[더테크 이지영 기자]  라이다나 3D 스캐너 없이 단 2~3장의 일반 사진만으로 실제 공간을 고정밀 3D 환경으로 재현하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

기존의 3D 시뮬레이션은 라이다(LiDAR)나 3D 스캐너로 실제 공간을 정밀 측정하고, 수천 장의 이미지를 카메라 위치 정보와 함께 보정해야 하는 복잡한 과정이 필요했다. 하지만 KAIST 연구진은 단 몇 장의 일반 사진만으로도 실험실이나 도심 공간을 고정밀 3D로 복원할 수 있는 새로운 기술을 제시했다. 현실을 찍으면 곧바로 가상 환경이 되는’ 새로운 패러다임이 열린 셈이다.

KAIST는 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 정밀한 카메라 위치 정보 없이도 일반 영상만으로 고품질 3차원 장면을 복원할 수 있는 기술 ‘SHARE(Shape-Ray Estimation)’를 개발했다고 6일 밝혔다.

기존 3D 복원 기술은 소수의 영상으로 3차원 장면을 재현하기 위해 촬영 당시의 정확한 카메라 위치와 방향 정보가 필수적이었다. 이 때문에 고가의 장비와 복잡한 보정 과정이 필요했고, 실제 환경이나 산업 현장에서는 적용이 제한적이었다.

윤 교수팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 2~3장의 사진만으로도 3D 장면과 카메라 방향을 동시에 추정해 정밀한 3D 모델을 생성하는 기술을 개발했다. 별도의 학습이나 보정 과정 없이도 빠르고 정확한 복원이 가능해, 효율성과 범용성이 모두 뛰어난 것으로 평가된다.

핵심 기술인 SHARE는 영상 속 사물의 형태와 카메라의 시선 방향(Ray)을 동시에 추정하는 혁신적 방식을 도입했다. 기존에는 카메라의 위치를 알아야 3D 구조를 계산할 수 있었지만, SHARE는 영상 자체에서 공간 정보를 스스로 찾아내어 카메라와 구조를 동시에 추론한다. 그 결과 서로 다른 위치에서 찍은 영상을 하나의 공통된 공간으로 정렬해, 형상 왜곡 없이 안정적인 3D 복원이 가능하다.

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 폭넓은 응용 가능성이 있다”고 말했다.

이번 연구에는 나영주 박사과정, 김태연 석사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 이미지 처리 학회(IEEE ICIP 2025)에서 발표돼 ‘최고 학생논문상’을 수상했다.