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가천대학교와 함께하는 SW 프로그램
데이터 1장만으로 3D 거리 측정하는 '초격차 기술' 개발...
학부생이 거대 AI 모델 한계 극복... 창의적 아이디어로 세계 무대 인정
인공지능학과 조재현 학생(좌측), 인공지능학과 안종현 교수(우측)
가천대학교 인공지능학과 안종현 교수 연구팀의 조재현 학생이 제1저자로 참여한 연구 성과가 오는 6월 오스트리아 비엔나에서 열리는 'ICRA 2026(IEEE International Conference on Robotics and Automation)'에 채택됐다. 논문제목은 ‘Generalizable Depth Completion via Output-level Alignment of Sparse-Integrated Monocular Pseudo Depth’로 자율주행의 핵심 난제인 데이터 부족 문제를 해결하는 'OASIS-DC' 알고리즘으로 학계의 주목을 받았다.
기존 자율주행 AI는 거리 정보를 학습하기 위해 수만 장의 데이터가 필요했지만, 조재현 학생은 단 1~10장의 소량 데이터(Few-shot)만으로 주변 환경을 정밀하게 3D로 복원해내는 기술을 고안했다.
특히, 최근 주목받는 '이미지 기반 거대 AI 모델(Foundation Model)'의 추론 능력에 라이다(LiDAR) 센서의 정확성을 결합하는 과정에서, 복잡한 모델 튜닝 대신 '출력 단계에서의 정렬(Output-level Alignment)'이라는 창의적인 방식을 제안해 학계의 주목을 받았다. 이를 통해 흐릿한 물체의 경계선이나 텍스처가 없는 벽면에서도 선명하고 정확한 3D 지도를 생성할 수 있음을 확인했다.
조재현 학생이 개발한 OASIS-DC 모델이 단 1장의 학습 데이터만으로 복원해낸 고정밀 깊이 지도 시연 장면
실제로 자율주행 분야의 권위 있는 데이터셋인 'KITTI'와 실내 환경 데이터셋 'NYUv2'에서 실험한 결과, OASIS-DC는 데이터가 극도로 제한된 환경(1-shot, 10-shot)에서도 경쟁 모델들을 압도하며 세계 최고 수준의 정확도(RMSE)를 기록했다. 이는 대규모 검증 데이터 없이도 현장적용이 가능한 수준의 기술적 완성도를 보여준다.
안종현 교수는 "학부생인 조재현 학생이 문제 정의부터 알고리즘 설계까지 주도적으로 수행하여 일궈낸 쾌거"라며 "데이터 구축 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 이 기술은 자율주행뿐만 아니라 실내 로봇, 드론 등 다양한 모빌리티 산업에 즉각적으로 적용될 수 있을 것"이라고 밝혔다.
ICRA는 전 세계 로봇 공학자들이 가장 주목하는 최고 수준의 학술대회로 올해는 역대 최다인 5,088편의 논문이 투고되어 그 어느 때보다 경쟁이 치열했다. 이러한 높은 진입 장벽에도 불구하고 학부생이 주도한 연구가 독창성과 기술적 완성도를 인정받아 채택된 것은 매우 이례적인 성과다.
[관련 논문 링크] https://arxiv.org/abs/2602.01268
가천대학교
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