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ECCV·ICCV까지 세계 3대 컴퓨터비전 학회에 5년간 정규 논문 151편 등재

네이버가 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버클라우드 등 '팀네이버'의 다양한 기술 조직이 발표한 연구 논문 14편이 컴퓨터비전 분야 세계적 학회 중 하나인 'CVPR 2025'에 게재 승인됐다. /더팩트 DB

[더팩트ㅣ조소현 기자] 네이버가 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버클라우드 등 '팀네이버'의 다양한 기술 조직이 발표한 연구 논문 14편이 컴퓨터비전 분야 세계적 학회 중 하나인 'CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition Conference) 2025'에 게재 승인됐다고 25일 밝혔다.

지난 1983년 시작된 CVPR은 세계 최대 기술 전문 단체인 전기전자공학자협회(IEEE)와 컴퓨터비전협회(CVF)가 공동 주최하는 학술대회로, 비전 AI 분야의 대표적인 학회이자 컴퓨터 공학에서 가장 영향력 있는 학회다.

이로써 네이버는 컴퓨터비전 분야 세계 3대 학회로 꼽히는 CVPR, ECCV(European Conference on Computer Vision), ICCV(International Conference on Computer Vision)에 5년간 151건의 정규 논문을 등재하고, 이 기간 동안 이들 학회에 매년 두 자릿수의 논문을 게재하며 세계적 수준의 AI 기술 기업으로 자리잡았다.

팀네이버는 CVPR 2025에서 네이버랩스 유럽이 지난해 공개해 글로벌 빅테크 기업들의 큰 관심을 받았던 3D 재구성 AI 도구 'DUSt3R(더스터)'의 후속 연구 결과를 발표할 계획이다.

1~2장의 사진만으로 3차원 복원을 쉽게 할 수 있는 AI인 더스터를 기반으로, 여러 장의 이미지에서 더 정확한 3차원 공간을 재구성할 수 있는 AI 모델 'MUSt3R(머스터)'와, 다양한 카메라 및 장면 정보를 통합해 추론 능력을 높인 AI 모델 'Pow3R(파워)' 등이 새로 등재됐다.

아울러 사전에 학습되지 않은 물체의 위치와 방향을 신속하고 정확하게 찾아내는 기술을 제안한 네이버랩스의 논문(제목: Co-op: Correspondence-based Novel Object Pose Estimation) 등 다수의 공간지능 논문이 학회에 채택됐다.

또 최근 멀티모달 AI 기술의 부상으로 주목받고 있는 이미지 학습 모델 관련 연구들이 채택되는 성과도 있었다.

네이버클라우드는 '마스킹' 기법을 활용해 AI가 이미지 학습을 할 때 발현되는 훈련 불안정성 문제를 해결한 효율적인 학습 방법론을 제안했으며(제목: Masking meets Supervision: A Strong Learning Alliance), 네이버랩스 유럽은 시각언어모델을 활용해 추가 학습 없이 이미지 속 새로운 사물을 정교하게 구분하는 기술을 선보였다(제목: LPOSS: Label Propagation Over Patches and Pixels for Open-vocabulary Semantic Segmentation).

로봇 연구에서도 성과를 냈다. 시각 정보 입력부터 행동 출력까지 전체 과정을 학습하는 '엔드 투 엔드' 방식으로 빠르게 이동하는 로봇이 효율적으로 경로를 찾는 자율주행 시스템에 관한 연구(제목: Reasoning in visual navigation of end-to-end trained agents: a dynamical systems approach)가 채택됐으며, 이미지 생성 AI 모델의 창의성을 향상시키기 위한 방법을 제안한 연구(제목: Enhancing Creative Generation on Stable Diffusion-based Models) 등도 채택됐다.

팀네이버는 자연어처리와 음성, 머신러닝 등 분야별 탑티어 AI 학회에서 우수한 선행 연구 성과를 내고 있다. 현재까지 450편 이상의 연구를 발표했으며, 연구의 영향력을 가늠할 수 있는 지표 중 하나인 피인용 수는 4만7000여회에 달한다.

네이버는 '온 서비스 AI' 전략 아래, 생성형 AI와 공간지능 등 성공적으로 내재화한 핵심 기술을 네이버 주요 서비스에 도입해 사용자에게 차별화된 서비스 경험을 제공할 계획이다.

sohyun@tf.co.kr

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