자율주행·로봇 비전 핵심 AI 기술 개발 성과

전남대학교 AI융합대학 조영준 교수 연구팀이 영상 장면 이해 분야에서 의미 있는 연구 성과를 거두며 국제 학계의 주목을 받고 있다.

전남대학교는 AI융합대학 인공지능융합학과 석사과정 조혜원 학생(2학기)이 수행한 동적 장면 그래프 생성(Dynamic Scene Graph Generation) 연구가 SCI 상위권 국제학술지 Pattern Recognition(Impact Factor 7.6, JCR 상위 8.8%)에 게재 승인됐다고 밝혔다.

게재 논문 'RS-Net: Context-Aware Relation Scoring for Dynamic Scene Graph Generation'은 비디오 영상 속 객체 간 관계를 그래프 형태로 표현하고 추론하는 기술을 다룬 연구다.

특히 시간 흐름에 따라 변화하는 객체 간 관계를 보다 정밀하게 분석하기 위해 문맥 정보를 반영한 관계 점수화(Context-Aware Relation Scoring) 기법을 제안해 관계 추론 정확도를 향상시킨 점이 특징이다.

장면 그래프 생성(Scene Graph Generation)은 영상 속 객체와 객체 간 상호작용을 구조화된 그래프로 표현하는 기술로, 자율주행, 로봇 비전, 영상 이해 등 차세대 인공지능 응용 분야의 핵심 기반 기술로 평가된다.

이 가운데 동적 장면 그래프 생성은 시간에 따른 상호작용 변화를 함께 모델링해야 하는 고난도 과제로, 최근 국내외 연구자들 사이에서 활발히 연구되고 있는 분야다.

조영준 교수는 “이번 연구는 시각지능 분야에서 전남대학교 AI융합대학의 연구 역량을 국제적으로 입증한 사례”라며 “후속 연구를 통해 자율주행과 로봇 비전 등 실제 산업 응용으로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '인공지능융합혁신인재양성사업'과 '대학ICT연구센터사업'의 지원을 받아 수행됐다.