“유창동 교수팀, 360° 사진 한 장으로 실내 3D 공간 생성…올해 ICML·ECCV 논문 3편 Oral·Spotlight (0.7%, 2.2%, 1.5%) 선정

360° 카메라로 촬영한 실내 사진 한 장으로 벽과 바닥부터 가구까지 3D 공간을 생성하는 기술이 개발됐다. 공간의 구조와 개별 물체를 분리해 생성하므로 가구의 위치를 바꾸거나 교체할 수 있으며, 디지털 트윈과 로봇 학습용 가상환경 구축에 활용될 것으로 기대된다.

 

우리 학부 유창동 교수 연구팀은 네이버랩스(NAVER LABS)와의 공동연구를 통해, 단 한 장의 360° 이미지에서 실내 공간의 구조와 개별 객체를 함께 생성하는 ‘인스페이스(InSpace)’를 개발했다. 이 연구는 컴퓨터비전 분야의 대표적인 국제학술대회인 ECCV 2026에서 Spotlight 논문으로 선정돼 발표됐다.

 

이번 성과로 연구팀은 올해 ICML 2026 Oral 논문 1편과 Spotlight 논문 1편에 이어, ECCV 2026 Spotlight 논문까지 총 3편의 Oral·Spotlight 선정 성과를 거뒀다. 각 발표 유형의 전체 투고 대비 선정 비율은 ICML Oral 약 0.7%, ICML Spotlight 약 2.2%, ECCV Spotlight 약 1.57%다. 소수의 논문에 주어지는 발표 기회를 한 해에 세 차례 확보하며, 기계학습과 컴퓨터비전 분야에서 연구의 우수성을 인정받았다.

기존의 이미지 기반 3D 생성 기술은 주로 사진 속 개별 물체를 만드는 데 집중해 왔다. 그러나 실내 공간을 구현하려면 물체의 모양뿐 아니라 벽과 바닥, 그리고 이들과 물체 사이의 배치 관계까지 함께 고려해야 한다. 이러한 공간 구조가 충분히 반영되지 않으면 가구가 공중에 떠 있거나 주변 구조와 맞지 않는 위치에 놓이는 문제가 발생할 수 있다.

 

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 주변을 전방위로 담는 360° 이미지와 공간 구조를 함께 고려하는 생성 방식을 결합했다. 일반 사진은 시야각이 제한돼 방 전체를 파악하기 어렵지만, 360° 이미지는 공간 전반의 배치를 이해하는 데 더 풍부한 시각 정보를 제공한다. InSpace는 이를 활용해 공간의 전체 구조와 그 안의 개별 객체를 함께 생성한다.

 

입력에는 360° 구면 영상을 직사각형으로 펼친 ERP(Equirectangular Projection) 이미지를 사용한다. 지구본을 평면 세계지도로 펼치는 것과 비슷한 방식으로, 주변 공간을 한 장에 담을 수 있다.

 

InSpace의 주요 강점은 공간 전체를 생성하면서도 개별 물체를 독립적으로 편집할 수 있다는 점이다. 가구가 각각 별도의 3D 메시로 만들어지므로, 공간 안에서 가구를 옮기거나 다른 물체로 교체하는 작업이 가능하다. 연구팀은 이를 실내 디지털 트윈 구축, 로봇·휴머노이드의 주행 및 조작 학습을 위한 가상환경 제작, 인테리어 시뮬레이션과 AR·VR 콘텐츠 제작 등에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

유창동 교수는 “이번 연구는 3D 생성 모델의 대상을 ‘물체’에서 ‘공간’으로 넓힌 작업”이라며 “사진 한 장으로 사용 가능한 3D 공간을 만들어내는 기술은 로봇과 인공지능이 현실 공간을 학습하는 데 필요한 데이터 병목을 푸는 실마리가 될 것”이라고 밝혔다.

 

이번 논문에는 구관형 KAIST 박사과정 학생이 제1저자로 참여했다. ECCV 2026의 Spotlight는 전체 투고 논문 10,473편 중 164편, 약 1.57%에 해당한다.

 

이번 연구성과는 네이버랩스(NAVER LABS)와의 공동연구로 수행됐으며, 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 지원(과제번호 RS-2024-00417108)과 정보통신기획평가원(IITP)의 지원(과제번호 RS-2021-II211381, ‘비디오 이해 및 강화학습을 통한 인과관계를 이해하는 인공지능 원천기술 개발 및 실 환경에서의 응용’)을 받아 수행됐다.