2D 퍼즐은 인기있는 보드게임이다. 2D 퍼즐을 완성하는 기술은 많이 연구되었다. 하지만 2D만으로는 대상 을 효과적으로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상으로부터 높이를 가진 2D+ 레고 퍼즐을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구에서는 영상의 높이 맵과 분할 맵의 정보를 활용한다. 우리 는 2D+ 퍼즐에 적용하기위해 다양한 대상의 높이 및 영역 정보를 적절하게 처리해야한다. 이러한 이유로, 우리는 깊이 맵과 분할영역 맵을 추출하기 위해 모델에 심층 학습 모델을 적용한다. 높이 맵을 추출하기 위 해 우리는 CelebAMask-HQ dataset으로 학습한 BiseNet을 채택했다. 그리고 분할 맵을 얻기 위해 NYU Depth V2 dataset으로 학습한 DenseDepth를 사용했다. 입력 영상에 대해서 저해상도 영상 및 높이 맵과 분할 맵을 추출하고, 저해상도 영상을 레고 브릭의 색 팔레트를 적용한 영상에 대해서 높이 맵과 분할 맵 정보를 적용해서 높이를 가진 2D+ 픽셀 아트 영상을 생성한다. 그리고, 이 픽셀 아트 영상에 대해서 같은 높이와 같은 색을 가진 픽셀들에 대해서 최대한 큰 브릭을 적용하는 그리디 알고리즘을 적용해서 2D+ 레 고 퍼즐을 완성한다. 본 연구에서는 다양한 초상화를 대상으로 2D+ 레고 퍼즐을 완성하는 예를 제시하였으 며, 그 중 하나를 직접 제작하여 그 결과를 제시한다.

게임에서 배경은 단지 공간적 구성 요소뿐만 아니라 사용자에게 게임 속에서 몰입감을 높여주는 요소이다. 때문에 실제 도심을 모델로 한 배경의 일부 게임들이 인기를 끌고 있다. 도심을 배경으로 하는 게임의 배경은 만드는데 많은 인력과 시간을 필요로 하기 때문에 제작하기 힘들다. 한편 스트리트 뷰와 같은 서비스와 간단한 룰을 이용해서 가상의 체험을 제공해주는 게임들도 존재한다. 스트리트 뷰를 기반으로 배경에서 중요 요소인 건물을 살려 사용자의 몰입감을 높이고 실제에 기반한 맵을 만들 수 있다면 매우 유용할 것이다. 일반적으로 게임에서 깊이 맵은 빛과 그림자 셰이딩 또는 높이 맵으로 지형을 구성하는데 활용된다. 우리는 이 깊이 맵을 스트리트 뷰에 적용하고자 한다. 우리는 이 연구에서 수치지도를 이용해 간단하고 저비용의 깊이 추정 알고리즘을 실험하고자 한다. 건물에 대한 위치 및 메타데이터는 수치지도로 부터 획득하여 깊이 추정을 진행하였다. 스트리트 뷰에 깊이 정보를 더하여 배경 요소에 중요한 건물을 강조하고 또한 건물과 지면, 하늘을 분리하였다. 디지털 지도와 메타 데이터를 기반으로 한 스트리트 뷰 연구는 다양한 방법으로 활용 될 수 있다.