ONNX 개요 및 역사 (Open Neural Network Exchange)

ONNX(Open Neural Network Exchange)은 딥러닝 모델 호환성을 위한 오픈 표준 포맷입니다. 2017년 9월 Microsoft와 Facebook이 주도하여 처음 발표되었으며, 서로 다른 딥러닝 프레임워크 간 모델 교환을 쉽게 하는 것을 목표로 탄생했습니다. 원래는 Facebook PyTorch 팀 내부의 Toffee 프로젝트였으나 2017년 ONNX로 개명되어 공개되었고, 이후 IBM, Huawei, Intel, AMD, ARM, Qualcomm 등 여러 기업이 합류해 지원하였습니다. 2017년 10월 Microsoft는 자사 Cognitive Toolkit과 Project Brainwave에 ONNX 지원을 추가한다고 발표했고, 2019년 11월에는 ONNX가 Linux Foundation 산하 LF AI & Data 재단의 정식 졸업 프로젝트로 승인될 만큼 빠르게 성장했습니다.

ONNX의 핵심 개념은 딥러닝 모델을 표현하는 공용 그래프 포맷을 정의하는 것입니다. 이를 통해 PyTorch, TensorFlow, MXNet, Caffe2 등 다양한 프레임워크에서 학습된 모델을 ONNX 형식으로 내보내고 가져올 수 있습니다. ONNX는 계산 그래프 구조, 표준화된 연산자(op) 및 데이터 타입의 집합을 규정하여 서로 다른 프레임워크 간 모델 인터페이스 불일치 문제를 해결합니다. 초기에는 추론(inference) 용도로 초점을 맞추어 개발되었고, 추후 학습/훈련 지원도 논의되었습니다. ONNX 출시 이후 Amazon Web Services(AWS)와 NVIDIA 등도 ONNX 생태계에 참여하여 표준을 지지했고, 현재는 마이크로소프트의 ONNX Runtime 엔진, NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO 등 다양한 플랫폼에서 ONNX 모델을 실행할 수 있는 환경이 조성되었습니다.

ONNX의 주요 사용 분야 및 프로그램 (특히 CG 분야)

ONNX는 AI 모델의 “한 번 학습, 어디서나 실행”이라는 비전을 바탕으로 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 주로 쓰이는 분야와 대표적인 프로그램을 정리하면 다음과 같습니다.

