UNIST 인공지능대학원 연구팀이 르네상스 화가들이 활용한 ‘소실점’ 개념을 인공지능에 접목해, 카메라 기반 자율주행 시스템의 공간 인식 정확도를 높이는 기술을 개발했다.
 
UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수 연구팀은 카메라 영상의 원근 왜곡 문제를 보완하는 인공지능 모델 ‘VPOcc’를 개발했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 김준수 연구원이 제1저자로서 연구를 주도했으며, 이준희 연구원과 미국 카네기멜론대학교 연구진이 공동 참여했다.

자율주행차는 카메라나 라이다(LiDAR) 센서를 통해 주변 환경을 인식한다. 카메라는 라이다보다 저렴하고 가볍지만, 3차원 공간을 2차원 이미지로 표현하면서 거리 왜곡이 발생해 멀리 있는 객체를 놓치거나 가까운 영역만 강조되는 문제가 있었다.

연구팀은 르네상스 시대 화가들이 원근감을 표현하기 위해 사용한 ‘소실점’을 인공지능에 적용해 이 문제를 해결했다. 소실점은 평행한 선들이 멀리서 하나로 모이는 지점으로, 사람이 평면에서 깊이를 인식하는 데 활용된다. VPOcc는 이 소실점을 기준으로 영상 정보를 재구성해 깊이와 거리를 더 정확히 복원한다.

모델은 세 가지 모듈로 구성된다. VPZoomer는 소실점을 기준으로 영상의 원근 왜곡을 줄이고, VPCA는 멀고 가까운 영역에서 균형 잡힌 정보를 추출한다. SVF는 원본과 보정 영상을 결합해 서로의 약점을 보완한다.

실험 결과, VPOcc는 공간 이해 능력(mIoU)과 복원 정확도(IoU)에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다. 특히 자율주행에 중요한 도로 환경에서 멀리 있는 객체를 선명하게 예측하고, 겹쳐 있는 물체를 더 정확히 구분하는 데 성공했다.

김준수 연구원은 “사람의 공간 인식 방식을 인공지능에 접목해 3차원 공간 이해를 개선하고자 했다”며 “카메라 센서의 가격 경쟁력과 경량화 측면에서 큰 장점이 될 것”이라고 말했다.

주경돈 교수는 “이번 기술은 자율주행과 로봇뿐 아니라 증강현실(AR) 지도 제작 등 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 성과는 지능형 로봇 분야 국제학회인 IROS 2025에 채택됐다. 올해 학회는 10월 19일부터 중국 항저우에서 열린다.