국민대학교 인공지능학부 김장호 교수 연구팀의 정진우 학생이 안상호 학생, 현대자동차 연구진과의 공동연구를 통해 환경 변화에 강한 카메라 기반 3차원 객체 검출 기술 ‘SR-BEVS’를 개발했다. 해당 연구는 세계적 로봇공학 국제학술대회 IROS 2026에서 발표됐다.

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카메라 기반 자율주행 인공지능은 안개, 조명 변화, 센서 잡음 등에 의해 인식 성능이 저하될 수 있다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 모델의 일부 연결을 서로 다르게 제거한 뒤 복원 학습을 수행하고, 여러 모델의 가중치를 평균해 하나로 통합하는 방법을 제안했다. 이를 통해 기존 모델의 구조와 크기를 유지하면서 추가 추론 연산 없이 검출 성능을 높였다.

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자율주행 데이터셋 nuScenes를 활용한 실험에서는 안개와 센서 잡음 등 다양한 영상 열화 조건에서 성능 개선을 확인했다. 특히 심한 가우시안 잡음 조건에서 종합 검출 성능 지표(NDS)가 기존 Fast-BEV 모델 대비 33.8% 향상됐으며, 일반적인 영상에서도 검출 성능이 개선됐다.

이번 연구는 환경 변화에 대한 대응력과 실제 시스템의 연산 제약을 함께 고려했다는 점에서 의미가 있다. 향후 자율주행 차량과 이동 로봇의 시각 인지 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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한편 이번 연구는 국민대와 현대자동차 간 산학협력을 통해 수행됐으며, 논문 제목은 ‘Sparse Recovery Bird’s-Eye View Model Soup for Robust Camera-Based 3D Object Detection’이다.

(사진: 정진우 학생)