2026 한국방송미디어공학회 하계 학술대회 참가

PRISM Lab은 2026년 6월 18일(목)부터 20일(토)까지 사흘간 제주에서 개최된 ‘2026 한국방송·미디어공학회(KIBME) 하계학술대회’에 참가하였습니다. 영상처리, 이머시브 미디어, 3D 재구성, 방송·미디어 표준화 등 폭넓은 주제를 다루는 본 학술대회에서 PRISM Lab 소속 학부 연구생 6명이 자신들의 연구 성과를 발표하며 적극적으로 학문적 교류에 임하였습니다. 지도교수인 정종범 교수님께서는 세션 좌장으로서 학술대회 운영에 기여하셨으며, 연구실 구성원들도 원활한 행사 진행을 위한 스태프 활동에 참여하여 학회 연회 준비를 함께 도왔습니다.

대학생논문경진대회1 세션에서 최유성 연구원은 「6자유도 로봇암을 이용한 3D 객체 자동 취득 및 Gaussian Splat 생성」을 발표하였습니다. 6자유도 로봇암을 이용하여 소형 객체의 다중 시점 영상을 자동으로 취득하고 3DGS 모델을 생성하는 시스템을 제안하였으며, 객체의 각 면을 고려한 촬영 궤적(face-aware orbit)과 최적화된 COLMAP 설정을 적용하여 저텍스처 객체에서 발생하는 재구성 실패 문제를 해결하였습니다. 실험을 통해 전체 입력 영상에 대한 안정적인 카메라 위치 추정과 3차원 복원이 가능함을 확인하며 성공적으로 발표를 마쳤습니다.

이어지는 발표에서 최성식 연구원은 「3D LiDAR 센서 장착형 차량형 로봇 기반 3D 공간 데이터 취득 및 SLAM 시각화」를 발표하였습니다. 3D LiDAR 센서가 탑재된 차량형 로봇을 활용하여 고정밀 3D 공간 데이터를 취득하고, 데이터 저장 최적화 기법과 Visual SLAM을 결합하여 주행 환경의 3차원 지도를 실시간으로 생성·시각화하는 시스템을 구현하였습니다. 실험적 검증을 통해 제안된 시스템이 하드웨어 자원을 효율적으로 활용하면서도 동적 환경에서 공간적 일관성이 확보된 3D 데이터 취득이 가능함을 확인하며 청중의 주목을 받았습니다.

대학생논문경진대회2 세션에서 이나연 연구원은 「3D Gaussian Splatting을 위한 실내 공간 대상 키프레임 추출 최적화」를 발표하였습니다. 실내 환경 영상을 대상으로 시간 균일 샘플링, I-frame 기반 샘플링, 적응형 샘플링 세 가지 프레임 샘플링 전략을 동일한 파이프라인에서 비교하였으며, 장면 변화량을 고려한 적응형 샘플링이 중복 프레임을 줄이면서도 유효한 시점을 효과적으로 선택함을 확인하였습니다. 재구성 품질과 학습 효율 모두에서 가장 우수한 결과를 도출하며 실내 영상 기반 3DGS 파이프라인에서의 최적 샘플링 방향성을 제시하였습니다.

뒤이어 발표한 한건희 연구원은 한국전자통신연구원(ETRI)과의 공동 연구로 「몰입형 콘텐츠를 위한 비트레이트 래더 생성」을 발표하였습니다. 기존 적응형 비트레이트 스트리밍 방식의 서버 저장 공간 문제를 해결하기 위해 VMAF 점수 기반의 비트레이트 래더를 생성하고, 각 영상 특성에 최적화된 양자화 매개변수 조합을 확률적으로 탐색하는 방법을 제안하였습니다. 기존 전수 조사 대비 높은 압축 효율을 달성하면서도 사용자 체감 품질을 유지할 수 있음을 확인하고, 효율적인 스트리밍 서비스 구현을 위한 방향성을 제시하였습니다.

3DGS 기술 및 표준화 전망 세션에서 발표한 연구원들의 활약 또한 인상적이었습니다. 이승미 연구원은 「Structure-from-Motion 기법에 따른 MPEG GSC 중심의 Gaussian Splat 품질 변화 연구」를 발표하였습니다. MPEG GSC 실험 데이터를 대상으로 COLMAP, GLOMAP, RealityScan 세 가지 SfM 기법을 동일한 gsplat 학습 파이프라인에 입력하여 포인트 클라우드 구성과 최종 렌더링 품질을 비교하였습니다. SfM 기법에 따라 재구성 품질에 유의미한 차이가 나타남을 확인하고 3DGS 기반 재구성에서 SfM 파이프라인 선택의 중요성을 제시하며 성공적으로 발표를 마쳤습니다.

최경호 연구원은 「실공간 객체 Gaussian Splat 생성 및 하이퍼파라미터 최적화 연구」를 발표하였습니다. gsplat 라이브러리를 활용하여 직접 촬영한 실공간 객체를 대상으로 다양한 하이퍼파라미터 변화가 복원 품질에 미치는 영향을 체계적으로 실험하고, PSNR, SSIM, LPIPS 등 정량 지표를 통해 각 파라미터의 영향을 비교·분석하였습니다. 이를 통해 실공간 객체 복원에 효과적인 파라미터 조합을 도출하여 청중의 큰 호응을 얻었습니다.

이번 학술대회 참가는 PRISM Lab의 다양한 연구 성과를 학계에 알리고, 국내 우수 연구자들과 교류를 넓히는 귀중한 자리였습니다. 6명의 학부 연구생 모두가 각자의 연구를 무대 위에서 직접 발표하며 학술 발표 경험을 쌓을 수 있었던 뜻깊은 기회이기도 하였습니다. 발표 준비와 스태프 활동을 함께 하며 연구실 구성원 간 협력과 결속을 다질 수 있었으며, 다른 연구자들의 발표를 통해 최신 연구 동향을 폭넓게 접하는 시간이 되었습니다. 앞으로도 PRISM Lab은 3D 재구성, 로봇 기반 데이터 취득, 미디어 압축 등 다양한 연구 분야에서 꾸준히 학술 활동에 참여하며 관련 기술 발전에 기여할 것입니다.