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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-08-28 17:06:10
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KAIST, 재학습 없이 AI 환각 줄이는 기술 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 인공지능(AI)이 여러 감각 정보를 뒤섞어 없는 사실을 지어내는 '환각'을 줄이는 기술을 내놨다. 모델을 처음부터 다시 학습시키지 않고도 오류를 낮췄다는 점이 핵심이다. KAIST는 노용만 전기및전자공학부 교수 연구팀이 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선을 줄이는 기술 두 가지를 개발했다고 7월 31일 밝혔다. '다양한 부정 속성(DNA)' 최적화 기법은 센서가 담은 물리적 의미를 AI가 제대로 읽게 만든다. 사람은 열화상 화면에서 밝은 부분이 뜨거운 곳이라는 것을 안다. 기존 AI는 이를 일반 사진처럼 다뤄 단순한 빛으로 착각했다. 연구팀은 열과 거리처럼 센서가 재는 물리량을 이해하도록 학습 방식을 바꿨다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습시켜 어둠이나 연기 속에서도 사물을 더 정확히 인식하게 했다. 열화상은 물체가 내는 열을 영상으로 보여주는 센서이고 깊이 영상은 물체까지의 거리를 재는 센서다. 감각 혼선을 막는 기술은 시각과 청각의 간섭을 겨냥한다. 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 장면이 담겼지만 소리는 녹음되지 않은 경우, 기존 멀티모달 AI는 차가 보인다는 이유만으로 엔진 소리가 들린다고 답하는 일이 있었다. 연구팀은 AI가 질문을 받았을 때 영상을 봐야 하는지 소리를 들어야 하는지를 먼저 스스로 가르고 더 중요한 감각에 집중하도록 설계했다. 두 기술 모두 대규모 재학습을 거치지 않는다. 멀티모달 모델을 다시 훈련하려면 막대한 연산 자원과 데이터가 들어간다. 기존 모델을 그대로 두고 편향과 환각만 낮출 수 있다면 도입 비용이 크게 줄어든다. 적용이 거론되는 곳은 감각 오류가 곧 사고로 이어지는 현장이다. 밤이나 안개 속에서 보행자와 차량을 가려야 하는 자율주행차, 연기로 앞이 막힌 화재 현장에서 생존자를 찾는 구조 로봇, 열화상 카메라를 쓰는 드론이다. 공항 보안검색의 엑스레이 영상 분석과 병원에서 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 엑스레이를 함께 판독하는 AI에도 쓸 수 있다는 것이 연구팀 설명이다. 노용만 교수는 "멀티모달 AI가 실제 환경에서 사용되려면 다양한 센서의 특성을 정확히 이해하고 여러 감각 정보를 혼동하지 않는 것이 중요하다"며 "대규모 재학습 없이도 AI의 감각 편향과 환각을 줄여 실제 생활과 산업 현장에서 믿고 사용할 수 있는 멀티모달 AI의 기반을 마련했다"고 말했다. 노 교수는 인간 중심 멀티모달 신호처리 분야 기여를 인정받아 2026년 국제전기전자공학회(IEEE) 석학회원으로 뽑혔다. 감각 혼선 방지 기술은 6월 3일부터 7일까지 미국 덴버에서 열린 컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR)에서 발표됐다. 센서 이해 기술은 영상처리 분야 국제 학술지 'IEEE 트랜잭션스 온 이미지 프로세싱'에 실렸다.2026-07-31 12:44:45
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KAIST, 동물 몸짓 읽는 AI 개발…신약·정신질환 연구 속도 낸다 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 동물의 움직임을 언어처럼 학습하고 행동의 의미를 해석하는 인공지능(AI)을 개발했다. 생쥐 행동을 정밀하게 읽어 신약 후보물질 평가와 자폐, 우울증, 조현병 등 정신질환 연구에 활용될 수 있는 기술이다. KAIST는 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 분석하는 AI 플랫폼 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발했다고 1일 밝혔다. 연구 결과는 컴퓨터비전 분야 국제학술지 ‘International Journal of Computer Vision(IJCV)’에 게재됐다. 비헤이버트는 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰’으로 변환해 학습한다. 이후 자연어 처리에 활용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델을 적용해 시간 흐름에 따른 행동 패턴과 의미를 파악한다. 기존 AI 행동 분석은 특정 행동을 분류하는 데 머문 경우가 많았다. 비헤이버트는 행동의 순서와 맥락까지 함께 본다. 같은 움직임이라도 어떤 상호작용 속에서 나타나는지에 따라 의미가 달라질 수 있다는 점을 반영한 것이다. 연구팀은 비헤이버트를 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 국제 표준 벤치마크 5종에 적용했다. 그 결과 모든 평가에서 기존 최고 수준을 뛰어넘었다고 설명했다. 해석 가능성도 강점이다. 비헤이버트는 어떤 행동에 주목해 판단했는지 연구자에게 보여준다. 실험에서 AI는 자폐 모델 생쥐와 정상 생쥐를 구분할 때 ‘입과 입을 맞대는 접촉’에 집중했다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 보이지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구와 일치한다. AI 내부에서는 움직임, 주의, 사회성 등 행동 특성이 체계적으로 정리된 것으로 나타났다. 