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세계 최고 인공지능 학술대회 CVPR 2026에 논문 2편 동시 채택 / 이성원(전자공학부) 교수 연구팀
- 26.03.05 / 김주현
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국민대학교(총장 정승렬) 전자공학부 이성원 교수 연구팀이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 국제학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2026)에 2편의 논문을 게재하며 우수한 연구 성과를 거뒀다.
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)은 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 가장 영향력 있는 최상위(Top-tier) 학술대회로, 낮은 채택률과 엄격한 심사 기준으로 잘 알려져 있다. 매년 전 세계 유수 대학과 글로벌 연구기관의 핵심 연구 성과가 발표되는 자리로, 해당 분야의 연구 수준을 가늠하는 대표적인 학술 무대로 평가받는다.
이번 연구는 국민대학교 전자공학부 이성원 교수 연구팀과 연세대학교 김은태 교수 연구팀이 공동으로 수행했다. 양 기관 연구진은 긴밀한 협력을 바탕으로 이론적 정교함과 실용적 확장성을 모두 갖춘 연구 성과를 도출했다.
첫 번째 논문인 “Rethinking Pose Refinement in 3D Gaussian Splatting under Pose Prior and Geometric Uncertainty”는 차세대 3D 장면 복원 기술로 주목받는 3D Gaussian Splatting 기법의 핵심 문제인 카메라 포즈 오차와 기하학적 불확실성을 체계적으로 분석하고 개선하는 새로운 최적화 프레임워크를 제안했다. 포즈 사전 정보(pose prior)와 기하학적 불확실성을 통합적으로 고려함으로써 보다 안정적이고 정밀한 3차원 재구성을 가능하게 했으며, 디지털 트윈, 로보틱스, 몰입형 콘텐츠 제작 등 다양한 응용 분야로의 확장 가능성을 제시했다.
두 번째 논문인 “HypeVPR: Exploring Hyperbolic Space for Perspective to Equirectangular Visual Place Recognition”은 원근(Perspective) 영상과 전방위(Equirectangular) 영상 간의 표현 차이를 극복하기 위해 하이퍼볼릭(Hyperbolic) 공간을 활용한 새로운 시각적 장소 인식 방법을 제안했다. 해당 프레임워크는 서로 다른 카메라 포맷 간에도 강인한 인식 성능을 확보함으로써 자율주행, 드론, 로보틱스, 확장현실(XR) 등 차세대 공간 인식 기술의 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.
이성원 교수는 “CVPR은 전 세계 컴퓨터비전 연구자들이 가장 발표를 희망하는 학술대회이자, 연구의 독창성과 완성도를 가장 엄격히 평가받는 자리”라며, “이론적 정교함과 실제 응용 가능성을 동시에 갖춘 연구를 통해 글로벌 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 이어 “앞으로도 국민대학교가 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 선도적인 연구 성과를 창출할 수 있도록 연구와 인재 양성에 더욱 힘쓰겠다”고 덧붙였다.
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국민대학교(총장 정승렬) 전자공학부 이성원 교수 연구팀이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 국제학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2026)에 2편의 논문을 게재하며 우수한 연구 성과를 거뒀다. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)은 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 가장 영향력 있는 최상위(Top-tier) 학술대회로, 낮은 채택률과 엄격한 심사 기준으로 잘 알려져 있다. 매년 전 세계 유수 대학과 글로벌 연구기관의 핵심 연구 성과가 발표되는 자리로, 해당 분야의 연구 수준을 가늠하는 대표적인 학술 무대로 평가받는다.
이번 연구는 국민대학교 전자공학부 이성원 교수 연구팀과 연세대학교 김은태 교수 연구팀이 공동으로 수행했다. 양 기관 연구진은 긴밀한 협력을 바탕으로 이론적 정교함과 실용적 확장성을 모두 갖춘 연구 성과를 도출했다.
첫 번째 논문인 “Rethinking Pose Refinement in 3D Gaussian Splatting under Pose Prior and Geometric Uncertainty”는 차세대 3D 장면 복원 기술로 주목받는 3D Gaussian Splatting 기법의 핵심 문제인 카메라 포즈 오차와 기하학적 불확실성을 체계적으로 분석하고 개선하는 새로운 최적화 프레임워크를 제안했다. 포즈 사전 정보(pose prior)와 기하학적 불확실성을 통합적으로 고려함으로써 보다 안정적이고 정밀한 3차원 재구성을 가능하게 했으며, 디지털 트윈, 로보틱스, 몰입형 콘텐츠 제작 등 다양한 응용 분야로의 확장 가능성을 제시했다.
두 번째 논문인 “HypeVPR: Exploring Hyperbolic Space for Perspective to Equirectangular Visual Place Recognition”은 원근(Perspective) 영상과 전방위(Equirectangular) 영상 간의 표현 차이를 극복하기 위해 하이퍼볼릭(Hyperbolic) 공간을 활용한 새로운 시각적 장소 인식 방법을 제안했다. 해당 프레임워크는 서로 다른 카메라 포맷 간에도 강인한 인식 성능을 확보함으로써 자율주행, 드론, 로보틱스, 확장현실(XR) 등 차세대 공간 인식 기술의 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.
이성원 교수는 “CVPR은 전 세계 컴퓨터비전 연구자들이 가장 발표를 희망하는 학술대회이자, 연구의 독창성과 완성도를 가장 엄격히 평가받는 자리”라며, “이론적 정교함과 실제 응용 가능성을 동시에 갖춘 연구를 통해 글로벌 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 이어 “앞으로도 국민대학교가 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 선도적인 연구 성과를 창출할 수 있도록 연구와 인재 양성에 더욱 힘쓰겠다”고 덧붙였다.
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