팀네이버의 컴퓨터비전 연구 논문 23편이 세계 컴퓨터비전 학회인 ‘ECCV 2026’ 정규 논문으로 채택됐다. 이 가운데 360도 공간 재구성 기술과 서울월드모델 연구 등을 포함한 4편은 전체 제출작 중 약 1~2%에 주어지는 ‘ECCV Spotlight’에도 선정됐다.
ECCV는 영상·이미지 처리 등 컴퓨터비전 분야의 주요 국제 학회로, 2년마다 열린다. 올해 19회째를 맞은 ECCV 2026은 9월 8일부터 12일까지 스웨덴에서 개최되며, 네이버랩스와 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 팀네이버 기술 조직이 채택 논문을 발표할 예정이다.
이번에 승인된 논문은 3D 공간 인식·재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 비전 AI 전반을 다룬다. 특히 3D 공간 재구성 분야 연구가 다수 포함되면서 팀네이버의 공간지능 기술 연구 성과가 주목받았다.
네이버랩스 유럽은 3D 재구성 기술 ‘더스터(DUSt3R)’의 후속 연구인 ‘블래스터(BLASt3R)’를 공개한다. 블래스터는 다중 시점 매칭과 단안 사전 정보를 활용하는 방식으로, 로봇 주행 과정에서 주변 지도를 작성하는 SLAM 기법을 접목했다. 이를 통해 온디바이스 환경에서도 3D 재구성 작업을 수행할 수 있도록 했으며, 기존 모델보다 처리 속도와 정확도를 높였다는 설명이다.
더스터는 2023년 네이버랩스 유럽이 공개한 3D 재구성 기술로, 1~2장의 사진만으로 공간 전체를 입체적으로 복원하는 AI 도구다. 블래스터는 이를 발전시켜 여러 시점의 이미지와 공간 정보를 함께 활용하는 방식으로 성능을 고도화했다.
네이버랩스는 하나의 360도 파노라마 이미지로 실내 공간의 구조와 사물을 재구성하는 ‘InSpace’ 연구도 선보인다. 해당 기술은 방 내부의 구조와 객체를 파악해 3D 장면을 생성하는 데 초점을 맞췄다. InSpace는 이번 ECCV에서 Spotlight 논문으로 선정됐다.
자율주행 환경을 위한 비전 기술 연구도 포함됐다. 네이버랩스는 비전 언어 모델을 활용해 사전에 학습하지 않은 물체까지 인식하고, 이를 실시간 조감도 지도에 반영하는 기술을 제시했다. 이 연구는 3D 공간 정보를 반영한 기하학적 제약을 통해 개방형 어휘 기반의 BEV 분할 성능을 높이는 데 중점을 뒀다.
네이버 AI Lab은 카이스트와의 산학협력으로 추진한 ‘서울월드모델’ 연구를 통해 실제 서울의 모습을 반영한 장거리 영상 생성 가능성을 제시했다. 서울월드모델은 도시 전역의 파노라마 이미지 등 네이버가 보유한 공간 데이터를 기반으로 실제 도시 환경을 담은 시뮬레이션 영상을 만드는 연구다.
이 기술은 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행 및 로보틱스 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 가능성을 인정받아 정식 논문으로 채택됐다. 서울월드모델 역시 ECCV Spotlight 선정 논문에 포함됐다.
네이버클라우드는 이미지와 영상에 대한 AI의 이해 능력을 높이는 연구 성과를 공개한다. 영상 속 사물의 움직임을 보다 정확하게 파악하기 위한 제로샷 조합 행동 인식 연구와, 공간 이미지에 텍스트 기반 추론을 결합해 장면의 입체적 관계를 더 쉽게 이해하도록 하는 ‘SpatialBoost’ 연구 등이 채택됐다.
팀네이버는 그동안 ECCV와 CVPR, ICCV 등 컴퓨터비전 분야 주요 학회에서 매년 두 자릿수 논문 채택 성과를 이어왔다. 앞으로도 연구개발을 지속해 차세대 AI와 공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 적용해 사용자가 일상에서 체감할 수 있는 기술 경험을 제공한다는 계획이다.
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