1) 문제점
- 기존 성형외과 상담은 정면 사진이나 수기 상담 위주로 진행되어,
- 시술 결과에 대한 예측력이 떨어지고 고객의 이해도 및 만족도가 낮았습니다.
- 또한, 대부분의 가상 성형 앱은 단순한 2D 필터 방식이어서 실제 얼굴 구조를 반영한 시뮬레이션에 한계가 있었습니다.

2) 프로젝트 목표
- 정면 및 측면 이미지를 기반으로 3D 얼굴 메쉬를 자동 생성하고,
- 사용자가 직접 눈, 코, 턱 등의 부위를 조정해 Before/After 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 성형 시뮬레이션 엔진을 개발하는 것이 목표였습니다.
- 해당 기술은 성형외과 및 피부과 상담에서 정밀도 높은 시각적 설명 도구로 활용됩니다.

3) 주안점
-실제 사용자 사진을 기반으로 한 정밀한 3D 얼굴 생성 정확도 확보
- 동양인 얼굴 구조에 적합한 눈/코/턱 조정 알고리즘 커스터마이징
- 쌍꺼풀 표현 등 미세한 뷰티 포인트까지 반영 가능한 구조 설계
- 모바일 적용을 고려한 엔진 경량화 및 처리 속도 개선
- 향후 SaaS 서비스화와 병원 연동을 고려한 API 중심 설계

1) 포트폴리오 소개 : AI 기반 3D 얼굴 분석 및 성형 시뮬레이션 R&D 프로젝트입니다.
정면 이미지 기반으로 개인의 얼굴을 고해상도 3D 모델로 자동 생성하고, 코, 턱, 이마 등 주요 부위를 자유롭게 조정할 수 있는 인터랙티브 성형 시뮬레이션 기술을 개발하였습니다.
해당 기술은 실제 성형외과 상담에 적용 가능한 수준의 시각적 정확도와 피부 렌더링 정밀도를 갖추고 있으며,
국내 및 미국에서 특허를 확보한 자체 기술입니다.

2) 작업 범위 :
- 얼굴 정면 이미지 기반 3D 메쉬 자동 생성
- Landmark 기반 얼굴 분석 및 부위별 조정 기능 구현 (눈, 코, 턱 등)
- 사용자 조작에 따른 실시간 Before/After 시뮬레이션
- 고해상도 피부 렌더링 기술 적용
- 외부 플랫폼 연동을 위한 API/SDK 설계
- AI 학습 모델 개선 및 성능 최적화

3) 주요 업무 : 총괄 개발
- 정면 이미지 입력 기반 3D 얼굴 재구성 알고리즘 설계 및 구현
- 코 필러 등 주요 미용 시술에 대한 형태 변화 시뮬레이션 처리
- DirectX11 기반 고해상도 렌더링 시스템 개발
- CUDA11 기반 병렬 처리 적용을 통한 실시간 시뮬레이션 최적화
- 테스트 사용자 기반 정밀도 향상 및 오류 케이스 분석

4) 주안점 :
- 정면 이미지만으로 정밀한 3D 모델을 생성하는 AI 알고리즘 정교화
- 실제 성형외과와 협의한 주요 시술 범위(코, 턱, 이마 등)에 맞춘 사용자 인터랙션 설계
- 3D 메쉬와 텍스처의 정합성을 높여 실사용자에게 신뢰감 주는 시각 결과 확보
- 고성능 GPU 및 병렬 연산을 활용해 모바일 적용을 고려한 경량화 방향까지 테스트

5) 성능평가
- 얼굴인식 정확도 : 93.85 %
- UV Texture 해상도 : 4,096 * 4,096 pixel
- Facial object 편집의 정밀도 : 소수점 이하 5 자리
- 초당 프레임 (tesellation) : 527.9 fps
- GPU 메모리 사용량 : 1,638 MB