Loading...
AI learning module Service
BRAINCONTAINER

Get Started

About

Deep Learning-Based AI Learning Module Services

2009년 부터 10여년간 다수의 영화, 드라마 Post Production을 진행해온 ㈜리얼디스퀘어가 New Media 시대의 새로운 수요에 대응하기 위해 다년간 축적해온 영상, 이미지 작업의 노하우와 전문 아티스트 및 고품질의 콘텐츠 제작을 위한 다양한 솔루션을 개발해온 영상저작 솔루션 전문 개발자들과 함께 ㈜브레인컨테이너 로 새롭게 출발합니다.

㈜브레인컨테이너는 AI 시대에 고객의 요구에 충족하는 AI데이터 가공 및 딥러닝 서비스를 제공해 드리겠습니다.

We've been running a number of movies and dramas Post Production for more than a decade since 2009. REAL D SQUARE CO., Ltd. has been building up over the years to meet the new demands of the New Media era. We will start anew as a BRAIN CONTAINER CO., Ltd. with professional artists and developers of video publishing solutions who have developed various solutions for video and image work know-how and high-quality content production.

BRAIN CONTAINER Co., Ltd. provides AI data processing and deep learning services that meet customers' needs in the AI era We'll provide it for you.



AI Learning Module Service Concepts

AI deeplearning module service

company overview


Date Established
March 22, 2021
CEO
Park young-hwan
Head Quarters
5, Nonhyeon-ro 124-gil, Gangnam-gu, Seoul, Republic of Korea
LAB
5, Nonhyeon-ro 124-gil, Gangnam-gu, Seoul, Republic of Korea
Contact
TEL +82-10-3630-8721      
Website    Mail
http://www.braincontainer.co.kr      e-mail : yhpark@braincontainer.co.kr

Our Services

Deep Learning-Based AI Learning Module Services

AI 설계

클라이언트가 요구하는 AI기능에 맞는 딥 러닝 기반의 AI엔진 설계
Design of Deep Learning-based AI Engine for the AI Functions Required by Clients

데이터 취득

설계된 AI엔진의 학습에 필요한 대용량 데이터 획득
Acquisition of Mass Data for Learning Designed AI Engines
Feature Image

학습용 데이터 가공

AI학습에 최적화된 딥러닝 학습용 데이터 가공
Data Machining for Deep Learning Learning Optimized for AI Learning

AI 학습 (딥러닝)

학습용 데이터 기반의 반복 수정 학습으로 클라이언트가 요구하는 AI 기능 구현
Implement AI capabilities required by clients with repeated, modified learning based on learning data





AI Learning Module Services Effectiveness


간편한 AI 기능 활용

Convenience

  • AI 기능 활용에 대한 진입장벽을
  • 낮추어 원하는 AI기능을
  • 간편하게 프로젝트에 활용

프로젝트 품질 향상

High Quality

  • 고품질의 AI기능과 프로젝트 본연의
  • 기능에 대한 연구, 개발에 집중으로
  • 프로젝트 품질 향상

프로젝트 기간 단축

Time Saving

  • AI기능의
  • 위탁 연구, 개발로 인한
  • 전체 프로젝트의 기간 단축
Deep learning Environment
Watch the video about our deep learning

About 'BC AI Labeling Solution'

Integrated solution for AI learning data processing

‘BC AI Labeling Solution’은 영상 데이터(2D)와 LiDAR Point Cloud 데이터(3D)를 대상으로 AI 학습용 데이터 가공을 위한 통합 솔루션입니다.

‘BC AI Labeling Solution’은 영상 처리 전공 연구진과 10여년간 영화 후반 작업을 위한 영상 저작 솔루션들을 개발해온 전문 개발진들이 힘을 합쳐 자체 개발한 솔루션으로 높은 안정성과 성능을 확보하고 있습니다. 또한 개발 기획 단계부터 실제 데이터 가공 인원들(라벨러, 관리자, 검수자 등)의 참여로 실용적이고 효율적인 요구사항들을 수집하여 피드백을 주고 받으며 개발되어 실무에 최적화된 작업 친화적인 솔루션입니다.
나날이 발전하는 AI 산업계와 클라이언트들의 새로운 요구 사항에 개발진들은 발 빠르게 대응하며 지금도 ‘BC AI Labeling Solution’은 진화하고 있습니다.

