본 연구에서는 고해상도 홀로그래픽 디스플레이 생성을 위한 새로운 분할-정복-병합 전략을 제안한다. 이 방법은 입력 이미지를 작은 하위 이미지로 분할하고, 각 하위 이미지에 대해 홀로그램을 예측한 뒤 이를 병합하여 최종 고해상도 홀로그램을 생성한다. 이를 통해 GPU 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 고품질의 홀로그램을 생성할 수 있다.
구체적으로 제안 방법은 다음과 같은 단계로 구성된다:
이 과정에서 메모리 사용량을 더욱 줄이기 위해 경량화된 홀로그래픽 SR 네트워크를 도입하였다. 또한 피라미드 구조를 활용하여 더 큰 규모의 홀로그램을 생성할 수 있도록 하였다.
제안 방법을 기존 SOTA 홀로그램 생성 네트워크인 HoloNet과 CCNNs에 통합하여 실험한 결과, GPU 메모리 사용량을 각각 64.3%와 12.9% 줄이면서도 홀로그램 생성 속도를 최대 3배 향상시킬 수 있었다. 특히 8K 해상도 홀로그램을 소비자 수준의 GPU에서 처음으로 성공적으로 학습 및 추론할 수 있었다. 또한 실제 광학 실험을 통해 제안 방법의 효과를 검증하였다.
본 연구는 제한된 GPU 자원 하에서도 고해상도 홀로그래픽 디스플레이를 효율적으로 생성할 수 있는 새로운 접근법을 제시한다.
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