미래 두뇌모방 지능형 시스템 반도체 혁신인재양성 사업단 Innovative Graduate Program for Future Brain-Inspired Intelligence System Semiconductor

강석주 교수 연구팀, 대한전자공학회 제36회 인공지능신호처리학술대회 우수상 수상

▲ (왼쪽부터) 강석주 교수, 이채원 학사과정, 최승규 석사과정, 염수웅 석박통합과정

서강대학교 전자공학과 강석주 교수 연구팀(이채원 학사과정, 최승규 석사과정, 염수웅 석박통합과정, 강석주 교수), 김준수 박사 (한국전자통신연구원), 윤국진 박사 (한국전자통신연구원)로 이루어진 공동 연구팀의 논문이 지난 9월 17일부터 9월 18일까지 개최된 대한전자공학회 제36회 인공지능신호처리학술대회에서 우수상을 수상하였다. 본 학술대회는 인공지능 및 신호처리 분야의 최신 연구 성과를 공유하고 관련 연구자들이 학술적으로 교류하는 국내 주요 학술대회로, 다양한 연구 결과와 기술이 발표되는 학술의 장이다.

이번에 채택된 논문 제목은 ‘문맥 분리 최적화를 통한 3D 가우시안 스플래팅의 피사체 보존형 공간 확장’으로, 연구팀은 서로 다른 시간과 카메라에서 촬영된 보조 영상을 활용하여 주변 공간을 확장하면서도 주요 피사체의 기하 구조와 세부 정보를 보존할 수 있는 3D 가우시안 스플래팅 방법을 제안하였다. 기존 방법에서는 메인 영상과 보조 영상의 색상 및 조명 차이와 함께, 보조 영상에 피사체가 존재하지 않을 경우 해당 피사체의 가우시안이 불필요한 정보로 판단되어 기하 구조가 손실되는 문제가 발생한다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 배경과 피사체를 분리하여 최적화하는 “문맥 분리형 다단계 최적화 파이프라인”을 제안하였다. 먼저 메인 영상과 보조 영상으로부터 정적 배경을 학습하여 주변 공간을 확장한 뒤, 메인 영상에 존재하는 주요 피사체를 별도로 최적화하여 피사체의 세부 정보를 보존한다. 또한 semantic mask를 활용하는 “시맨틱 마스크 기반 영역·클래스 학습”, 피사체에 해당하는 가우시안의 위치, 크기, 회전, 불투명도 등의 업데이트를 제한하는 “비대칭 기하 보존 매커니즘”을 적용하여 보조 영상의 영향을 받더라도 주요 피사체의 기하 구조가 훼손되지 않도록 하였다.

이번 연구에 참여한 학생들은 “강석주 교수님의 세심한 지도와 연구실 동료들의 도움 덕분에 이번 연구를 성공적으로 마무리할 수 있었다. 3D Gaussian Splatting 분야에서 의미 있는 연구 결과를 낼 수 있어 기쁘며, 이번 경험을 바탕으로 앞으로도 좋은 연구 성과를 만들어갈 수 있도록 노력하겠다.”라고 소감을 전했다.

‣제안 방법론 구조도

‣기존 방법론과 제안 방법론에 대한 정성적 비교 결과

‣논문 제목: 문맥 분리 최적화를 통한 3D 가우시안 스플래팅의 피사체 보존형 공간 확장

‣저자 정보: 이채원 학사과정 (공동 1저자), 최승규 석사과정 (공동 1저자), 염수웅 석박통합과정 (공동 1저자), 김준수 박사, 윤국진 박사, 강석주 교수 (공동 교신저자)