동일한 장소, 동일한 위치에서 같은 카메라로 촬영한 이미지에 변화가 있다면, 누구나 이를 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 같은 장소라 하더라도, 카메라 위치나 촬영 각이 다른 상태라면, 물건의 이동 등 이미지 변화를 구별하기는 생각만큼 쉽지 않다.

광주과학기술원(GIST)는 김의환 AI융합학과 교수 연구팀이 같은 공간에서 서로 다른 시간과 경로로 촬영했더라도 물체 변화를 자동 탐지하는 인공지능(AI) 모델 ‘브이에스시디넷(VSCDNet)’을 개발했다고 2일 밝혔다

브이에스시디넷은 장면 변화를 탐지하기 위해 연구팀이 개발한 AI 모델이다.

이 모델은 사진을 한 장씩 비교하던 기존 방식과 달리 영상 전체를 분석해 물체 등장·사라짐·이동과 같은 변화를 찾는 것이 특징이다.

변화가 발생한 영역을 시각적으로 표시한 ‘변화 마스크'를 생성한다. 노트북이 사라지거나 물체 위치가 바뀌는 등 실제 물체 변화를 자동으로 찾아낼 수 있다.

연구팀은 이 모델 성능을 검증하기 위해 가상 공간과 실제 실내 환경을 포함한 1,090개 영상(113만 개 이상 프레임)을 수집했다.

윤지애 석박통합가정생은 "영상 길이와 화질, 변화한 물체 수가 달라지는 다양한 조건에서도 안정적인 탐지 성능을 유지했다"며 "실제 모바일 로봇을 활용한 실험에서는 로봇이 다른 경로로 이동하며 촬영한 영상 속에서 문이 열리거나 물체가 사라지는 상황을 자동으로 감지할 수 있다. 새롭게 등장한 물체를 기억하고 학습하는 기능도 확인했다"고 설명했다.

연구팀은 향후 실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리, 사물인터넷(IoT) 기반 스마트 실내 시스템 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대했다.

관련기사

김의환 교수는 “현재 장면을 인식하는 것을 넘어 과거와 비교해 무엇이 달라졌는지를 스스로 파악하는 AI 모델”이라며, “별도 위치 정보나 공간 지도 없이도 서로 다른 경로에서 촬영한 영상을 비교할 수 있어 실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.

연구 결과는 오는 7월 6일부터 11일까지 서울 코엑스(COEX) 컨벤션 센터에서 개최되는 AI·기계학습 분야 세계 최고 학회인 ‘ICML 2026'에서 발표한다. 관련 논문은 사전 공개 사이트 ‘아카이브(arXiv)’에 지난 5월 20일 게재됐다.