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경북대학교 IT대학 컴퓨터학부 이재협 교수 연구팀이 BK 우수 국제학술대회인 AVSS 2026(IEEE International Conference on Advanced Video and Signal-Based Surveillance)에 논문 2편을 게재 승인받았다.

AVSS는 영상 및 신호 기반 감시, 지능형 영상 분석, 컴퓨터비전 응용 분야의 대표적인 국제학술대회로, 이번 성과는 경북대학교 컴퓨터학부 연구팀의 인공지능 기반 영상 복원 및 항공 감시 기술 연구 역량을 보여주는 의미 있는 결과이다.

특히 이번에 승인된 두 논문은 각각 석사과정 2학기차인 김승현 학생과 학부 4학년에 재학 중인 전민영 학생이 각각 단독 제1저자로 수행한 연구라는 점에서 더욱 주목된다. 대학원 초기 단계의 석사과정 학생과 학부생이 주도적으로 국제 우수 학술대회 논문을 완성하고 게재 승인까지 이끌어냈다는 점에서, 연구팀의 우수한 학생 연구 역량과 지도 체계가 함께 인정받은 성과라 할 수 있다.

첫 번째 논문인 “Toward Perceptual Realism in Aerial Imagery: An Uncertainty-Guided INR Approach”는 항공영상 객체 탐지 성능 향상을 위한 초해상도 기술을 제안한다. 항공영상에서는 객체가 작고 다양한 방향과 크기로 나타나기 때문에, 입력 영상의 해상도와 시각적 품질이 객체 탐지 성능에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 불확실성 지도를 활용한 implicit neural representation(INR) 기반 초해상도 프레임워크를 제안하여, 복원이 어려운 영역과 객체 경계, 고주파 구조에 보다 효과적으로 초점을 맞추도록 설계했다. 이를 통해 영상의 지각적 품질을 개선하고, 다양한 객체 탐지 모델에서 향상된 탐지 성능을 확인했다.

두 번째 논문인 “LA-INR: Variance-Guided Locally Adaptive Implicit Super-Resolution for Aerial Surveillance”는 항공 감시 환경에서 해상도 저하로 인해 발생하는 객체 경계 및 세부 구조 손실 문제를 해결하기 위한 초해상도 기술을 다룬다. 연구팀은 픽셀별 분산 정보를 복원 난이도의 신호로 활용하는 지역 적응형 INR 기반 초해상도 기법을 제안했다. 제안 방법은 영상 내 균질한 영역과 달리 복원이 어려운 도로, 경계, 텍스처, 소형 객체 윤곽 등에 더 큰 학습 가중치를 부여함으로써, 항공영상의 구조적 세부 정보를 보다 정밀하게 복원하도록 했다. 실험 결과, 기존 INR 기반 초해상도 방법 대비 정량적 성능과 시각적 복원 품질을 향상시켰으며, 항공 객체 탐지 성능 개선에도 기여함을 보였다.

이번 연구 성과는 항공영상 복원, 지능형 감시 시스템, 원격탐사 영상 분석, 국방·재난 대응 분야에 활용될 수 있는 핵심 기반 기술을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 또한 석사과정 초기 학생과 학부생이 제1저자로 국제 우수 학술대회 논문을 발표하게 된 성과로, 경북대학교 컴퓨터학부의 학생 중심 연구 경쟁력과 인공지능·컴퓨터비전 분야의 성장 가능성을 보여주는 사례로 평가된다. 본 AVSS2026은 오는 9월 이탈리아에서 개최되어 발표예정이다. 

아래 사진은 순서대로, 컴퓨터학부 4학년 전민영 학생, 석사과정 1년차 김승현 학생, 그리고 이재협 교수.