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딥러닝 기반의 3차원 형상 재 복원 기법에서의 입력 이미지 사이즈의 변화에 따른 적절한 3D-Volume의 크기 및 Volume의 Depth Interval을 찾아보고, 다른 입력 사이즈에 따른 동일한 3D-Volume의 크기 및 Depth Interval에서의 성능을 비교해 본다. DTU dataset에 대한 성능 평가 결과 입력 이미지 사이즈와는 관 련없이, 3D-Volume은 고정된 적절한 값에서 성능이 가장 좋았음을 알 수 있고, 3D-Volume의 크기가 큰 모델이 해상도가 큰 입력 이미지의 성능이 더 좋았다. 또한, DTU 데이터셋에서의 3D-Volume의 적절한 크 기를 알 수 있다. 따라서, 딥러닝 기반 3차원 형상 재 복원 기법에서 사용하는 3D-Volume과 Depth Interval은 학습하는 입력 데이터의 특성을 이해하고, 입력 데이터의 특징에 따라 적절한 값으로 사용하는 것이 좋다.