울산과학기술원(UNIST)은 르네상스 시대 화가들이 사용하던 소실점 개념을 활용해 자율주행차의 공간 인식 능력을 높인 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

주경돈 인공지능대학원 교수팀이 개발한 'VPOcc'은 카메라 영상의 원근 왜곡 문제를 해결하는 AI 모델이다.

자율주행차와 로봇은 주로 카메라나 LiDAR 센서로 주변을 인식하는데, 카메라는 가격이 저렴하고 색상과 형태 정보를 풍부하게 제공하지만 3차원 공간을 2차원으로 변환하면서 거리 왜곡이 발생한다는 한계가 있었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 소실점을 기준으로 정보를 재구성하는 방식을 택했다. 소실점은 평행한 선들이 멀리서 한 점으로 모이는 것처럼 보이는 지점으로, 화가들이 평면에 깊이감을 표현할 때 사용하는 기법이다. AI 모델이 이를 기준점으로 삼으면 카메라 영상에서 깊이와 거리를 더 정확히 파악할 수 있다.

VPOcc은 3가지 핵심 모듈로 구성됐다. 소실점 기준으로 영상을 보정하는 VPZoomer, 먼 곳과 가까운 곳의 정보를 균형 있게 추출하는 VPCA, 원본과 보정 영상을 결합해 단점을 보완하는 SVF가 그것이다.

벤치마크 실험에서 이 모델은 공간 이해 능력과 복원 능력 모두 기존 모델을 앞섰다. 특히 도로에서 멀리 떨어진 물체를 선명하게 예측하고, 겹친 객체를 정확히 구분하는 성능을 보였다.

제1저자인 김준수 UNIST 연구원은 "사람의 공간 인식 방식을 AI에 접목해 3차원 공간 이해를 향상시키고자 연구를 시작했다"며 "라이더센서 대비 가격과 무게 면에서 우위에 있는 카메라 센서의 활용도를 크게 높일 수 있는 성과"라고 말했다.

주경돈 교수는 "이 기술은 로봇과 자율주행 시스템은 물론 증강 현실 지도 제작 등 여러 분야에 응용 가능할 것"이라고 전망했다.

이번 연구는 이준희 UNIST 연구원과 미국 카네기멜런대학교 연구진이 함께 참여했으며, 3월 제31회 삼성휴먼테크논문대상 은상을 받았다.지능형 로봇 분야 권위 학회인 IROS 2025에 채택돼 오는 19일부터 25일까지 중국 항저우에서 열리는 학회에서 발표된다. 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.