[투어코리아=김교환 기자] 빠르게 달리는 자율주행차나 로봇의 '눈' 역할을 하는 이벤트 카메라를 일반 카메라처럼 손쉽게 보정할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 기존에는 이벤트 카메라의 특성 때문에 표준 보정 방식 적용이 어려웠지만, 이번 연구로 그 장벽이 낮아질 것으로 기대된다.
UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수 연구팀은 이벤트 카메라에 체커보드(흑백 격자 보정판)를 활용하는 새로운 컴퓨터비전 보정 기법을 개발했다고 1일 밝혔다. 이벤트 카메라는 화면 전체를 한 장씩 찍는 일반 카메라와 달리, 밝기 변화가 생긴 지점만 '이벤트'로 기록하는 방식으로 작동한다. 빠르게 움직이는 물체나 어두운 환경에서도 필요한 정보를 포착할 수 있어 자율주행·로봇·AR/VR 분야에서 주목받고 있지만, 표준 보정법을 그대로 적용하기 어렵다는 한계가 있었다.
자율주행차나 로봇에 달린 카메라는 렌즈 왜곡으로 인해 사물이 휘거나 위치가 잘못 인식될 수 있다. 이를 바로잡는 '보정' 과정이 필수적인데, 가장 많이 쓰이는 방법이 바로 체커보드를 이용한 방식이다. 체스판처럼 생긴 보정판을 여러 각도에서 촬영한 뒤, 격자가 만나는 꼭짓점의 위치가 실제와 얼마나 다른지를 계산해 렌즈 왜곡을 잡아준다.
문제는 이벤트 카메라에 이 방식을 그대로 쓰기 어렵다는 점이다. 이벤트 카메라는 밝기 변화가 있는 부분만 기록하는데, 보정의 핵심 기준점인 꼭짓점은 주변 밝기 변화가 서로 상쇄되어 이벤트가 거의 잡히지 않기 때문이다.
연구팀은 이 문제를 우회하는 방식으로 해법을 찾았다. 꼭짓점을 직접 찾는 대신, 먼저 격자의 선(경계)을 찾고, 그 선들이 교차하는 부근에서 이벤트 밀도가 가장 낮은 지점을 꼭짓점으로 특정하는 방식이다. 선에서는 밝기 변화가 뚜렷해 이벤트가 풍부하게 기록되지만, 꼭짓점에서는 신호가 상쇄된다는 수학적 원리를 역으로 활용한 것이다.
또한 연구팀은 흩어진 이벤트 데이터를 특정 기준 시점에 맞춰 재정렬하는 기술도 함께 적용했다. 카메라나 보정판이 움직이는 동안 시간대별로 분산 기록된 이벤트를 한데 모으면 격자 선이 번져 보이는 현상이 생기는데, 이 정렬 과정을 통해 흐릿하던 선을 뚜렷하게 복원했다.
이번 연구는 UNIST 인공지능대학원 류태훈 연구원이 제1저자로 참여해 주도했으며, 강창우 연구원이 공동으로 수행했다.
류태훈 연구원은 "기존 방식은 이벤트 데이터를 흑백 영상처럼 변환한 뒤 꼭짓점을 찾아 변환 과정에서 흐림이나 실제 데이터에 없는 흔적이 생길 수 있었다."며 "이번 기술은 영상 변환 없이 원본 신호에서 직접 기준점을 검출해 보정 정확도를 높일 수 있다."고 말했다.
이 기술은 체커보드 보정 외에도 로봇·AR/VR 기기의 위치·방향 인식에 쓰이는 정사각형 마커인 'AprilTag' 인식에도 적용됐다. 실험에서 연구팀은 이벤트 데이터만으로 마커의 형태와 번호를 판별했고, 마커 일부가 가려지거나 화면 밖으로 벗어난 상황에서도 안정적으로 검출에 성공했다.
한편, 이번 연구는 오는 3일부터 미국 덴버에서 열리는 컴퓨터 비전 분야 최상위 국제 학회 CVPR 2025의 하이라이트 논문으로 선정됐다. 하이라이트 논문은 전체 제출 논문의 약 3.5% 만이 뽑힌다.
