Immersive Video Experience: 360VR 동영상, 그리고 이를 넘어서는 6자유도 동영상은 앞으로 사용자에게 실감 넘치는 미디어 경험을 제공할 것입니다. 사람들은 보다 현실적이고 입체적인 환경을 원할 것이고 이러한 실감미디어를 더욱 소비하게 될 것입니다. 그렇다면, 훨씬 커지고 무거워진 이러한 동영상을 스마트폰, VR 기기에 전송하려면 얼마나 압축을 해야 할까요? 사람의 눈은 실감미디어의 화질에 얼마나 민감하게 반응할까요?

Efficient Deep Learning Model: 이제 딥러닝 연구도 단순 영상(picture)에서 동영상(video)로 콘텐츠 범위를 넓히고 있는 추세이며, 딥러닝 모델은 더욱 깊어지고(deep) 커지고(wide) 있습니다. 이는 영상 분류/해석/예측의 정확도를 높이는데 기여하는 반면, 비싸고 거대한 장치를 필요로 하기 때문에 실생활에 쓰이기에는 어려운 점이 많습니다. 따라서 사람들이 쉽게 접하는 스마트폰/자동차/드론/IoT 등의 전력이 제한된 기기에서는 덜 복잡한 딥러닝 모델이 필요할 것입니다. 이에 따라 딥러닝 모델도 압축이 가능한지, 더 빠르게 모델링할 수 있는지 탐구합니다.