연구 주제

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컴퓨터그래픽스는 수학적으로 표시된 3차원의 디지털 데이터를 이용하여 디지털 이미지를 생성해내는 방법론 및 그에 관한 학문을 이야기합니다. 최근, 본 연구실은 다음 연구 주제를 중심으로 연구합니다.

Neural rendering (e.g., 3D Gaussian Splatting) and Differentiable Rendering

Real-time GPU rendering and Optics

Real-Time Deep Learning Pipeline and Optimization

GPU Algorithms과 다양한 가속 기법 (예, VectorDB의 GPU 기반 가속 기법)

주로 아래의 CG 또는 Computer Vision 분야 Top Conference 제출을 목표로 합니다

ACM SIGGRAPH (ASIA), Eurographics (EG), EGSR, I3D, HPG, PG

CVPR, ICCV/ECCV/ACCV, NeurIPS

석사과정의 경우도 위 Conference 제출을 연구실/학과의 졸업 요건으로 합니다.

지원 자격

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능숙한 C++ 프로그래밍 (예, Rvalue reference, Virtual function, STL, C++11을 이해한다)

Python 기본을 이해한다 (예, 기본 Syntax, module 사용 방법, DL 관련 경험 외)

영어로 작성된 문서를 한국어 수준으로 무리없이 읽을 수 있다.

4학년 1학기 진입 전 또는 초반이고 가급적 4학년 2학기 연계진학을 목표한다.

Console 보다 눈에 보이는 결과를 즐길 수 있다.

(선택 사항)

Data Strutures, Algorithms, Operating Systems 내 대부분의 개념을 이해한다.

CUDA, OpenGL, Direct3D, Vulkan에 대한 경험과 이해가 있다.

Deep Learning network 구조를 수정/설계하여 학습시킨 경험이 있다.

대학 수학에 자신이 있다 (예, 선형대수, 신호처리, 수치해석 외)

git을 사용하여 공동작업을 진행할 수 있다 (예, merge를 해결하고, .gitignore를 이해한다).

지원 서류

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현재까지의 성적표

위 지원 자격에 대한 설명을 담은 자기 소개서

위 연구 주제 중 관심 있는 세부 연구 분야

연락처: email과 전화번호

(혹시, 대면 면담을 하게 된다면) 가능한 요일/날짜와 시간들의 후보

진행 방식

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OpenGL Rendering과 GPU 프로그래밍에 대한 tutorial부터 시작해서, 인턴을 먼저 수행합니다.

1~2달 정도의 인턴 후 연구실에서 수학 가능 여부를 결정합니다.

수학 가능으로 결정 후, 진학 전까지 학부연구생 과정 수행 (대략 1년 이내)

연구 진행에 대해서 주 1회 report 제출

필요시 지도교수와 구두 면담 진행

질문과 건의사항은 수시로 email로 요청

10시 30분까지 출근과 자율 퇴근 (수업과 개인 용무는 알아서 진행)

CGLab 생활에 대한 추가 소개

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연구 과제에 성실히 참여하는 대학원생들에게는 등록금에 상응하는 금액 이상을 지원하기 위해 노력하고, 학부연구생도 연구 과제 기여시 일정 금액 이상을 지원합니다.

CGLab의 학생들은 개별 고성능 워크스테이션(NVIDIA RTX 3090 이상)과 2개 이상의 모니터, 고가의 책상/의자/파티션을 지원받습니다. 현재 GPU DL 서버를 5대 보유하고 있고, 부족할 경우 학교 HPC 센터의 GPU 계정을 구독합니다. 또한, 많은 최신 VR/AR (Oculus Rift/Quest 2, HTC Vive, HoloLens) 장비와 콘솔게임기(PlayStation 4, Xbox)를 보유하고 있습니다.

국제 저명학회 논문 제출에 기여가 큰 학생들은 연구실 지원으로 학회에 참여할 수 있습니다.