우리 대학 컴퓨터AI학부 송수환 교수 연구팀(참여: 최인성, 이시우 석사과정)이 제출한 논문이 컴퓨터비 전 분야 Top-Tier 학회인'CVPR 2026'에 최종 채택되었다.

IEEE/CVF가 주관하는 CVPR은 Computer Vision 분야 최고 권위의 국제 학술대회로, 올해 행사는 2026 년 6월 3일부터 7일까지 미국 콜로라도 컨벤션 센터에서 열린다.

▲ (왼쪽부터) 최인성 석사과정, 이시우 석사과정, 송수환 교수

본 논문은 송수환 교수 연구팀의 최인성, 이시우 석사과정이 공동 1저자로 작성했으며, ‘Partial- Reference Image Quality Assessment (PR-IQA)’ 제목으로, 정답 이미지 없이도 확산 모델(Diffusion model)이 생성한 이미지의 품질을 평가하여 3D 복원 성능을 향상시키는 새로운 품질 평가 프레임워크 를 제안하였다. 기존의 확산 모델을 활용한 희소 시점 합성 기술들은 생성된 가상 이미지 내에 광학적 및 기하학적 불일치를 빈번하게 포함하여 이를 3D Gaussian Splatting (3DGS) 학습에 그대로 사용할 경 우 오히려 3D 복원 품질을 훼손시키는 한계를 보였다. 이를 연구팀은 서로 다른 시점 간의 기하학적 일관성을 바탕으로 '부분 품질 맵(Partial Quality Map)'을 먼저 도출하고, 참조 뷰의 문맥을 통합하는 교 차 주의(Cross-attention) 메커니즘을 통해 이를 고밀도의 전체 품질 맵으로 완성(Quality completion)해 내는 PR-IQA 프레임워크를 개발하였다.

그림. 논문에서 제안하는 PR-IQA 기반 3DGS 생성 프레임워크