"그림2" ==> "그림 2" 로 오타를 수정하였습니다. 이미지의 화질을 개선하였습니다.

심사위원 1님께) 제안한 피처는 데이터 로드와 추론(testing) 시간이 기존의 기하 피처만 사용한 모델에 비해 길다는 중요한 단점이 있습니다. 때문에 데이터 로딩 밑 모델 추론 시간을 측정하여 최종본에 반영하였습니다. 제안한 피처는 고차원(54 floating points)이므로 G-buffer에 비해 렌더링과 딥러닝 모듈 트레이닝/추론 시 메모리 및 저장 공간을 많이 소비한다는 단점이 있습니다. Disk-memory간의 병목이 커질 수 있고, 노이즈 제거 모듈의 추론 시간에 실질적인 영향을 미칩니다. 즉, GPU에 이미 로드된 데이터를 처리하는 시간은 큰 차이가 나지 않으나 (8s -> 9s), Disk에서 CPU memory, GPU memory로 로드하는 시간에서 실질적인 차이가 있습니다 (1s -> 4s).

심사위원 3님께) 말씀해주신 것처럼 피처의 용량이 늘어나면서 심층 모델 학습/추론을 위해 데이터를 GPU메모리로 로드하는 수행 성능 면에서 후퇴가 있습니다. 때문에 데이터 로딩 밑 모델 추론 시간을 측정하여 최종본에 반영하였습니다. 또한, G-buffer, relMSE 등의 약자를 풀어서 가독성이 개선되도록 최대한 한글로 수정하였습니다.