GIST, ‘물체 변화 정밀 탐지’ AI 모델 개발…”로봇의 환경 변화 파악에 기여”

AI 요약

광주과학기술원(GIST)은 김의환 AI융합학과 교수 연구팀이 실제 물체 변화를 자동으로 탐지하는 AI 모델 VSCDNet을 개발했다고 4일 밝혔습니다. VSCDNet은 서로 다른 시간과 경로에서 같은 공간을 촬영한 영상을 영상 전체 단위로 비교해 물체의 등장·사라짐·이동 등 실제 물체 변화가 발생한 영역만 찾아 변화 마스크(변화 픽셀을 1, 변화 없는 영역을 0으로 표현)를 생성한다고 설명했습니다. 연구팀은 가상 공간과 실제 실내 환경 데이터를 포함한 총 1090개의 영상(약 113만 개 이상의 프레임)으로 구성된 대규모 데이터셋을 구축해 실험한 결과 VSCDNet이 다양한 조건 변화에서도 안정적인 탐지 성능을 보였으며 연구 결과는 7월6일부터 11일까지 서울 코엑스 컨벤션 센터에서 열리는 ICML 2026에서 발표될 예정입니다.