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경북대학교 컴퓨터학부의 이재협 교수와 컴퓨터학부 졸업생 민정호 연구원, 그리고 한국전자통신연구원(ETRI) 김동영 연구원이 주저자로 참여한 연구 논문 “From Street to Orbit: Training-Free Cross-View Retrieval via Location Semantics and LLM Guidance”이 인공지능 및 컴퓨터비전 분야 국제 학술대회 WACV 2026 (IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision) 에 게재 승인되었다. IEEE CVF WACV는 컴퓨터 비전 분야에서 저명한 학회 중 하나로, 특히 응용 중심의 연구를 다루는 것으로 알려져 있다.

이번 연구에서는 지도 학습 없이 단일 거리 사진만으로 위성 영상을 검색할 수 있는 새로운 프레임워크 ‘Street-to-Orbit Retrieval’을 제안하였다.

기존의 거리-위성 매칭(cross-view retrieval) 기법들은 대규모 주석 데이터나 드론/파노라마 영상을 필요로 하는 반면, 본 연구는 추가 학습이 전혀 필요 없는(training-free) 접근법을 통해 **대규모 사전학습 비전 인코더(DINOv2)**와 **대형언어모델(LLM, Mistral 7B)**을 결합하여, 입력된 거리 사진으로부터 위치 의미(location semantics)를 추론하고 대응 위성 영상을 자동으로 검색한다.

특히 제안된 방법은 지도학습 없이도 기존 최신 학습 기반 방법들을 능가하는 성능을 달성했으며, 국제 표준 벤치마크인 University-1652 데이터셋에서 **Top-1 정확도 25.6%, Top-5 37.2%**로 기존 대비 3배 이상의 성능 향상을 보였다.

또한 제안한 LLM 기반 위치 추론(Location Inference) 기법은 입력 이미지로부터 지리적 단서를 텍스트로 변환한 뒤, 이를 위도·경도 좌표로 변환해 실제 지도 API를 통해 대응 위성 영상을 생성함으로써, 지도 제작·재난 대응·자율주행 등 다양한 응용 가능성을 제시하였다.

민정호 연구원은 “이번 연구는, 딥러닝과 대형언어모델을 결합하여 지도학습 없이 실제 거리 사진으로부터 위성영상을 직접 검색할 수 있음을 입증한 세계 최초의 사례”라며,

“앞으로도 인공지능 기반 위치 인식 및 위성영상 해석 기술을 지속적으로 발전시켜 나가겠다”고 전했다.

특히, 이번 논문 발표 승인은 민정호 연구원을 포함하여 이재협 교수 등의 경북대학교 연구진이 한국전자통신연구원 및 다양한 국내 유수 기관과 세계적인 연구 성과를 지속적으로 창출하고 있음을 보여주는 중요한 사례다.

아래 사진은 순서대로, 컴퓨터학부 졸업생 민정호 연구원(현 루미르), 김동영 연구원(한국전자통신연구원), 그리고 이재협 교수.