네이버 논문 23편, 유럽 컴퓨터비전 학회 채택

네이버 기술 조직 논문 23편이 유럽 컴퓨터비전 학회(ECCV) 2026 정규 논문으로 채택됐다. 이 가운데 4편은 전체 제출작의 약 1~2%에 주어지는 스포트라이트에 올랐다.

네이버는 28일 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI 랩, 네이버클라우드 등 팀네이버 기술 조직의 논문 23편이 ECCV 2026 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. ECCV 2026 공식 홈페이지는 올해 행사가 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린다고 안내했다.

ECCV는 영상·이미지 처리와 컴퓨터비전, 머신러닝 분야를 다루는 국제 학회다. 2년마다 열리며, 올해 본회의는 말뫼 아레나에서 진행된다.

이번에 채택된 연구는 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 비전 AI 전반에 걸쳐 있다. 실제 공간을 3차원으로 복원하거나 로봇과 자율주행 시스템이 주변 환경을 인식하는 기술이 중심이다.

네이버랩스 유럽은 3D 재구성 기술 더스터(DUSt3R)의 후속 연구인 블래스터(BLASt3R)를 공개한다. 블래스터는 여러 시점의 이미지 매칭과 단안 기하 정보를 활용해 온라인 VSLAM과 오프라인 3D 재구성을 같은 최적화 구조에서 지원하는 연구다.

VSLAM은 로봇이 이동하면서 자신의 위치를 추정하고 주변 지도를 함께 만드는 기술이다. 로봇과 자율주행 장치가 낯선 공간에서 움직이려면 위치 인식과 공간 지도가 동시에 필요하다.

네이버는 블래스터가 온디바이스 환경에서도 3D 공간 재구성을 수행하도록 설계됐고, 기존 모델보다 처리 속도와 정확도를 개선했다고 밝혔다. 온디바이스 처리는 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 안에서 연산하는 방식이어서 로봇과 이동형 장치에서 활용성이 크다는 평가를 받는다.

스포트라이트에 오른 연구에는 네이버랩스의 인스페이스(InSpace)가 포함됐다. 이 연구는 360도 파노라마 이미지 한 장을 바탕으로 실내 구조와 사물을 3D 공간으로 생성하는 기술을 다룬다.

실내 공간 정보를 빠르게 구조화하는 기술은 로봇 이동, 공간 검색, 디지털트윈 구축과 맞닿아 있다. 본지는 앞서 네이버 D2SF가 피지컬 AI 학습용 3D 데이터 인프라 기업에 세 번째 투자를 단행했다고 보도한 바 있다.

자율주행 분야에서는 비전 언어 모델(VLM)을 활용한 연구가 채택됐다. 사전에 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간 조감도(BEV) 지도에 반영하는 방식이다.

BEV는 자율주행에서 주변 환경을 위에서 내려다본 형태로 표현한 지도다. 이번 연구의 초점은 자율주행 시스템이 인식할 수 있는 객체 범위를 넓히는 데 있다.

네이버 AI 랩은 카이스트와 공동으로 진행한 서울월드모델 연구를 발표한다. 이 연구는 서울 전역의 파노라마 이미지 등 공간 데이터를 바탕으로 실제 도시 환경을 반영한 장거리 영상을 생성하는 모델을 다룬다.

서울월드모델도 ECCV 스포트라이트에 선정됐다. 월드모델은 실제 환경의 구조와 변화를 모델 안에 반영해 영상 생성이나 시뮬레이션에 활용하는 접근으로, 도시 단위 공간지능 연구와 연결된다.

네이버클라우드는 이미지와 영상의 의미를 더 정밀하게 파악하는 연구를 냈다. 영상 속 객체의 움직임과 행동을 구분하는 연구, 이미지에 언어 기반 추론을 결합해 공간 정보를 파악하는 연구 등이 정규 논문으로 채택됐다.

네이버는 ECCV와 컴퓨터비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR), 국제 컴퓨터비전 학회(ICCV) 등 주요 컴퓨터비전 학회에서 매년 두 자릿수 규모의 논문을 채택받고 있다고 밝혔다. 팀네이버 연구진은 9월 8일부터 12일까지 열리는 ECCV 2026 현장에서 채택 논문을 발표할 예정이다.