[서울=뉴시스]윤정민 기자 = 360도 파노라마 사진 한 장으로 실내 구조와 사물을 3차원(3D)으로 복원하고 서울의 실제 공간을 바탕으로 장거리 영상을 생성하는 네이버 그룹(팀네이버)의 인공지능(AI) 연구가 국제 컴퓨터 비전 학회에 채택됐다.

네이버는 네이버랩스와 네이버랩스유럽, 네이버 AI랩, 네이버클라우드가 '유럽컴퓨터비전학회(ECCV) 2026'에서 정규 논문 23편을 발표한다고 28일 밝혔다.

ECCV는 컴퓨터가 이미지와 영상을 인식하고 이해하는 기술을 다루는 학회다. 올해 행사는 다음 달 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린다.

네이버랩스유럽은 스마트폰 등 기기에서 주변 공간을 실시간으로 입체 복원하는 '블라스터(BLASt3R)'를 발표한다. 2023년 공개한 3D 재구성 모델 '더스터(DUSt3R)'에 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM) 기술을 결합한 후속 연구다.

SLAM은 카메라나 센서로 주변 환경의 지도를 만들면서 기기의 현재 위치를 함께 파악하는 기술이다. 로봇과 자율주행차가 이동 경로를 결정하거나 증강현실 서비스가 현실 공간에 가상 정보를 배치하는 데 활용된다.

블라스터는 연산을 외부 서버에 전적으로 의존하지 않고 기기에서 수행할 수 있도록 설계됐다. 네이버는 기존 모델보다 처리 속도와 3D 복원 정확도를 높였다고 설명했다.

네이버랩스가 개발한 '인스페이스(InSpace)'는 360도 파노라마 이미지 한 장을 이용해 방의 구조와 내부 사물을 3D로 재구성한다. 여러 각도에서 촬영한 사진이나 별도의 깊이 센서 없이도 실내 공간을 입체적으로 구현하는 것이 목표다.

자율주행차가 학습 과정에서 접하지 못한 사물을 인식하는 연구도 채택됐다. 시각언어모델(VLM)을 이용해 처음 보는 물체의 의미를 파악한 뒤 이를 위에서 내려다본 형태의 지도에 표시하는 기술이다.

네이버 AI랩은 한국과학기술원(카이스트) 연구진과 '서울 월드 모델'을 개발했다. 서울의 파노라마 이미지와 공간 정보를 학습해 실제 도로와 건물의 모습을 반영한 장거리 영상을 생성하는 모델이다.

네이버클라우드는 별도의 추가 학습 없이 영상 속 인물의 행동을 구분하는 연구를 발표한다. 사람이 어떤 사물을 이용해 무슨 행동을 하는지 조합해 이해하도록 인식 성능을 개선했다.

언어 지식을 이용해 이미지 속 사물의 위치와 관계를 추론하는 '스페이셜부스트(SpatialBoost)' 연구도 채택됐다. 이미지에 보이는 물체를 단순히 식별하는 데 그치지 않고 물체 사이의 거리와 방향 등 공간적 관계를 파악하는 기술이다.

인스페이스와 서울 월드 모델을 포함한 논문 4편은 학회에서 주요 연구를 별도로 소개하는 '스포트라이트' 논문으로 선정됐다. 네이버는 전체 제출 논문의 약 1~2%가 스포트라이트에 선정된다고 설명했다.

네이버는 네이버랩스와 네이버 AI랩 등 계열 연구조직이 ECCV를 비롯해 컴퓨터 비전, AI 분야 국제 학회에서 매년 두 자릿수의 논문을 발표하고 있다고 설명했다. 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나간다는 계획이다.


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