이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
단안카메라 기반 3D 재구성 관련 수업 프로젝트를 진행했습니다. 양안 카메라 없이 깊이 정보를 추정하는 것이 핵심 과제였는데, monocular depth estimation 모델을 실제 이미지에 적용해보는 실험을 했습니다. 사전 학습된 모델을 파인튜닝해서 실내 환경 데이터에 맞추는 작업을 했고, 벽 텍스처가 단조로운 영역에서 깊이 추정 오류가 집중된다는 걸 확인했습니다. 이 문제를 줄이기 위해 이미지 전처리 단계에서 엣지 강조를 추가했더니 해당 구간의 오차가 줄었습니다. 연구를 통해 단안 카메라의 한계는 씬 컨텍스트 이해에 있다는 걸 이해했고, 이 방향의 개선이 앞으로 핵심 연구 과제라는 걸 배웠습니다. 이 연구 경험으로 씬 이해 없이는 기하학적 정확도를 높이기 어렵다는 걸 배웠습니다.
맥락을 이해하는 모델 설계가 단안 비전의 핵심 과제라고 생각합니다.
단안카메라 기반 3D Vision 연구의 또 다른 접근으로 Structure-from-Motion(SfM) 기반 3D 재구성 프로젝트를 진행했고, 카메라를 이동하면서 촬영한 다시점 이미지에서 포인트 클라우드를 복원하는 파이프라인을 구현한 경험입니다. SfM은 카메라 위치와 3D 구조를 동시에 추정하는 접근으로, 카메라 캘리브레이션 → 특징점 추출(SIFT) → 매칭 → 카메라 자세 추정 → 삼각 측량 순서로 진행됩니다.
특징점 매칭 품질이 3D 재구성 정확도에 직접 영향을 미치고, 조명 변화와 텍스처 부재 영역에서 매칭 실패가 집중됩니다. SfM 파이프라인 구현 경험이 OpenCV로 Fundamental Matrix와 에피폴라 기하학 기반 삼각측량을 구현하면서, 각 단계의 오류 원인을 분석하는 방식이고, 이것이 단안카메라 3D 재구성 이해의 핵심이었습니다.
실내 환경에서 테스트했을 때 평면 벽과 반사 표면에서 재구성 밀도가 급감하는 문제를 발견하면서, 텍스처 기반 특징점 추출의 한계를 직접 확인했고 이후 조명 조건 제어 방향으로 실험을 조정했습니다. 재구성 실패 원인을 단계별로 추적하는 것이 3D Vision 알고리즘 이해의 핵심입니다.
단안카메라 기반 3D Vision 연구의 또 다른 방향으로 카메라 캘리브레이션과 에피폴라 기하학을 출발점으로 삼았고, 정확한 카메라 모델 없이는 이후 3D 재구성 단계가 오차를 축적하기 때문입니다. 체커보드 패턴을 이용해 카메라 내부 파라미터(초점 거리, 주점, 왜곡 계수)를 추정하고, 왜곡 보정 후 에피폴라 제약을 적용하면 특징점 매칭 탐색 범위가 2D에서 1D로 줄어듭니다.
캘리브레이션 정확도가 이후 깊이 추정 전체의 기준이 되고, 초기 오차가 단계를 거치면서 증폭되는 구조입니다. 카메라 캘리브레이션 기반 에피폴라 제약 적용이 체커보드로 파라미터를 추정하고, Fundamental Matrix로 에피폴라 선을 시각화하면서 매칭 품질을 검증하는 방식이고, 이것이 3D 재구성에서 캘리브레이션 단계의 중요성을 확인하는 방법이었습니다.
파라미터 추정에 사용한 체커보드 이미지 수를 10장에서 30장으로 늘렸을 때, 재투영 오차가 0.8픽셀에서 0.3픽셀로 줄어들면서 이후 삼각측량 정확도가 향상됐습니다. 3D Vision 정확도는 알고리즘보다 입력 데이터의 품질이 먼저 결정합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 네이버 SW·시스템 R&D 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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