'BC AI Labeling Solution' is an integrated solution for AI learning data processing for image data (2D) and LiDAR Point Cloud data (3D)

'BC AI Labeling Solution' is a solution developed by researchers majoring in image processing and professional developers who have been developing video writing solutions for the second half of the movie for more than a decade to secure high stability and performance. In addition, with the participation of actual data processing personnel (labellers, managers, inspectors, etc.) from the development planning stage, it is a work-friendly solution optimized for practice by collecting practical and efficient requirements and giving feedback.
Developers respond quickly to the new requirements of the AI industry and clients that are evolving day by day, and the "BC AI Labeling Solution" is still evolving.





BC AI Labeling Solution


BC AI Image Labeling Tool

2D 영상 데이터 대상 AI 학습용 데이터 가공 도구
Data processing tool for 2D image data target AI learning

BC AI Point Cloud Labeling Tool

LiDAR Point Cloud 데이터 대상 Cuboid 방식의 AI 학습용 데이터 가공 도구
LiDAR Point Cloud Data Target Cuboid AI Learning Data Processing Tool

BC AI Point Cloud Segmentation Tool

LiDAR Point Cloud 데이터 대상 Segmentation 방식의 AI 학습용 데이터 가공 도구
LiDAR Point Cloud Data Target Segmentation AI Learning Data Processing Tool





BC AI Labeling Solution Common Functions


대용량의 Sequence Data 관리 기능 (Massive Sequence Data Management)

‘BC AI Labeling Solution’은 영화 후반 작업(CG/VFX, 2D to 3D Converting, Old Film Restoration 등)을 위한 다양한 저작 도구를 개발해온 노하우를 기반으로 대용량의 Sequence 2D 이미지 파일 및 LiDAR Point Cloud 파일을 효율적으로 관리할 수 있도록 구현되었습니다.
또한, 자유로운 프레임 이동이 가능하며 정 방향 및 역 방향 재생이 가능하고, 재생 시 재생 속도도 FPS 개념을 통해 30 단계(1 ~ 30 FPS)로 세부 조절이 가능합니다.

The BC AI Labeling Solution is implemented to efficiently manage large-capacity Sequence 2D image files and LiDAR Point Cloud files based on the know-how of developing various authoring tools for film post-production (CG/VFX, 2D to 3D Converting, Old Film Restoration, etc.). In addition, the frame can be freely moved, forward and reverse playback, and the playback speed can be adjusted in 30 steps (1 to 30 FPS) through the concept of FPS.


효율적인 작업을 위한 다양한 기능 제공 (Provides a variety of capabilities for efficient operations)

‘BC AI Labeling Solution’은 효율적인 작업을 위한 기본적인 기능(Undo, Copy/Paste/Delete/Merge/Detach Object 등)들과 다양한 반 자동 기능(Tracking, Interpolation 등)들을 제공하고 있습니다. 또한 빠르고 정밀한 작업이 가능하도록 다양한 View 모드를 제공하고 있습니다.

The BC AI Labeling Solution provides basic features (such as Underdo, Copy/Paste/Delete/Merge/Detach Object) and a variety of semi-automatic features (such as Tracking, Interpolation, etc. It also offers a variety of View modes for fast and precise operations.


전용 프로젝트 파일 기능 제공 (Dedicated project file functionality)

‘BC AI Labeling Solution’은 작업 내역을 저장하고 불러올 수 있는 Binary 형식의 전용 프로젝트 파일 기능을 제공하여, 작업의 연속성 보장과 함께 검수 작업에도 활용하고 있습니다.

'BC AI Labeling Solution' provides a binary, dedicated project file function that allows you to store and retrieve your work history, which is used for inspection operations as well as to ensure continuity of work.


다양한 Export / Import 기능 제공 (Provides a variety of export/import capabilities)

‘BC AI Labeling Solution’은 다양한 클라이언트의 요구 및 라벨러들의 작업 방식에 대응하기 위해 다양한 방식의 Export 및 Import 기능들을 제공하고 있습니다.

'BC AI Labeling Solution' offers a variety of export and import capabilities to address the needs of different clients and the way labels work.


복구 시스템 제공 (Providing recovery systems)

‘BC AI Labeling Solution’은 프로그램 버그 및 정전, 윈도우 오류 등과 같이 예기치 못한 이유로 인해 솔루션이 셧 다운 될 경우를 대비하여, 복구 시스템을 구축하여 제공하고 있습니다.