• 범용 머신러닝/딥러닝 배포: ONNX는 프레임워크에 관계없이 모델을 배포할 때 활용됩니다. 예를 들어, PyTorch에서 학습한 모델을 ONNX로 변환하여 TensorFlow나 C++ 환경에서 추론하거나, 클라우드에서 학습한 모델을 모바일/엣지 디바이스에서 실행할 때 쓰입니다. Microsoft의 ONNX Runtime은 CPU, GPU뿐만 아니라 모바일용 CoreML(iOS), NNAPI(Android), FPGA 등 폭넓은 하드웨어 가속을 지원하여 다양한 플랫폼에 ONNX 모델을 deploy할 수 있게 합니다​[출처].
• 컴퓨터 비전 및 영상 처리: 객체 인식, 이미지 분류, 세그멘테이션 등의 비전 모델을 ONNX로 변환해 사용하는 사례가 많습니다. 예컨대 Facebook의 Turing 모델이나 Microsoft Bing 시각 검색 모델 등이 ONNX로 최적화되어 여러 환경에 배포되었다고 알려져 있습니다. 또한 NVIDIA의 기술 블로그에 따르면, 복잡한 장면 텍스트 검출 모델 등도 ONNX로 변환되어 성능 최적화를 달성한 사례가 있습니다.
• 음성 인식 및 NLP: 음성 합성(TTS)이나 자연어 처리 모델(BERT 등)도 ONNX 형식으로 변환되어 상용 서비스에 쓰이고 있습니다. ONNX Runtime은 거대 언어 모델을 제외한 일반 NLP 모델에 대해 경량 추론에 장점을 보입니다.
• 그래픽스/게임 분야 (CG 분야): 컴퓨터 그래픽스 분야에서도 ONNX는 머신러닝과 그래픽스의 접목을 용이하게 합니다. 대표적으로 Unity 게임 엔진은 ONNX 모델을 불러와 실행할 수 있는 **Unity Barracuda(Sentis)**라는 공식 패키지를 제공합니다. Unity에서는 ONNX 포맷의 딥러닝 모델 파일(.onnx)을 프로젝트 Asset으로 추가하면 바로 NNModel 리소스로 임포트되며, C# 스크립트에서 ONNX Runtime을 통해 추론을 수행할 수 있습니다[출처]. Unity의 멀티플랫폼 지원 덕분에 ONNX Runtime을 활용하면 PC, 모바일, 콘솔 등 다양한 환경에서 게임 AI나 실시간 딥러닝 효과를 구현할 수 있습니다​[출처]. 예를 들어 이미지 분류 모델(Apple MobileNet 등)이나 객체 검출 모델(YOLO 계열)을 ONNX로 불러와 Unity 게임 내에서 실시간으로 동작시키는 데 성공한 사례들이 있습니다.
• DCC 툴 및 콘텐츠 제작: Houdini 20 (SideFX의 3D 그래픽 저작툴)에서는 ONNX 기반의 머신러닝 노드가 최초로 도입되어 화제가 되었습니다. 2024년 Houdini 20에 기본 탑재된 ML 노드는 ONNX 모델을 불러와 스타일 변환이나 깊이 추정 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 낮은 해상도의 그림을 특정 화풍으로 변환하는 Neural Style Transfer ONNX 모델이나, 단일 이미지로부터 깊이 맵을 예측하는 MiDaS ONNX 모델 등을 Houdini에서 곧바로 실행해 그래픽 효과에 활용할 수 있습니다. 사용자는 Python으로 학습한 모델을 ONNX로 익스포트한 후, Houdini의 ML 노드에 불러오는 방식으로 자체 딥러닝 모델도 활용 가능하다고 합니다. 이러한 ONNX 지원으로 전문 그래픽 툴에서도 딥러닝 파이프라인이 직접 결합되기 시작했습니다.
• 기타 사례: Unreal Engine 쪽에서도 ONNX 활용 논의가 있습니다. 아직 공식 지원은 아니지만, 커뮤니티에서는 ONNX Runtime을 이용해 언리얼에서 캐릭터 애니메이션용 신경망을 돌리려는 시도가 있었습니다. 또한 블렌더(Blender)에서도 파이썬으로 ONNX Runtime을 사용해 ML 모델을 적용하는 예제가 있으며, Adobe Photoshop 등의 응용 프로그램도 내부적으로 ONNX 모델을 활용한 필터 기능(예: 배경 제거 등)을 제공하기 시작한 것으로 알려져 있습니다.

요약하면, ONNX는 연구용 프로토타입에서 상용 어플리케이션까지 AI 모델의 이식성을 높여주며, 특히 실시간성이 중요한 게임 및 그래픽스 분야에서 한 번 학습된 딥러닝 모델을 다양한 엔진과 툴에 쉽게 통합할 수 있게 해주는 핵심 역할을 하고 있습니다.

ONNX의 장점과 한계점

ONNX에 대한 다양한 견해를 살펴보면 다음과 같은 장점과 한계점이 지적됩니다.

ONNX의 장점 (이점)

