서울 건국대학교 김원준 교수(전기전자공학부) 연구팀이 적은 수의 입력 이미지만으로 사람의 모습을 빠르고 정밀하게 3차원으로 구현할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 이번 연구 결과는 머신러닝 분야 세계 최고 권위 학술대회이자, 오는 12월 호주 시드니에서 개최 예정인 ‘신경정보처리시스템학회(Neural Information Processing Systems, NeurIPS) 2026’에서 발표될 예정이다.

최근 가상·증강현실(VR·AR), 디지털 휴먼 등 실감형 콘텐츠 분야에서는 실제 사람의 모습을 3차원으로 정밀하게 구현하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 사람의 모습을 여러 각도에서 충분히 촬영하기 어려운 환경에서는 입력 정보가 제한돼 얼굴이나 손가락, 의복 등 세밀한 부분을 정확하게 표현하는 데 한계가 있다.

김 교수 연구팀은 이를 개선하기 위해 사람의 신체와 의복에서 나타나는 기하학적 구조와 텍스처의 복잡도를 인공지능 학습의 가이드로 활용하는 전략을 설계했다. 적은 수의 카메라 영상만 주어지더라도 영역별 구조와 무늬의 복잡성을 고려해 학습하도록 함으로써 사람의 모습을 보다 정밀하게 복원할 수 있도록 했다.

연구팀이 개발한 방법은 기존 기술과 비교해 얼굴과 손가락 등 사람의 세부 영역을 더욱 선명하게 표현하면서도 실시간 수준의 처리 속도를 확보했다. 이에 따라 여러 대의 카메라를 이용해 많은 영상을 확보하기 어려운 환경에서도 정밀한 3차원 사람 영상을 구현할 수 있어 향후 가상·증강현실과 디지털 휴먼 등 실감형 콘텐츠 제작, 원격 소통 분야 등에 활용될 것으로 기대된다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행됐으며, 류건 석사과정생이 제1저자, 김원준 교수가 교신저자로 참여했다.

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