'BC AI Labeling Solution' has built and delivered a recovery system in case the solution shuts down due to unexpected reasons such as program bugs, power outages, and window errors.





BC AI Labeling Solution Unique Advantages


라벨러에게 익숙한 작업 친화적인 UI (Task-friendly UI familiar to labelers)

‘BC AI Labeling Solution’은 영화 후반 작업 및 3D 모델링을 위한 다양한 상용 솔루션들을 벤치마킹하여 높은 사용자 경험(UX)을 제공하는 UI로 구성되어 있습니다.
Window 프로그램에서 익숙한 Menu, Toolbar, Status Bar를 기본으로, Tool Tip 및 바로가기 키를 지원하고, 직관적인 UI의 창들, Sequence Data를 위한 Timeline UI, 실제적인 작업이 진행되는 View에서의 다양한 그리기 방식 등을 통해 기존 영상 저작 작업 및 AI 학습용 데이터 가공 작업을 경험했던 경험자 및 전문가와 처음 사용하는 초보자까지 누구든지 쉽게 익히고 사용할 수 있는 작업 환경을 제공합니다.

'BC AI Labeling Solution' consists of UI that provides a high user experience (UX) by benchmarking various commercial solutions for late-film work and 3D modeling.
Based on the familiar Menu, Toolbar, and Status Bar in the Window program, it supports ToolTips and shortcut keys, provides intuitive UI windows, Timeline UI for Sequence Data, and a variety of drawing methods in a hands-on View, making it easy for anyone to learn and first-time.


효율적인 수작업 환경 제공 (Provide an efficient manual environment)

높은 품질의 유의미한 AI 학습용 데이터를 가공하기 위해서는 라벨러의 판단에 의한 수작업이 가장 좋은 방법이라 판단하여, 케이스 별로 부수적인 추가 작업이 필요하여 작업 피로도가 높은 자동 기능의 제공 보다는 실무자들의 노하우를 기반으로 빠르고 편하게 효율적인 수작업을 진행할 수 있는 환경 제공에 초점을 두고 있습니다.

The best way to process high-quality and meaningful AI learning data is manual work by the label, so we focus on providing an environment where efficient manual work can be done quickly and easily based on the know-how of practitioners rather than providing additional work for each case.


객체 추적을 위한 고유 ID (Unique ID for object tracking)

Sequence Data 내에서 동일 객체에 대한 추적을 위해서는 객체의 고유 ID는 중요한 항목입니다.
‘BC AI Labeling Solution’에서는 자체 개발된 고유 기술을 통해 자동으로 고유 ID를 부여하고 관리할 수 있도록 구현되어 있습니다.

The unique ID of the object is important for tracking the same object within Sequence Data.
The BC AI Labeling Solution is implemented to automatically assign and manage unique IDs through its own unique technology.


전문 노하우 기반의 빠른 대응 (Fast response based on professional know-how)

㈜브레인컨테이너에 소속된 영상 처리 전문 인력, 저작 솔루션 개발 인력, 데이터 가공 인력들의 전문적인 노하우를 기반으로 클라이언트 및 라벨러들의 어떠한 요구 사항에도 효율적이고 발 빠르게 대응하여 ‘BC AI Labeling Solution’을 업데이트 하고 있습니다.

Based on the professional know-how of video processing professionals, authoring solution development personnel, and data processing personnel belonging to Brain Container Co., Ltd., we are updating the BC AI Labeling Solution to respond efficiently and quickly to any requirements of clients and labels.

BC AI Image Labeling Tool



‘BC AI Image Labeling Tool’ 이란? (BC AI Image Labeling Tool Introduction)

‘BC AI Image Labeling Tool’은 2D 영상 데이터를 대상으로 객체의 영역 및 속성을 지정하여 AI 학습용 데이터로 가공하는 전용 저작 도구입니다.
단순 라벨링 작업부터 시멘틱 / 인스턴스 세그먼테이션(Semantic / Instance Segmentation) 작업까지 가능합니다.

'BC AI Image Labeling Tool' is a dedicated authoring tool that processes 2D image data into AI learning data by specifying areas and attributes of objects.
From simple labeling to semantic/instance segmentation.


영역 지정 방식 (zoning methods)

‘BC AI Image Labeling Tool’에서는 총 7가지의 영역 지정 방식(Bounding Box, Polygon, Poly-box, Poly-Circle, Poly-line, Key-point, 2D Cuboid )을 제공하고 있습니다.