• 프레임워크 상호운용성 (Interoperability): ONNX의 가장 큰 강점은 여러 딥러닝 프레임워크 간 모델 이동을 간소화한다는 점입니다. 한 프레임워크에서 학습된 모델을 일일이 다시 구현하거나 재학습할 필요 없이 ONNX로 내보내 다른 프레임워크에서 바로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 PyTorch에서 개발한 모델을 ONNX로 내보내 TensorFlow Lite나 OpenCV 등에서 추론하는 식으로 워크플로우의 유연성을 높여줍니다. 이를 통해 특정 프레임워크에 종속되는 문제(vendor lock-in)를 완화하고, 각 프레임워크의 장점(예: PyTorch의 개발 편의성과 TensorFlow의 배포 용이성 등)을 조합해 활용할 수 있습니다.
• 효율성과 시간 절약: ONNX 도입으로 모델 변환에 드는 수작업 부담과 오류 가능성이 감소합니다. 과거에는 한 프레임워크의 모델을 다른 곳에서 쓰려면 커스텀 변환 스크립트나 재코딩이 필요했지만, ONNX 표준 포맷을 매개로 하면 비교적 손쉽게 옮길 수 있습니다. 이로써 협업 시에도 각자 선호 프레임워크를 사용하면서 최종 모델은 ONNX로 공유하는 형태가 가능해져 개발 생산성이 올라갑니다.
• 플랫폼 및 하드웨어 독립성: ONNX 모델은 플랫폼 독립적이어서 Windows, Linux, Android, iOS 등 어디서나 동일 포맷으로 활용 가능합니다. ONNX Runtime은 CPU는 물론 NVIDIA GPU(CUDA/TensorRT), AMD GPU(DirectML), ARM(NEON/NNAPI), FPGA, TPU 등 다양한 하드웨어 가속 엔진을 플러그인 형식으로 지원합니다. 이를 통해 한 번 만든 모델을 서버부터 엣지까지 일관되게 배포할 수 있고, 하드웨어별 최적화도 ONNX Runtime이 일부 담당해 줍니다. 예를 들어, ONNX Runtime은 CPU용 최적화 라이브러리(XNNPack)나 모바일용 CoreML, CUDA/TensorRT 등 백엔드를 자동으로 활용하여 최적 성능을 낼 수 있습니다.
• 추론 최적화 및 경량화: ONNX는 모델 최적화 도구들과도 잘 연계됩니다. ONNX Runtime 자체에 그래프 최적화 기능이 있어 불필요한 연산을 제거하거나 연산 순서를 조정하고, 연산자 Fusion 등을 적용해 추론 속도를 높입니다. 또한 ONNX 에코시스템에는 양자화(정수화)나 프루닝(pruning) 같은 모델 경량화 툴도 마련되어 있어, ONNX 형식 모델에 대해 가중치 양자화, Half-precision(FP16) 변환 등을 손쉽게 적용할 수 있습니다. 이를 통해 모델 크기 축소와 속도 향상을 동시에 달성해, 모바일이나 임베디드 장치에서도 딥러닝 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다.
• 폭넓은 산업계 지지와 커뮤니티: ONNX는 현재 오픈 소스 커뮤니티와 산업계의 폭넓은 지원을 받고 있어 발전 속도가 빠릅니다. Microsoft, Facebook(Meta), Amazon, NVIDIA, Intel 등 여러 거대 기업이 함께 개발을 주도하고 있고, ONNX 포맷을 지원하는 프레임워크와 툴도 지속적으로 늘어나는 추세입니다. 이런 탄탄한 지원 덕분에 ONNX는 사실상 딥러닝 모델 교환의 표준 포맷으로 자리매김했습니다.

ONNX의 한계점 (제약 및 문제)

• 프레임워크별 연산자 미지원 이슈: ONNX가 이상적으로는 모든 딥러닝 연산자를 포괄해야 하지만, 실제로는 각 프레임워크마다 고유한 연산이나 기능들이 있어 ONNX로 변환되지 않는 경우가 발생합니다. 즉, ONNX 표준에 아직 정의되지 않은 연산자이거나 미완전한 경우, 해당 부분은 변환이 안 되거나 호환성이 깨집니다. 예를 들어 TensorFlow의 일부 고유 Layer나 PyTorch의 동적 기능은 ONNX 변환 시 지원되지 않아 별도 처리 또는 재구현이 필요합니다. 이러한 연산자 불일치 문제는 ONNX 도입 시 겪는 대표적인 어려움이며, 현재 커뮤니티가 지속적으로 연산자 세트를 확장하며 개선 중인 부분입니다.
• 동적 모델에 대한 제한: ONNX는 정적 계산 그래프 개념에 기반하여 설계되었기 때문에, 입력 크기가 가변적이거나 반복 구조를 갖는 동적 신경망 표현에는 제약이 있습니다. 예를 들어, RNN/LSTM처럼 time-step에 따라 반복되거나 조건 분기하는 모델, 또는 매 입력마다 구조가 바뀌는 모델은 ONNX로 표현하거나 추론하기 어려울 수 있습니다. 최근에는 ONNX도 Loop나 Conditional 연산자를 도입하여 기본적인 동적 동작을 지원하고 있지만, TensorFlow의 Dynamic RNN이나 PyTorch의 dynamic unrolling 같은 자유로운 동적 그래프 수준에는 미치지 못한다는 평가가 있습니다.
• 모델 변환 복잡성과 실패 사례: 이론적으로 ONNX 변환이 지원된다 해도, 실제 프레임워크별 변환 도구가 완벽하지 않아 모델 변환 실패나 성능 저하 사례가 보고됩니다. 한 사용자 설문에 따르면 ONNX 변환기 사용 시 약 59%에서 변환 충돌(crash) 또는 결과 모델의 성능 저하 문제가 발생했다고 합니다. 복잡한 모델일수록 변환기가 제대로 대응 못하는 연산이나 상황이 있을 수 있기 때문입니다. 그러므로 ONNX를 도입할 때는 사전에 지원 여부를 확인하고, 변환 후 정확도와 속도가 원래와 일치하는지 검증하는 작업이 필요합니다.
• 파일 크기 제한 및 최적화 이슈: ONNX 모델은 protobuf 기반 이진 포맷으로 저장되는데, protobuf의 기술적 한계로 1개 파일이 2GB를 넘을 수 없는 제약이 있습니다. 초대형 모델의 경우 ONNX 파일이 그 한계를 넘을 수 있어 가중치를 외부 분리 저장하는 등 추가 작업이 필요합니다. 또한 ONNX 변환 과정에서 모델 최적화가 자동 적용되지 않을 수 있어, 동일한 모델이더라도 프레임워크에서 직접 추론할 때보다 ONNX Runtime에서 다소 느리게 동작하는 사례도 보고되었습니다(예: 특정 GPU 환경에서 ONNX 추론이 최적 커널을 못 찾아 성능 저하). 이러한 문제는 계속 개선되고 있지만, 여전히 일부 사용자는 “ONNX가 최신 대형 언어 모델(LLM) 분야에서는 경쟁력이 떨어진다”는 지적을 하기도 합니다.

