사라진 물건도 척척…GIST, 영상 변화 탐지 AI 개발

AI 요약

광주과학기술원(GIST) 연구진이 같은 공간을 서로 다른 시간과 경로에서 촬영한 영상을 비교해 물체 변화를 자동으로 찾아내는 영상 기반 장면 변화 탐지 AI 모델 VSCDNet을 개발했습니다. 연구팀은 1090개 영상, 113만개 이상의 프레임으로 구성된 데이터세트로 실험한 결과 VSCDNet이 기존 기법보다 정확도가 높고 영상 길이·화질·변화한 물체 수가 달라지는 조건에서도 안정적으로 성능을 유지했으며, 실제 모바일 로봇 실험에서 문 열림이나 물체 소실 등을 자동으로 감지하고 새로 등장한 물체를 기억·학습하는 기능을 확인했습니다. 김의환 교수는 VSCDNet이 별도의 위치 정보나 공간 지도 없이 서로 다른 경로에서 촬영한 영상을 비교할 수 있다며 실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리, IoT 기반 스마트 실내 시스템 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다고 밝혔고 이번 연구는 7월 ICML 2026에서 발표될 예정입니다.