서울 건국대학교(총장 원종필) 김원준 교수(전기전자공학부) 연구팀이 머리 자세 정보만을 활용해 사람의 전신 3차원 모델을 복원할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다. 해당 연구 성과는 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 세계적 권위의 국제학술대회인 ‘ECCV(European Conference on Computer Vision) 2026’에 채택돼 오는 9월 스웨덴 말뫼에서 발표될 예정이다.

최근 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 등 다양한 분야에서 사람의 움직임과 자세를 3차원 공간에 정밀하게 구현하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 기존의 전신 3차원 복원 기술은 다수의 센서나 카메라 정보가 필요하거나 계산 과정이 복잡해 실시간 활용에 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 머리 자세 정보만을 활용해 전신 3차원 모델을 정밀하게 복원할 수 있는 새로운 변분적 지도학습 기반 방법론을 제안했다. 오직 머리 자세 정보만으로도 사람의 전신 형상과 자세를 효과적으로 추정할 수 있도록 설계해 기존 기술의 한계를 극복했다.

이번 연구의 가장 큰 특징은 확산모델(Diffusion Model) 기반의 반복적인 생성 과정을 거치지 않는다는 점이다. 이를 통해 기존 방법 대비 약 50배 향상된 수행 속도를 구현했으며, 높은 정확도와 효율성을 동시에 확보했다. 연구팀은 이러한 성과가 연산 자원이 제한된 임베디드 환경에서도 실시간으로 활용될 수 있는 가능성을 보여준다고 설명했다. 연구팀은 이번 기술이 최근 차세대 모바일 플랫폼으로 주목받고 있는 스마트 안경 분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

김원준 교수는 “이번 연구는 제한적인 정보만으로도 사람의 전신 움직임을 효과적으로 복원할 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 스마트 안경과 같은 차세대 웨어러블 환경에서 활용 가능한 실시간 인공지능 기술 연구를 지속적으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구 성과가 담긴 논문 제목은 ‘EgoGVAE: Ego-body Mesh Reconstruction via Guided Variational Autoencoder’으로, 제1저자는 정재훈 석사과정 학생이며 교신저자는 김원준 교수다. 본 연구는 한국연구재단 핵심연구(유형 B) 지원을 받아 수행됐다.

한편, ECCV(European Conference on Computer Vision)는 CVPR, ICCV와 함께 세계 3대 컴퓨터비전 학술대회로 꼽히는 국제학술대회로, 컴퓨터비전과 인공지능 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 세계 최고 수준의 학술 교류의 장으로 평가받고 있다.

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