요약하면, ONNX는 범용성과 편의성 측면에서 딥러닝 모델 배포에 혁신을 가져왔지만, 완벽한 만능 솔루션은 아닙니다. 지원되지 않는 연산자, 동적 모델 제약, 변환기 성숙도 등의 한계가 있어서 상황에 따라 추가적인 노력이 필요합니다. 다만 ONNX 커뮤니티가 이러한 이슈를 인지하고 지속적으로 대응하고 있으므로, 앞으로 제약이 점차 줄어들 것으로 기대됩니다.

CG 분야에서 ONNX가 활용된 대표적인 연구 논문 4편

딥러닝 기법이 컴퓨터 그래픽스(CG) 분야에 접목된 대표적인 연구 사례를 인용 수 기준으로 4편 선정했습니다. 이들 연구는 ONNX 포맷 자체를 언급하진 않지만, ONNX를 통해 이러한 딥러닝 모델을 그래픽스 응용에 이식하는 추세를 보여주고 있습니다. 각 논문의 제목, 저자, 연도, 요약 및 주요 기여, 그리고 인용 수는 다음과 같습니다.

1. Phase-Functioned Neural Networks for Character Control (2017) – Daniel Holden, Taku Komura, Jun Saito.
   요약: 캐릭터 애니메이션에서 다양한 움직임을 실시간 제어하기 위한 새로운 신경망 아키텍처인 **위상-함수형 신경망(PFNN)**을 제안한 연구입니다. 위상(phase) 값을 주기적인 사이클 입력으로 사용하여 네트워크 가중치를 동적으로 결정함으로써, 보행/주행 등 주기적 모션의 자연스러운 변화를 학습했습니다. 사용자 입력(방향키 등)과 캐릭터의 이전 상태, 지형 정보를 받아 높은 품질의 동작을 실시간 생성하는 데 성공하였습니다. 이 방법은 LSTM 등 기존 시계열 모델보다 더 부드럽고 현실감 있는 모션을 만들어냈으며, 수 GB의 모션데이터로 학습한 모델임에도 추론 시 메모리 수 MB, 지연 수 밀리초 수준으로 매우 경량/고속이라는 특징이 있습니다. 주요 기여: 그래픽스 분야에서 데이터 주도(character mocap)와 물리 기반 제어의 간극을 좁혀, 게임이나 VR에서 캐릭터가 지형 변화(언덕, 장애물)에 따라 자동으로 동작을 조정하는 기술을 제시한 점입니다. 또한 위상 정보를 활용한 네트워크 구조로 주기적 동작의 잠재 상태를 효과적으로 처리함으로써 기존 방법들의 한계를 극복했습니다. 인용 수: 약 700회 이상 인용된 매우 영향력 있는 논문입니다.
2. Kernel-Predicting Convolutional Networks for Denoising Monte Carlo Renderings (2017) – Steve Bako, Thijs Vogels, Brian McWilliams, Mark Meyer, Jan Novák, Alex Harvill, Pradeep Sen, Tony DeRose, Fabrice Rousselle.[출처]
   요약: Pixar와 NVIDIA 연구진 등이 참여한 이 논문은 몬테카를로 렌더링 노이즈 제거를 위한 딥러닝 접근법을 제시하였습니다. 경로 추적(Path tracing) 렌더링은 샘플 부족으로 노이즈가 발생하는데, 기존에는 주변 픽셀을 결합하는 필터를 사람이 설계했습니다. 본 연구에서는 **합성곱 신경망(CNN)**이 각 픽셀별 최적의 필터 커널을 예측하도록 학습시키는 커널-예측 네트워크를 도입했습니다 수백 장의 합성 이미지(디즈니/픽사 애니메이션 프레임)로 supervised 학습하여, 입력의 부가 정보(심도, 법선 등)와 노이즈 이미지 간 복잡한 관계를 학습한 모델이 최종 노이즈 제거된 픽셀값을 출력하거나 또는 가중치 커널을 출력하여 인접 픽셀들을 가중 합산해 결과를 얻습니다​. 주요 기여: 이 기법은 기존 최첨단 MC 디노이저 대비 화질 개선을 이루었고, 다양한 장면에 범용적으로 일반화됨을 보였습니다​. 특히 머신러닝을 활용한 첫 프로덕션 수준 렌더링 노이즈 제거 방법으로 평가받아 이후 그래픽스 렌더링에 딥러닝 활용을 촉진했습니다. 인용 수: 약 350회 내외로 인용되며, 딥러닝 기반 렌더링 복원 분야의 시초격 연구로 널리 참조되고 있습니다.
3. DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills (2018) – Xue Bin Peng, Pieter Abbeel, Sergey Levine, Michiel van de Panne.[출처]
   요약: UC 버클리와 UBC의 연구로, 물리 기반 캐릭터 애니메이션에 딥러닝(강화학습)을 적용한 대표적 사례입니다. 강화학습(RL) 에이전트가 모션캡처 예제 동작을 보고 따라 하도록 보상 함수를 설계하여, 물리 시뮬레이션 속 캐릭터가 사람처럼 걷고 뛰고 점프하는 다양한 기술을 습득하게 했습니다​. 특히 여러 개의 시범 모션을 단일 정책으로 통합해 멀티-스킬 에이전트를 훈련하고, 캐릭터가 동작 중 외부 교란(밀치기 등)에 강인하게 대응하거나, 목표 지점을 향해 걷는 등 상황에 맞게 적응하도록 했습니다​. 결과적으로 휴머노이드, 공룡, 로봇 등 다양한 캐릭터가 공놀이, 재주넘기, 무술 동작까지 풍부한 기술 레퍼토리를 물리엔진 내에서 실행하는 데 성공했습니다​. 주요 기여: 이 연구는 데이터 기반 모션과 물리 시뮬레이션 제어를 결합한 프레임워크를 제시하여, 향후 인터랙티브한 물리기반 캐릭터 구현에 큰 영향을 주었습니다. 사람이 만든 제어기보다 훨씬 일반적이고 복잡한 동작들을 자동 학습해냈다는 점에서, 게임/영화의 물리기반 애니메이션 발전 가능성을 보여주었습니다. 인용 수: 약 500회 이상 인용되었으며​[출처], 물리 시뮬레이션 + 딥러닝 분야의 필독 문헌이 되었습니다.
4. NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (2020) – Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng.
   요약: NeRF는 신경 방사장(Field)이라는 표현을 통해 새로운 시각에서의 이미지를 합성하는 기술로, 뉴럴 렌더링 분야를 폭발적으로 성장시킨 획기적인 연구입니다. 이 논문에서는 한 장면(scene)을 5차원 함수로 표현하는 신경망 (MLP)을 제안했습니다. 입력은 3D 공간 좌표 (x, y, z)와 관찰 방향 (θ, φ)으로 구성된 5D 벡터이고, 출력은 해당 위치에서 그 방향으로 방출되는 색(Color)과 밀도(Density)입니다. 이렇게 학습된 신경 방사장(신경복사장)은 연속적인 볼륨으로서 장면을 나타내며, 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 어느 카메라 각도에서든 현실감 있는 영상을 합성할 수 있습니다. 이 방법으로 소수의 입력 사진만으로도 새로운 뷰를 사진처럼 만들어내어, 당시까지 최고 성능이었던 새로운 시각 합성(SfM, multi-view stereo) 기술들을 크게 앞질렀습니다. 주요 기여: NeRF는 간단한 MLP로 고품질 3D 장면 재구성이 가능함을 보였고, 위치 인코딩(positional encoding) 등 핵심 기법을 제안하여 딥러닝으로 고주파 세부 묘사를 학습하는 토대를 마련했습니다. 이후 수백 편의 후속 연구가 NeRF 개념을 확장하여 실시간화, 동영상화, 편집 가능화 등을 달성하고 있습니다. 인용 수: 발표 후 폭발적인 반향을 일으켜 현재 약 2900회 이상 인용되었으며, 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야 모두에 지대한 영향을 준 것으로 평가됩니다.

