사라진 물건도 척척…GIST, 영상 변화 탐지 AI 개발

다른 경로 영상도 정확하게 분석
사라진 물체·이동 경로 자동 포착

광주과학기술원(GIST) 연구진이 같은 공간을 서로 다른 시간과 경로에서 촬영한 영상을 비교해 물체 변화를 자동으로 찾아내는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. (왼쪽부터) AI융합학과 김의환 교수, 윤지애 석박통합과정생. [GIST]

광주과학기술원(GIST) 연구진이 같은 공간을 서로 다른 시간과 경로에서 촬영한 영상을 비교해 물체 변화를 자동으로 찾아내는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

GIST는 김의환 AI융합학과 교수 연구팀이 영상 기반 장면 변화 탐지 인공지능 모델인 ‘VSCDNet(Video-based Scene Change Detection Network)’을 개발했다고 2일 밝혔다.

기존 변화 탐지 기술은 비슷한 위치에서 촬영한 사진을 한 장씩 비교하는 방식이 주를 이뤘다. 이 때문에 촬영 위치나 각도가 달라지면 정확도가 떨어지는 한계가 있었다.

연구팀은 개별 이미지를 비교하는 대신 영상 전체의 흐름을 분석하는 방식을 적용했다. VSCDNet은 과거에 촬영한 영상과 현재 영상을 비교해 서로 대응되는 장면을 찾고, 실제 변화가 발생한 영역만 정밀하게 탐지한다.

이를 통해 노트북이 사라지거나 물건 위치가 바뀌는 등 실제 환경 변화를 자동으로 찾아낼 수 있다. 변화가 발생한 부분은 별도의 ‘변화 마스크’로 표시돼 사용자가 한눈에 확인할 수 있다.

연구팀은 기술 검증을 위해 가상공간과 실제 실내 환경을 포함한 1090개 영상, 113만개 이상의 프레임으로 구성된 대규모 데이터세트를 구축했다.

실험 결과 VSCDNet은 기존 변화 탐지 기법보다 높은 정확도를 기록했으며, 영상 길이와 화질, 변화한 물체 수가 달라지는 다양한 조건에서도 안정적인 성능을 유지했다.

실제 모바일 로봇을 활용한 실험에서는 로봇이 다른 경로로 이동하며 촬영한 영상 속에서 문이 열리거나 물체가 사라진 상황을 자동으로 감지했다. 새롭게 등장한 물체를 기억하고 학습하는 기능도 확인됐다.

특히 이번 기술은 단순히 현재 장면을 인식하는 수준을 넘어 과거와 현재를 비교해 ‘무엇이 달라졌는지’를 판단할 수 있다는 점에서 차세대 자율주행 로봇과 스마트 감시 시스템의 핵심 기술로 평가받고 있다.

김의환 교수는 “VSCDNet은 별도의 위치 정보나 공간 지도 없이도 서로 다른 경로에서 촬영한 영상을 비교할 수 있다”며 “실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리, 사물인터넷(IoT) 기반 스마트 실내 시스템 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 오는 7월 서울 코엑스에서 열리는 AI·기계학습 분야 세계 최고 권위 학회인 ICML 2026에서 발표될 예정이다.