'BC AI Image Labeling Tool' offers a total of seven zoning methods (Bounding Box, Polygon, Poly-box, Poly-Circle, Poly-line, Key-point, 2D Cuboid).


다양한 View 모드 지원 (Support for a variety of View modes)

‘BC AI Image Labeling Tool’에서는 원활한 수작업을 위해 아래와 같은 다양한 View 모드를 지원하고 있습니다. 라벨러는 상황에 맞는 View 모드를 통해 원하는 정보를 직관적으로 확인할 수 있으며, 효율적이고 정밀한 작업을 진행할 수 있습니다.

The 'BC AI Image Labeling Tool' supports a variety of view modes for smooth manual operation, including: The context-sensitive View mode provides an intuitive view of the information you want, and allows you to work efficiently and accurately.


작업되지 않은 영역 보기
View Untasked Areas

선택된 객체만 보기
View only the selected objects

그리기 순서대로 보기
View in order of drawing

객체 영역의 투명도 조절 보기
Viewing transparency adjustments in object regions



‘그리기 순서’ 개념의 도입 (Introduction of the 'drawing order' concept)

‘BC AI Image Labeling Tool’에서는 객체 별로 ‘그리기 순서’가 부여되며, 라벨러는 언제든지 간단하게 객체 간의 ‘그리기 순서’를 조절하여 객체 간의 가려짐 정보를 지정하며 작업할 수 있습니다.    ‘그리기 순서’의 개념은 Adobe 사의 ‘Layer’ 개념과 유사합니다.

In the BC AI Image Labeling Tool, 'drawing order' is given for each object, and the labeler can easily adjust the 'drawing order' between objects at any time to specify and work on obscuring information between objects. The concept of 'drawing order' is similar to Adobe's 'Layer' concept.

다른 객체에 의해 영역이 분할된 객체 예시
Example of an object whose area is divided by another object

영상 범위 밖으로 작업된 객체 예시
Example of an object working outside the image range

BC AI Point Cloud Labeling Tool



‘BC AI Point Cloud Labeling Tool’ 이란? (BC AI Point Cloud Labeling Tool Introduction)

‘BC AI Point Cloud Labeling Tool’은 LiDAR Point Cloud 데이터를 대상으로 객체의 영역 및 속성을 지정하여 AI 학습용 데이터로 가공하는 전용 저작 도구입니다.

'BC AI Point Cloud Labeling Tool' is a dedicated authoring tool that processes LiDAR Point Cloud data into AI learning data by specifying areas and attributes of objects.


영역 지정 방식 (zoning methods)

‘BC AI Point Cloud Labeling Tool’에서는 Cuboid 방식으로 영역을 지정할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다.

The 'BC AI Point Cloud Labeling Tool' provides the ability to specify areas in a Cuboid fashion.


다양한 View 모드 지원 (Support for a variety of View modes)

‘BC AI Image Labeling Tool’에서는 원활한 수작업을 위해 아래와 같은 다양한 View 모드를 지원하고 있습니다. 라벨러는 상황에 맞는 View 모드를 통해 원하는 정보를 직관적으로 확인할 수 있으며, 효율적이고 정밀한 작업을 진행할 수 있습니다.

The 'BC AI Image Labeling Tool' supports a variety of view modes for smooth manual operation, including: The context-sensitive View mode provides an intuitive view of the information you want, and allows you to work efficiently and accurately.

작업 제한 영역 보기
View job restriction areas

선택된 객체만 보기
View only the selected objects

포인트 크기조절
Adjust point size

객체 정보보기(각 정보별 On/Off가능)
View object information (each information can be turned on/off)

포인트 클라우드 색상 보기 모드 (단색, 거리값 기준 그라데이션, 높이값 기준 그라데이션, 작업 제한영역 단색
Point cloud dolor viewing mode (single color, distance value gradation, height value gradation, work restriction area monochrome)



자동 영역 맞춤 기능 (Automatic zoning)

