"뭐가 달라졌지?"···GIST, 영상 속 변화 찾는 AI 개발

AI 요약

광주과학기술원(GIST) 김의환 AI융합학과 교수 연구팀이 서로 다른 시점과 이동 경로에서 촬영된 실내 영상을 비교해 시점 차이로 인한 겉보기 변화와 실제 물체 변화를 구분하고 픽셀 단위의 변화 마스크를 생성하는 AI 모델 VSCDNet을 개발했습니다. 연구팀은 1090개 영상, 113만 개 이상 프레임 규모의 데이터세트를 구축해 실험한 결과 VSCDNet가 기존 기법보다 우수한 성능을 보였고 영상 길이·화질·변화 물체 수가 달라지는 조건에서도 안정적인 탐지 성능을 유지했으며 실제 모바일 로봇 실험에서 문이 열리거나 물체가 사라진 상황을 감지하고 새로 등장한 물체를 기억·학습하는 기능을 확인했습니다. 이번 연구는 김의환 교수가 지도하고 윤지애 석박통합과정생이 수행했으며 연구 결과는 2026년 7월 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열리는 국제학회 ICML 2026에서 발표될 예정이고 논문은 지난 5월 20일 아카이브에 게재됐습니다.