UNIST, 양 손과 미지의 물체 상호작용 3D 복원 기술 개발

가상·증강현실, 로봇 제어 분야 활용 기대

제안된 ‘BIGS’ 기법을 사용하여 다양한 시점에서 손-물체 상호작용을 복원한 결과. 실제 카메라 시점(Camera view)뿐 아니라, 보이지 않는 새로운 시점(Novel view)에서도 손과 물체의 형상을 안정적으로 예측한 결과를 보여준다. 기존 기술(HOLD)이 손가락이나 물체 표면을 뭉개거나 누락한 것과 달리, BIGS는 접촉 부위까지 자연스럽게 복원한 것을 확인할 수 있다. (자료제공: UNIST)

두 손으로 낯선 물체를 조작하는 장면을 3D로 복원하는 인공지능 기술이 개발됐다. 양손과 의료기구가 뒤엉킨 모의 수술 장면도 정확하게 증강현실 화면에 재현해낼 수 있게 됐다. 

울산과학기술원(UNIST, 총장 박종래)은 인공지능대학원 백승렬 교수팀이 단일 RGB 영상만으로 양손과 처음 보는 기구의 복잡한 상호작용을 실시간 3D로 시각화할 수 있는 인공지능 모델 ‘BIGS(Bimanual Interaction 3D Gaussian Splatting)’를 개발했다고 6월 9일 밝혔다.

AI는 카메라로 촬영된 2D 데이터만 입력받기 때문에 손과 물체의 실제 위치나 입체적인 형태를 파악하려면 이를 3차원으로 다시 복원하는 과정이 필요하다. 기존 기술은 한 손만 인식하거나 사전에 스캔 된 물체만 대응할 수 있는 탓에, AR이나 VR기술에서 현실감 있는 상호작용 장면을 재현해내는 데 한계가 있었다. 

연구팀이 개발한 BIGS는 손이 가려지거나 일부만 보이는 상황에서도 전체 형상을 안정적으로 예측할 수 있으며, 처음 보는 물체도 학습된 시각 정보를 통해 보이지 않는 부분까지 자연스럽게 그려낸다. 또 깊이 센서나 여러 각도의 카메라 없이 단 한 대의 카메라로 찍은 단일 RGB 영상만으로 이 같은 복원이 가능해 현장에서 쉽게 적용할 수 있다.

이 AI 모델은 3차원 가우시안 스플래팅(Gaussaina Splatting)을 기반으로 한다. 가우시안 스플래팅은 사물의 형상을 퍼지는 점 구름 형태로 표현하는 방식으로, 픽셀 단위로 경계가 뚜렷한 포인트 클라우드 방식과 달리 손과 물체가 만나는 접촉면 등을 더 자연스럽게 복원할 수 있다. 

이 방식은 손이 겹치거나 일부가 가려진 상황에서는 전체 형상을 추정하기 어렵지만, 모든 손을 하나의 기준 손 구조(Canonical Gaussian)에 맞춰 정렬하는 방식을 이용해 문제를 해결했다. 또 사전 학습된 확산모델을 활용한 점수 증류 방식(Score Distillation Sampling, SDS)까지 적용해 영상에 보이지 않는 물체의 뒷면까지 복원한다. 

실제 ARCTIC, HO3Dv3 등 국제 데이터셋을 활용한 실험 결과, BIGS는 손의 자세, 물체의 형상, 두 손과 물체 간의 접촉 정보 복원은 물론 화면을 재현하는 렌더링 품질면에서도 기존 기술보다 우수한 성능을 보였다.

이번 연구는 UNIST 온정완 연구원이 제1저자로 곽경환, 강근영, 차준욱, 황수현, 황혜인 연구원이 공동 연구자로 참여했다. 

백승렬 교수는 “이번 연구는 향후 가상현실(VR), 증강현실(AR), 로봇 제어, 원격 수술 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 실시간 상호작용 복원 기술로 활용될 것으로 기대된다”고 말했다. 

이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단, 정보통신기획평가원 등의 지원을 받아 이뤄졌다. 연구결과는 6월 11일부터 5일간 미국에서 열리는 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2025에 채택됐다. CVPR은 컴퓨터 비전 분야 권위 학회다.

[Ceramic Korea (세라믹뉴스)=이광호 ]