카이스트, 일반 영상으로 고품질 3D 장면 복원 가능한 'SHARE' 개발
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카이스트, 일반 영상으로 고품질 3D 장면 복원 가능한 'SHARE' 개발
  • 이지웅 기자
  • 승인 2025.11.06 11:45
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고가 특수장비 및 보정 과정 요구하는 기존 한계점 극복
적은 수의 사진 통해 3차원 장면 및 카메라 방향 동시 추정
SHARE 기술. [이미지=카이스트]
SHARE 기술. [이미지=카이스트]

[녹색경제신문 = 이지웅 기자] 윤성의 카이스트 전산학부 교수 연구팀이 정밀한 카메라 위치 정보 없이도 일반 영상만으로 고품질의 3차원 장면을 복원할 수 있는 새로운 기술 ‘SHARE(Shape-Ray Estimation)’를 개발했다.

기존의 3D 복원 기술은 소수의 영상으로 3차원 장면을 재현하기 위해 촬영 당시의 정밀한 카메라 위치와 방향 정보를 필수적으로 요구했다. 이에 고가의 특수 장비나 복잡한 보정 과정이 필요하다는 한계가 있었다. 이러한 제약 때문에 실제 환경에서의 적용이 어렵고, 대중적 활용에도 제동이 걸렸다. 

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 단 2~3장의 일반 사진만으로도 3차원 장면과 카메라의 방향을 동시에 추정해 정확한 3D 모델을 구축하는 기술을 개발했다. 별도의 추가 학습이나 정밀한 보정 과정 없이도 실제 환경에서 신속하고 정밀한 복원이 가능해 효율성과 범용성이 매우 높은 기술로 평가받고 있다.

핵심 기술인 SHARE는 영상 속에서 사물의 형태(Shape)와 카메라의 시선 방향(Ray)을 동시에 추정하는 새로운 방식을 도입했다.

기존 방식이 카메라 위치를 미리 알아야 3D 구조를 계산할 수 있었다면, SHARE는 영상 자체에서 공간 정보를 스스로 찾아내어 카메라와 구조를 추론한다. 이를 통해 서로 다른 위치에서 촬영된 다중 영상을 하나의 공통된 공간으로 정렬하고, 형상 왜곡 없이 안정적인 3D 복원을 실현했다.

윤성의 교수는 “SHARE 기술은 3D 복원의 진입 장벽을 획기적으로 낮춘 기술로, 건설·미디어·게임 등 다양한 산업에서 스마트폰 카메라만으로도 고품질 콘텐츠 제작을 가능하게 할 것”이라며 “로봇과 자율주행 분야에서도 저비용 시뮬레이션 환경 구축 등 다양한 응용 가능성이 있다”고 밝혔다.

이번 연구는 나영주 박사과정, 김태연 석사과정 학생이 공동 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 이미지 처리 학회(IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2025)에서 9월 17일 발표돼 ‘최고 학생논문상(Best Student Paper Award)’을 수상했다.

이지웅 기자  game@greened.kr

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