KAIST, 로보틱스·컴퓨터비전 국제 챌린지서 잇달아 우승 - AI타임스
한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 명현 전기및전자공학부 교수 연구실 소속 ACDC-K팀과 큐레이터(Curaytor)팀이 국제 로봇 및 자동화 학술대회인 ‘ICRA 2026’와 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회 ‘CVPR’ 워크숍 국제 챌린지에서 각각 1위를 차지했다고 19일 밝혔다.
명현 교수팀, 세계 최고 권위 로보틱스·컴퓨터비전 국제챌린지 나란히 우승
< 왼쪽부터 남지훈 학부연구생, 임형태 박사, 이승훈 석사과정, 서동욱 박사과정, 전진우 박사과정(팀장), 최준완 석사과정 (이상 ACDC-K팀), 명현 교수, 신건희 박사과정, 김대범 박사과정(팀장), 이승재 박사과정, 장서연 박사과정, 이원빈 석사과정, 이응창 박사 (이상 Curaytor팀) >
세계 최고 권위의 로보틱스와 컴퓨터비전 학술대회에서 열린 국제 챌린지에서 한국과학기술원 연구팀이 잇달아 정상에 올랐다.
한국과학기술원은 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 소속 ACDC-K팀과 Curaytor팀이 세계 최고 권위의 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026, IEEE International Conference on Robotics and Automation)와 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)의 워크숍 국제 챌린지에서 각각 1위를 차지했다고 19일 밝혔다.
같은 연구실 소속 두 연구팀이 서로 다른 분야의 세계적 챌린지에서 연이어 우승하며 KAIST의 공간인지(주변 환경을 인식하고 위치를 파악하는 기술) 기술 경쟁력을 입증했다.
ACDC-K팀은 지난 6월 1일부터 5일까지 오스트리아 비엔나에서 열린 ICRA 2026의 OCRAIM 워크숍(Open Challenges in Robotics for Asset Inspection Workshop)에서 개최된 ‘힐티×트림블 SLAM 챌린지 2026(Hilti×Trimble SLAM Challenge 2026)’의 동시 위치추정 및 지도작성(SLAM, Simultaneous Localization and Mapping) 부문에서 60여 개 출전팀 가운데 1위를 차지했다.
< ACDC-K팀 시상식, 왼쪽부터 전진우 박사과정(팀장), 명현 교수 >
힐티(Hilti), 트림블(Trimble), 영국 옥스퍼드대학교가 공동 주관한 이번 챌린지는 실제 건설 현장에서 수집된 센서 데이터를 활용해 로봇의 위치를 추정하고 주변 환경 지도를 생성하는 성능을 평가하는 국제 대회로 올해 4회째다. 특히 시야가 겹치지 않는 전방·후방 어안 카메라 구성, 질감 정보가 부족한 저텍스처(low-texture) 실내 환경, 급격한 카메라 움직임 등 실제 건설 현장에서 발생하는 다양한 문제를 해결하는 것이 주요 과제로 제시됐다.
ACDC-K팀은 전방·후방 어안 카메라와 관성 센서(IMU, 가속도·각속도 등을 측정하는 센서) 데이터를 융합하고, 영상 속 특징점(feature point)과 특징선(feature line) 정보를 활용한 독자적인 비전-관성 SLAM(카메라 영상과 관성 센서 정보를 함께 활용하는 위치추정 기술)을 개발했다. 또한 환경 변화에 따라 적응적으로 제약 및 보정 모델을 적용해 복잡한 건설 환경에서도 안정적인 위치 추정과 지도 작성 성능을 구현하며 최고 성적을 거뒀다.
< ACDC-K팀이 개발한 기술의 위치 추정 및 지도작성 (SLAM) 결과 예시(40m x 30m 규모) >
이어 Curaytor팀은 6월 3일부터 7일까지 미국 덴버에서 열린 CVPR 2026의 CV4AEC 워크숍(Computer Vision for the Built World Workshop)에서 개최된 ‘NSS 챌린지 2026(Nothing Stands Still Challenge 2026)’에서 8개 출전팀 가운데 1위를 차지했다.
< Curaytor팀 시상식, 김대범 박사과정(팀장) >
미국 스탠퍼드대학교, 스위스 취리히 연방공과대학교(ETH Zurich), 미국 오리건주립대학교가 공동 주관한 NSS 챌린지는 시간에 따라 변화하는 건설·산업 환경에서의 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud, 공간을 점들의 집합으로 표현한 3차원 데이터) 정합(registration, 서로 다른 시점에서 획득한 데이터를 동일한 좌표계로 맞추는 과정) 기술을 평가하는 국제 챌린지로 올해 3회째다.
Curaytor팀은 서로 다른 시간과 공간에서 수집된 다수의 라이다(LiDAR, 레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형상을 측정하는 센서) 스캔 데이터를 정합하는 독자적인 다중 정합 기술을 개발했다. 특징점 요약 및 대응점 추정, 이상치(outlier)에 강인한 전역 정합, 정합 신뢰도 판단, 변화 감지 기반 결과 정제 기술을 통합해 구조 변화와 동적 객체가 존재하는 환경에서도 안정적인 정합 성능을 달성하며 최고 성능을 입증했다.
< Curaytor팀이 개발한 기술의 다중 정합 (multiway-registration) 결과 예시 (1,500평 규모) >
명현 교수는 “이번 성과는 실제 건설·산업 환경과 같이 복잡하고 변화가 많은 상황에서도 우리 연구실의 비전·관성 기반 SLAM 기술과 3차원 라이다 정합 기술의 우수성을 입증한 결과”라며 “학생들이 세계적 연구진과 경쟁하는 국제 챌린지에서 최고 성능을 기록했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
한편 명현 교수 연구실은 힐티 SLAM 챌린지에서 2023년 라이다 부문 전체 1위와 비전 부문 학계 1위를 기록한 바 있으며, NSS 챌린지에서는 2025년에 이어 2026년에도 우승을 차지해 2년 연속 정상에 올랐다. 이를 통해 로보틱스와 컴퓨터비전 분야를 아우르는 공간인지 기술 연구 역량을 국제적으로 인정받고 있다.
