전자공학과 강석주 교수 공동 연구팀, 인공지능 분야 Top Conference 'ECCV 2026' 논문 채택

장시간 AI 영상 처리 기술 제안…적은 메모리로도 고품질 구현 가능

전자공학과·ETRI·서울대·포스텍·부산대 공동연구 성과

▲ (좌측 상단부터 시계방향) 전자공학과 강석주 교수, 부산대 공경보 교수, 최승규 전자공학과 석사과정, 남준식 석박통합과정, 염수웅 석박통합과정

서강대학교 전자공학과 강석주 교수 연구팀이 컴퓨터 비전과 인공지능(AI) 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 ECCV 2026(European Conference on Computer Vision)에 논문을 채택시키며 세계적인 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했다.

이번 연구는 강석주 교수 연구팀의 염수웅·남준식 석박사통합과정, 최승규 석사과정 학생을 비롯해 한국전자통신연구원(ETRI)의 김준수·윤국진 박사, 포항공과대학교의 Lucas Yunkyu Lee, 서울대학교 김상민 연구원과 박재식 교수, 부산대학교 공경보 교수 등이 공동으로 수행했다.

ECCV는 IEEE/CVF가 주관하는 국제학술대회로, CVPR, ICCV와 함께 컴퓨터 비전 분야 세계 3대 최우수 학회로 꼽힌다. 전 세계 연구자들이 최신 연구 성과를 발표하는 무대로, 논문 채택 경쟁이 매우 치열한 것으로 알려져 있다.

채택된 논문의 제목은 'TRiGS: Temporal Rigid-Body Motion for Scalable 4D Gaussian Splatting'이다. 연구팀은 인공지능이 긴 동영상 속 물체의 움직임을 3차원으로 구현하는 과정에서 발생하는 한계를 해결하는 새로운 기술을 제안했다. 

기존 기술은 영상이 길어질수록 같은 물체의 정보를 반복해서 생성해야 해 메모리 사용량이 크게 늘고 영상 품질도 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀이 개발한 기술은 물체의 움직임을 하나의 연속된 흐름으로 계산하도록 설계해 이러한 문제를 크게 개선했다. 그 결과 적은 메모리만으로도 긴 영상을 안정적으로 처리할 수 있었으며, 여러 국제 벤치마크에서 기존 최고 수준의 기술보다 우수한 성능을 기록했다.

이번 연구는 장시간 영상을 정밀하게 구현해야 하는 다양한 인공지능 기술의 발전에도 기여할 것으로 기대된다.

연구에 참여한 학생들은 "강석주 교수님의 세심한 지도와 연구실 구성원들의 도움이 있었기에 좋은 결과를 얻을 수 있었다"며 "세계 최고 권위 학회에 연구 성과를 발표하게 돼 매우 뜻깊게 생각하며, 앞으로도 의미 있는 연구를 이어가겠다"고 소감을 밝혔다.

▶논문 제목: TRiGS: Temporal Rigid-Body Motion for Scalable 4D Gaussian Splatting

▶저자 정보: 염수웅 석박통합과정 (공동 1저자), 남준식 석박통합과정 (공동 1저자), 최승규 석사과정 (공동 1저자), Lucas Yunkyu Lee, 김상민, 박재식 교수, 김준수 박사, 윤국진 박사, 공경보 교수 (공동 교신저자), 강석주 교수 (공동 교신저자)