일반적으로 Cuboid 방식의 Point Cloud 데이터 가공 시 Cuboid 영역은 라벨러의 육안에 의해 임의로 지정되어 왔습니다.
LiDAR Point Cloud 데이터가 주로 사용되는 자율 주행의 경우 라벨러의 육안에 의해 발생한 3D 좌표상의 1이라는 오차가 현실에서의 1m에 해당하는 오류로 나타나기에 Cuboid 영역의 정밀도는 매우 중요한 요소입니다.
‘BC AI Point Cloud Labeling Tool’에서는 정밀한 Cuboid 영역 지정을 위해 사용자가 지정한 Cuboid 내부의 포인트들을 포함하는 최소 크기의 Cuboid를 자동으로 맞추어 주는 ‘자동 영역 맞춤’ 기능을 제공하고 있습니다. 이 기능은 최초 Cuboid 영역을 지정할 때 자동으로 적용되며, Cuboid 영역 수정 후 사용자의 판단에 의해 언제든지 적용할 수 있습니다.

In general, when processing Cuboid Point Cloud data, the Cuboid area has been arbitrarily designated by the labeler's visual.
For autonomous driving, where LiDAR Point Cloud data is predominantly used, the accuracy of the cuboid area is a very important factor, as the error 1 on the 3D coordinates caused by the label's visual appear to be an error equivalent to 1m in real life.
The BC AI Point Cloud Labeling Tool provides an 'auto-region alignment' function that automatically aligns the minimum size of the Cuboid, which includes points inside the Cuboid that you specify, for precise Cuboid zoning. This function is automatically applied when specifying the first Cuboid area and can be applied at any time at the user's discretion after modifying the Cuboid area.


자동 영역 맞춤 기능 적용 예시
Example of applying automatic zoning



반 자동 영역 추적 기능 (Semi-automatic area tracking)

‘BC AI Point Cloud Labeling Tool’에서는 Interpolation 기능을 기반으로 하는 ‘반 자동 영역 추적’ 기능을 제공하고 있습니다.
‘반 자동 영역 추적’ 기능은 라벨러가 지정한 첫 프레임과 끝 프레임의 객체 영역을 기준으로 중간 프레임의 객체 영역을 Interpolation 방식으로 지정하되, Cuboid 내 포인트 수 및 포인트들의 분포도를 기반으로 주변 위치를 Tracking하여 객체 영역을 세부 조절하는 방식입니다.

The 'BC AI Point Cloud Labeling Tool' provides 'semi-automatic area tracking' based on the Interpolation function.
The 'semi-automatic area tracking' function interpolates the object area of the intermediate frame based on the object area of the first and end frames specified by the label, but tracks the surrounding location based on the number of points and the distribution of points in the Cuboid.

BC AI Point Cloud Segmentation Tool



‘3D Point Segmentation’ 방식 이란? (3D Point Segmentation?)

기존 LiDAR Point Cloud의 가공 방식인 Cuboid 방식은 특성 상 Cuboid 내부에 대상 객체가 아닌 포인트들이 포함될 수 밖에 없고, 중앙 분리대나 바닥 면(도로, 인도 등), 노이즈(비, 먼지, 눈 등)와 같은 비 정형적이고 넓은 영역에 걸쳐 분포하고 있는 대상에 대해서는 영역을 지정할 수 없는 한계가 있습니다.
이에 객체에 해당하는 포인트들만 선택하여 영역을 지정하는 ‘3D Point Segmentation’ 방식이 도입되었고, 관련 AI 학습 모델에 대한 연구도 활발히 진행되고 있지만, 높은 작업 난이도와 저작 도구의 부재로 인해 국내 도입은 어려운 실정입니다.

'The existing LiDAR Point Cloud processing method, Cuboid, is characterized by the inclusion of non-target points inside the Cuboid, and has limitations in that it cannot be territorial for unstructured, wide areas such as median, floor surfaces (road, sidewalk, etc.), and noise (rain, dust, snow, etc.)
Accordingly, the '3D Point Segmentation' method was introduced, which specifies areas by selecting only points corresponding to objects, and research on related AI learning models is being actively conducted, but it is difficult to introduce them in Korea due to the high difficulty of work and the absence of authoring tools.


‘BC AI Point Cloud Segmentation Tool’ 이란? (BC AI Point Cloud Segmentation Tool Introduction)

‘BC AI Point Cloud Segmentation Tool’은 LiDAR Point Cloud 데이터를 대상으로 ‘3D Point Segmentation’ 방식으로 객체의 영역을 지정하고 속성을 부여하여 AI 학습용 데이터로 가공하는 전용 저작 도구입니다.
㈜브레인컨테이너는 ‘BC AI Point Cloud Segmentation Tool’을 활용하여 2022년도 정부 과제 2건을 우수한 품질로 진행하며 경험과 노하우를 쌓았으며, AI 학습용 데이터 가공 분야의 발전에 발 맞추어 선두 주자로서 나아가고 있습니다.

