빠른 움직임과 저조도 환경에 강한 이벤트 카메라의 정밀 보정 한계를 줄일 수 있는 기술이 UNIST에서 나왔다. 연구팀은 이벤트 데이터를 일반 영상으로 변환하지 않고 체커보드 기준점을 찾아내는 방식을 제시했으며, 로봇·자율주행·AR/VR 등 고속 비전 시스템 적용 가능성을 인정받아 CVPR 하이라이트 논문으로 선정됐다.

UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 1일 체커보드 보정판을 활용해 이벤트 카메라의 기준점을 검출하는 컴퓨터비전 보정 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 류태훈 UNIST 연구원이 제1저자로 참여했으며, 강창우 연구원이 공동 수행했다.

카메라 보정은 렌즈 왜곡에 따른 인식 오차를 줄이는 과정이다. 일반 카메라에서는 여러 각도에서 촬영한 체커보드의 격자 꼭짓점을 기준으로 왜곡 정도를 계산한다.

이벤트 카메라는 화면 전체를 프레임 단위로 저장하지 않고 밝기 변화가 발생한 지점만 이벤트로 기록한다. 빠른 움직임에는 유리하지만, 체커보드의 꼭짓점에서는 이벤트가 거의 생기지 않아 기존 방식 적용이 어려웠다.

연구팀은 이벤트가 비교적 뚜렷한 격자 선을 먼저 분석한 뒤, 선들이 만나는 영역에서 이벤트 발생이 가장 적은 지점을 기준점으로 계산했다. 꼭짓점에서 밝기 변화가 서로 상쇄돼 이벤트 정보가 적게 나타나는 특성을 활용했다.

움직임에 따라 격자 선이 흐릿해지는 문제도 보완했다. 연구팀은 서로 다른 시점에 발생한 이벤트를 하나의 기준 시점에 맞춰 정렬해 격자 선을 더 또렷하게 만들었다.

이번 기술은 로봇이나 AR/VR 기기의 위치 인식에 쓰이는 AprilTag 검출에도 적용됐다. 연구팀은 이벤트 데이터만으로 표식의 형태와 번호를 판별했으며, 일부가 가려진 상황에서도 보이는 표식을 검출했다.

류태훈 연구원은 “이번 기술은 이벤트 카메라가 기록한 신호 자체에서 기준점을 찾아 보정 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다.

주경돈 교수는 “정확한 카메라 보정은 다양한 비전 기술의 출발점”이라며 “로봇, 자율주행, AR/VR 시스템으로 확장되는 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 오는 3일부터 미국 덴버에서 5일간 열리는 컴퓨터 비전 분야 국제학회 CVPR의 하이라이트 논문으로 선정됐다. 하이라이트 논문은 전체 제출 논문의 약 3.5%만 포함된다.