이들 4편의 연구는 그래픽스에서 딥러닝의 활용 범위를 각기 보여주는 사례입니다. ONNX를 통해 이러한 모델들을 게임 엔진이나 그래픽 소프트웨어에 손쉽게 통합할 수 있게 됨에 따라, 연구 결과의 실시간 응용이 더욱 가속화되고 있습니다.

CG 분야 최신 ONNX 활용 연구 사례 (2024년 이후)

가장 최신의 컴퓨터 그래픽스 분야 연구 중 하나로 2024년 SIGGRAPH에 채택된 “Taming Diffusion Probabilistic Models for Character Control” (Chen 등, 2024)을 들 수 있습니다. 이 연구는 확산 확률 모델(Diffusion model)을 이용하여 캐릭터 애니메이션을 생성/제어하는 새로운 프레임워크를 제시하였습니다​[출처]. 과거에는 GAN이나 RNN으로 캐릭터 동작을 생성하려는 시도가 있었지만, 본 연구는 Stable Diffusion과 유사한 Diffusion 모델을 모션 데이터에 적용하여 고품질이면서 다양한 모션을 생성하는 데 성공했습니다. 특히 학습된 모션 디퓨전 모델을 ONNX 형식으로 변환한 뒤, 이를 Unity 엔진에 가져와 실시간 제어 데모를 구현한 것이 주목할 만합니다. 저자들의 공식 GitHub에는 학습된 모델을 ONNX로 내보내 Unity에서 임포트하여 사용한다고 명시되어 있습니다: “ONNX 파일과 해당 구성 JSON 파일을 얻으면 Unity 프로젝트에 가져와 자체 데모를 실행할 수 있다”​. 이는 딥러닝 기반 캐릭터 제어 연구 결과를 ONNX를 통해 상용 엔진에 직접 통합한 대표 사례입니다.

또 다른 최신 동향으로, DragGAN(2023)이라는 대화형 이미지 편집 기술의 구현에 ONNX Runtime이 사용된 예도 있습니다. Microsoft 오픈소스 블로그에 따르면 DragGAN의 딥러닝 모델(StyleGAN 기반 생성기)을 ONNX로 변환하여 웹 브라우저나 로컬 애플리케이션에서 실시간으로 동작시키기도 했습니다. 이처럼 2024년 이후의 최신 연구들에서는 연구 단계에서부터 ONNX 활용을 염두에 두어, 학습한 모델을 곧바로 다양한 응용으로 연결하는 경향이 강해지고 있습니다.

정리하면, ONNX의 등장으로 그래픽스 분야 연구 성과의 실시간 활용도가 크게 높아지고 있습니다. 2024년의 모션 디퓨전 모델처럼 복잡한 최신 AI 모델도 ONNX로 손쉽게 변환되어 게임 엔진에 결합되고 있으며, 앞으로도 그래픽스와 AI의 융합은 ONNX를 통한 상호운용성에 힘입어 더욱 가속화될 전망입니다.

지금까지 ONNX의 개요와 역사, 다양한 활용 분야, 장점과 한계, 그리고 CG 분야에서의 대표 연구 사례와 최신 동향을 살펴보았습니다. ONNX 표준은 딥러닝 모델의 포맷 통일과 배포 간소화를 이끌며, 컴퓨터 그래픽스를 포함한 여러 분야에서 AI 기술의 적용을 쉽게 해주는 기반 인프라로 자리매김하고 있습니다. 앞으로도 ONNX 커뮤니티의 발전과 함께 더 많은 혁신적인 연구들이 실시간 응용으로 이어질 것으로 기대됩니다.

참고문헌 및 출처: ONNX 공식 자료 및 블로그, Medium 기술 해설, 임베디드 컴퓨팅 디자인 보고, Unity & Houdini 활용 사례​[출처], 각 논문의 공식 발표 자료 및 인용 데이터​[출처][출처] 등.