The 'BC AI Point Cloud Segmentation Tool' is a dedicated authoring tool that targets LiDAR Point Cloud data by '3D Point Segmentation' to specify and attribute areas of objects and process them into AI learning data.
BrainContainer Co., Ltd. has gained experience and know-how by using the BC AI Point Cloud Segmentation Tool to carry out two government tasks in 2022 with excellent quality, and is moving forward as a leader in keeping with the development of data processing for AI learning.


영역 지정 방식 (ZONING METHODS)

‘BC AI Point Cloud Segmentation Tool’에서는 Box 및 Polygon 방식으로 포인트들을 선택 및 수정(추가/삭제) 할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다.
3D View의 특성 상 Box 및 Polygon으로 지정한 영역은 현재 3D Camera의 방향으로 3D 공간 전체를 검색하며 공간 내에 존재하는 포인트들을 선택하는 방식으로 구현되어 있습니다. 이는 중앙 분리대 및 도로 면과 같이 넓은 공간에 분포하고 있는 대상을 3D Camera를 조절하여 손 쉽게 작업할 수 있는 방식이기도 합니다.

The 'BC AI Point Cloud Segmentation Tool' provides the ability to select (add/delete) points in a Box and Polygon manner.
Due to the nature of 3D View, the area designated as Box and Polygon is currently implemented by searching the entire 3D space in the direction of the 3D Camera and selecting points that exist within the space. This is also an easy way to work with 3D cameras that are distributed in large spaces, such as central dividers and road surfaces.


다양한 View 모드 지원 및 반 자동 영역 추적 기능
(Support for a variety of View modes and semi-automatic area tracking capabilities)

‘BC AI Point Cloud Labeling Tool’과 동일한 View 모드와 반 자동 영역 추적 기능을 제공하고 있습니다.

It provides the same view mode and semi-automatic area tracking function as the 'BC AI Point Cloud Labeling Tool'.

도로면 객체(주황색 포인트) 예시
Example of a road surface object (Orange)

톨게이트 구조물 객체 (노란색 포인트) 예시
Example of a toll gate object (yellow)

안개 객체 (녹색 포인트) 예시
Example of a fog object (Green)

비 객체 (파란색 포인트) 예시
Example of a rain Object (Blue)

BC AI Annotation
Watch the video about our AI Annotation

Our Works

Major projects in the last 5 years
  • Portfolio Item

    De-noising Segmentation

    Point Cloud Segmentation
  • Portfolio Item

    AI 얼굴 스테레오 복원

    deep learning
  • Portfolio Item

    Hand Segmentation

    Polygon labeling
  • Portfolio Item

    Panoptic Segmentation

    Polygon labeling
  • Portfolio Item

    AI 3D 스캔

    deep learning
  • Portfolio Item

    3D Lidar Annotation

    2D Cuboid labeling
  • Portfolio Item

    2D Cuboid and Bounding Box Annotation

    Cuboid, Bbox, Point, Line labeling
  • Portfolio Item

    AI 전신주 인식

    deep learning
  • Portfolio Item

    Road marking annotation

    Polygon, Line labeling
  • Portfolio Item

    AI 레이저 인식

    deep learning
  • Portfolio Item

    AI 의료 분석

    deep learning
  • Portfolio Item

    AI 스포츠 경기 분석

    deep learning
  • Portfolio Item

    영화 차인표

    CG/VFX
  • Portfolio Item

    영화 해치지않아

    CG/VFX
  • Portfolio Item

    영화 나쁜녀석들:더무비

    CG/VFX
  • Portfolio Item

    영화 블리딩스틸

    3D Conversion
  • Portfolio Item

    드라마 봄밤

    CG/VFX
  • Portfolio Item

    영화 몽키킹3

    3D Conversion
  • Portfolio Item

    영화 엽문3

    3D Conversion
  • Portfolio Item

    영화 바운티헌터스

    3D Conversion
  • Portfolio Item

    영화 주성치의 미인어

    3D Conversion

Contact Us

Additional info


We’re currently accepting new client projects. We look forward to serving you.


Contact