연구팀은 이를 동물 행동에도 언어와 유사한 의미 구조가 존재할 수 있음을 보여주는 결과로 보고 있다. 이번 연구는 생명과학 전공 연구자들이 직접 AI를 익혀 모델과 학습 전략을 설계했다는 점에서도 의미가 있다. 연구팀은 웹 기반 골격·행동 라벨링 도구와 표준화 데이터셋, 모델 코드도 공개해 다른 연구자들이 활용할 수 있도록 했다. 활용 가능성은 넓다. 신약 개발에서는 후보물질 투여 뒤 나타나는 미세한 행동 변화를 정량적으로 분석할 수 있다. 정신질환 연구에서는 자폐, 우울증, 조현병 동물모델의 행동 특징을 더 정밀하게 비교할 수 있다. 행동유전학과 생태학 분야에서도 개체 간 상호작용과 환경 반응을 분석하는 도구로 쓰일 수 있다. 신승재 박사는 “사람이 정답을 알려주지 않아도 AI가 행동 데이터만으로 스스로 학습해 핵심 행동 특징을 찾아낼 수 있음을 확인했다”고 말했다. 김대수 교수는 “비헤이버트는 행동을 분류하는 수준을 넘어 행동의 의미까지 이해하는 새로운 AI 모델”이라며 “다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편 동물 행동 분석은 신약과 뇌질환 연구의 중요한 관문이다. 연구자가 눈으로 관찰하고 분류하는 방식만으로는 미세한 차이와 시간적 맥락을 놓치기 쉽다. 비헤이버트의 의미는 AI가 연구자를 대신한다는 데 있지 않다. 인간이 보지 못한 행동의 구조를 찾아내고 과학자가 다시 검증할 수 있는 새로운 도구를 제공한다는 데 있다.2026-07-01 16:14:40
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SKT, AI로 영상 속 사물 자연스럽게 합성…ECCV 2026 논문 채택 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)을 활용한 영상 제작과 콘텐츠 후반 작업이 빠르게 확산되면서 영상 속 사물을 자연스럽게 합성하는 컴퓨터 비전 기술 경쟁도 치열해지고 있다. SK텔레콤은 세계 3대 컴퓨터 비전 학회에서 AI 영상 합성 기술력을 인정받는 동시에 해당 기술을 상용 서비스에도 적용하며 광고·미디어 분야 AI 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 30일 SK텔레콤은 카이스트 주재걸 교수 연구팀과 공동 연구한 AI 영상 합성 기술 '인서트애니웨어' 관련 논문이 오는 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열리는 '유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV) 2026'에 채택됐다고 밝혔다. ECCV는 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회(CVPR), 국제 컴퓨터 비전 학회(ICCV)와 함께 세계 3대 컴퓨터 비전 학회로 꼽힌다. 인서트애니웨어는 기존 영상에 촬영 당시 존재하지 않았던 사물을 AI를 활용해 자연스럽게 삽입하는 기술이다. 광고 영상에 특정 제품을 추가하거나 촬영이 끝난 콘텐츠에 소품과 캐릭터, 브랜드 요소 등을 삽입하는 등 영상 후반 작업에 활용할 수 있도록 개발됐다. 기존 AI 영상 합성 기술은 카메라가 이동하거나 삽입한 사물이 다른 물체에 가려지는 상황에서 위치와 크기가 흔들리거나 실제로는 가려져야 할 사물이 화면에 그대로 노출되는 문제가 있는 것으로 알려졌다. 또한 사물 주변의 그림자와 반사, 조명 효과를 자연스럽게 구현하지 못해 합성한 흔적이 남는 한계도 지적돼 왔다. 이에 SK텔레콤과 카이스트 연구팀은 해당 문제를 해결하기 위해 영상 속 3차원 공간 구조에 시간 정보를 함께 반영하는 '4D 장면 이해' 기술을 적용했다. 사용자가 한 장면에서 원하는 위치를 지정하면 AI가 해당 위치 정보를 전체 영상으로 자동 확장해 카메라 이동이나 장면 변화에도 사물의 위치와 형태를 안정적으로 유지할 수 있도록 구현했다. 또한 AI를 활용해 삽입된 사물 주변의 그림자와 반사, 조명 효과까지 자연스럽게 생성해 실제 촬영한 영상과 유사한 결과물을 구현할 수 있도록 설계했다. SK텔레콤은 이를 통해 별도의 복잡한 후반 작업 없이도 고품질 영상 합성이 가능하다고 설명했다. 이번 연구는 원천 기술 확보에 그치지 않고 실제 서비스에도 적용됐다. SK텔레콤은 해당 기술을 광고·미디어 분야 기업 고객에게 제공 중인 가상 간접광고(VPPL) 솔루션 '애드플럭스'에 적용해 상용화했다. 애드플럭스는 기존 촬영 영상을 다시 제작하지 않고도 원하는 제품이나 브랜드 이미지를 영상에 자연스럽게 삽입할 수 있는 솔루션이다. 관련 기술에 대한 특허 출원도 완료했으며, '끝까지 간다 독박투어', '우리 지금 만나', '박장대소-부르면 언제든 콜' 등 방송 프로그램에도 적용된 바 있다. SK텔레콤은 이번 연구 성과를 계기로 광고와 방송을 비롯해 커머스, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야로 AI 영상 합성 기술 적용 범위를 확대할 계획이다. 산학 공동 연구를 통해 확보한 컴퓨터 비전 원천 기술을 기반으로 기업 고객 대상 AI 미디어 솔루션 경쟁력을 지속 강화하고, 상용 서비스를 고도화해 AI 기반 콘텐츠 제작 시장 공략을 이어간다는 방침이다. 양승지 SK텔레콤 엔터프라이즈기술지원담당은 "이번 ECCV 2026 논문 채택은 SKT의 AI 영상 합성 기술이 세계적 무대에서 인정받은 성과"라며 "앞으로도 광고·미디어 분야에서 바로 활용할 수 있는 고품질 AI 영상 합성 기술을 지속 고도화해 나갈 것"이라고 말했다.2026-06-30 08:44:42
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