전과 나아갈 방향을 시작으로 발제의 오프닝을 시작하였습니다. 

뒤이어 발제에서 XR 최신 기술 동향을 학계, 산업계, 그리고 사용자의 3가지 카테고리로 분류하여 설명해 주셨습니다. 새롭게 출시된 '가우시안 스플래팅' 기술에 대한 설명도 해주었습니다. 더불어, 거대 기업들이 오픈 소스를 통해 자사의 솔루션 개발 수준을 넘어 학술 연구 전반을 주도하는 추세를 강조하였으며, 이에 따라 대학과 산업계 간의 상호작용이 더욱 필요한 시기임을 강조하며 발제를 마무리하였습니다.

마지막 발제를 마친 후 곧바로 종합토론이 이어졌는데요. 이화여대 최원희 교수님이 좌장을 맡아주시며, 매끄럽게 진행이 되었습니다. 여기서 리콘랩스는 여러가지 질문을 받았는데요. Q&A 내용을 정리해보았습니다.


Q. 리콘랩스에서 기술 이슈를 발제 도중에 던져주셨는데요. 생성형 AI의 한계란 무엇이라고 생각하는지?

크게 다음과 같은 요소가 현재 한계점이라고 보고 있습니다.

1.컨트롤러빌리티 (Controlability): 생성형 AI가 사용자의 의도와 목적을 얼마나 정확하게 이해하고 따르는지가 중요한 문제. 현재 AI는 사용자의 의도를 완벽하게 이해하거나 그에 맞게 반응하기 어려운 경우가 있습니다.

2.유저빌리티 (User Usability): AI가 생성한 내용이 사용자가 원하는 대로 작동하는지, 사용자의 요구에 부합하는지 확인하는 것이 중요하다. AI의 결과물이 유용하고 실용적이려면 지금보다 사용자가 쓰기 편한 조작이 어떤 방식일지도 함께 고민되어야 합니다.

3.정보 처리의 한계: AI는 입력된 정보를 기반으로 작동하므로, 부족하거나 부정확한 정보를 받았을 때 문제가 발생할 수 있다. 예를 들면, 정면 물체만 대상으로 학습한 모델의 경우 측면 그림을 생성하기 어려운 문제가 발생할 수 있습니다.

현재 이러한 문제를 데이터셋의 다각화와 언어 모델을 응용한 방식을 통해 해결하려고 노력하고 있습니다. 특히 트랜스포머와 같은 언어 모델을 사용해 문장 내 단어 간의 관계를 수학적으로 표현해서, 이를 활용해 생성형 AI의 조건을 제한하는 방식을 사용하고 있습니다. 이런 방식은 문장 내 관계가 생성 결과의 요소 간 관계랑 일치하도록 제한할지언정, 사용자가 의도한 표현의 디테일을 충족시키긴 어려울 것으로 생각하고 있습니다. 때문에 앞으로는 생성 결과물에 대한 사용자와 개발자 모두에게 높은 수준의 컨트롤러빌리티와 유저빌리티를 제공하는 것이 중장기 생성형 AI의 발전 방향성으로 전망하고 있습니다.


Q.NeRF로 3D 생성하는 것이 1분 안으로 줄어들 수 있을지?

현재도 충분히 짧으며, 1분 이내로 만드는 방식도 제안되고 있다. 앞으로 더 짧은 시간으로 점점 줄어들 것으로 전망합니다.


Q.NeRF로 생성된 3D에는 애니메이션(리깅) 부착이 어려울까?

개인적으로 연구를 진행하고 있는 부분이기도 하고, 전 세계적으로도 다각도로 탐구되고 있습니다. 현재는 어렵지만 내년 시그래프 정도에는 재미있는 결과물이 곳곳에서 발표될 것으로 예상한다. 현재도 주어진 3D 에셋이 있다면 자동 리깅이 되는 AI 툴들이 있는데, NeRF로 확장되는 방면의 연구가 내년에 등장할 것으로 생각합니다.

참석해 주신 모든 분들의 기념 촬영을 끝으로 “애니메이션+XR+AI융합기술 및 서비스 모델 세미나”가 마무리되었습니다.