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[IT뉴스]유니스트, 화면 바뀌어도 인물 추적하는 3D AI 개발… 식별 오류 62% 줄여

온카뱅크관리자

2026-10-15 11:37:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="76gcQXiPc3">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3ecd38ffefd2118804444b0dc30a6b08d74e0574f3e00269ab74731ca64bd75a" dmcf-pid="zPakxZnQjF" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="유니스트 연구진이 개발한 멀티썸즈로 컷을 이어붙여 만드는 영화, 스포츠 중계 영상에서 인물의 움직임을 복원한 모습./유니스트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015113219012tejg.jpg" data-org-width="1672" dmcf-mid="u3VPpwb0c0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015113219012tejg.jpg" width="658"></p>
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            유니스트 연구진이 개발한 멀티썸즈로 컷을 이어붙여 만드는 영화, 스포츠 중계 영상에서 인물의 움직임을 복원한 모습./유니스트
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          <p contents-hash="bcffb5df4ab24b8844b1ff6592ee2d03ec650ea2ed67e782def7366cd180e84f" dmcf-pid="qQNEM5Lxct" dmcf-ptype="general">영화나 스포츠 중계처럼 화면이 바뀌어도 여러 사람의 움직임을 3차원(3D)으로 복원하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 카메라 각도가 달라져도 같은 인물을 추적할 수 있어 영화·게임 제작과 스포츠 영상 분석 등에 활용될 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="fbecf46e33e977723c60527eb18a721ba94527cb6eb0ceaab550adac85c6474e" dmcf-pid="BxjDR1oMc1" dmcf-ptype="general">백승렬 유니스트 인공지능대학원 교수 연구진은 여러 사람의 신체 형태와 움직임을 3차원으로 복원하는 AI 기술 ‘멀티썸즈(Multi-THuMBS)’를 개발했다고 15일 밝혔다. 이번 연구에는 영국 버밍엄대와 CJ주식회사 AI·디지털전환(DT) 부문 연구진이 참여했다. 연구 결과는 지난 9월 스웨덴 말뫼에서 열린 유럽컴퓨터비전학회(ECCV 2026)에서 발표됐다.</p>
          <p contents-hash="51063951d0a4c41660d21dcdc548ccb89b8116d0e1faf020685e7396226dd13d" dmcf-pid="bMAwetgRo5" dmcf-ptype="general">3차원 인체 복원은 영상 속 인물의 체형과 자세, 위치를 분석해 입체적인 신체 모형과 움직임을 구현하는 기술이다. AI를 활용하면 여러 대의 카메라로 촬영한 영상이나 별도의 촬영 정보 없이도 일반 영상에서 인물의 움직임을 3차원으로 복원할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="cd1e100ba055a42bf315d898f46c0726fc766c452b38d90520d2538241bbb617" dmcf-pid="KRcrdFaegZ" dmcf-ptype="general">기존 기술은 영화나 스포츠 중계처럼 촬영 각도가 수시로 바뀌는 영상에서 정확도가 떨어지는 문제가 있었다. 정면에서 보이던 인물이 옆모습으로 등장하면 다른 사람으로 인식하거나, 카메라 위치가 바뀐 것을 인물이 실제 이동한 것으로 잘못 판단하는 식이다.</p>
          <p contents-hash="7818fe45f1dab7e5fd960238dc9b0ad00743b3df3ad6f512c648b7848f5594ae" dmcf-pid="9iwILUcnkX" dmcf-ptype="general">연구진은 화면이 전환되기 직전과 직후의 장면을 동일한 3차원 공간에 배치하는 방식으로 이 문제를 개선했다. AI가 두 화면의 배경과 카메라 위치를 분석해 공통 좌표계를 만든 뒤, 인물의 위치와 옷차림, 자세 등을 비교해 같은 사람을 찾아 연결한다.</p>
          <p contents-hash="e8983192c1a161a7430532f249ee0d97e99fcf12084a971dfe8ee92545d1d3b9" dmcf-pid="2nrCoukLaH" dmcf-ptype="general">성능 검증에서는 기존 기술보다 복원 정확도가 높아졌다. 여러 사람의 움직임을 촬영한 ‘에고휴먼스(EgoHumans)’ 데이터에 화면 전환을 적용한 실험에서 관절 위치 오차는 비교 기술보다 약 31%, 인물 식별 오류는 약 62% 감소했다. 카메라 위치 추정 오차도 절반 수준으로 줄었다.</p>
          <p contents-hash="68c36e50ecb45bd888fcc7ca5ab3d40d8ef3f779e35a118ec8649a7af48f123e" dmcf-pid="VLmhg7EogG" dmcf-ptype="general">실제 편집 영상에서도 성능을 확인했다. 영화 장면 데이터와 미국 시트콤 ‘프렌즈’, ‘빅뱅이론’을 활용한 실험에서 화면 전환 전후의 관절 위치가 일치하는 비율은 90.7%로, 비교 기술의 62.7%보다 높았다. 복원된 동작이 떨리거나 발이 바닥에서 미끄러지는 현상도 줄었다.</p>
          <p contents-hash="813a039eebd93409889bc70e83beb5d9fef3ca7efb356dfa2891c22bda162a9d" dmcf-pid="foslazDggY" dmcf-ptype="general">다만 현재는 화면이 바뀌더라도 같은 장소를 촬영한 영상에 적용할 수 있다. 연구진은 앞으로 서로 다른 장소로 전환되는 영상에서도 동일 인물을 추적할 수 있도록 기술을 개선할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="30944544e69573ed9fe672b5b005de4f733906a0e3f9a8c5ca02a1dc76558725" dmcf-pid="4gOSNqwakW" dmcf-ptype="general">백승렬 교수는 “지금까지의 3D 인체 복원 기술은 장면이 바뀌는 순간 사람을 놓치곤 했다”며 “이번 기술로 영화·방송·스포츠 중계 같은 편집 영상에서도 여러 사람의 움직임을 3D로 이어서 복원할 수 있다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="4ea4eb1980297413fedc89feaef50c0d110f1d073e67085b50b0e9171c74353a" dmcf-pid="8aIvjBrNgy" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 &amp; Chosun.com -</p>
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