세계 최고 권위 컴퓨터비전 학회서 4천여 편 중 74편만 뽑힌 Award Candidate 올라
투명 물체 인식 난제 해결한 연구 성과… 네이버랩스와 협력해 기술 완성도 높여

2026년 7월 6일 KAIST 전산학부 윤성의 교수 연구팀의 투명 환경 시각 인식 기술 ‘GLINT’ 논문이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 학회 CVPR 2026에서 수상 후보 논문으로 선정됐다.

GLINT 논문의 정식 제목은 ‘GLINT: Modeling Scene-Scale Transparency via Gaussian Radiance Transport’다. 이 논문은 CVPR 2026에서 구두 발표 논문으로 선정됐으며, 6월 5일 발표됐다. 특히 전체 발표 논문 4천여 편 가운데 74편만 선정되는 Award Candidate에 포함됐다. CVPR 구두 발표는 전체 논문 중 약 0.8％만 선정되는 최상위 발표 형식이다. 연구의 독창성과 완성도를 국제적으로 인정받은 결과다.

GLINT는 유리창, 진열장, 쇼윈도처럼 투명한 물체가 포함된 장면을 인공지능이 정확히 이해하도록 하는 기술이다. 기존 AI는 유리 표면에 비친 모습과 유리 뒤 실제 공간을 한 영상 안에서 뒤섞어 인식하는 한계가 있었다. 연구팀은 유리 표면에서 반사되는 빛과 유리를 통과하는 빛을 분리해 모델링하는 방식으로 이 문제를 해결했다.

이번 연구는 네이버랩스와의 협력을 통해 진행됐다. 연구팀은 투명 물체가 포함된 실제 장면을 더 정밀하게 분석하고, 현실 환경에서 작동할 수 있는 3차원 장면 이해 기술의 완성도를 높이는 데 초점을 맞췄다.

이 기술은 투명 물체의 위치와 형태를 파악하는 동시에, 그 뒤에 있는 실제 물체와 공간까지 함께 복원한다. 이를 통해 복잡한 투명 환경에서도 더 정확한 3차원 재구성과 사실적인 장면 복원이 가능해졌다.

GLINT의 성과는 로봇, 자율주행, 디지털 트윈, 증강현실(AR), 혼합현실(MR) 등 실제 환경을 이해해야 하는 분야에서 활용될 수 있다. 유리문이나 유리 진열장처럼 AI가 판단하기 어려웠던 환경을 더 정교하게 인식할 수 있어, 차세대 피지컬 AI 구현을 앞당길 핵심 기술로 평가된다.

윤성의 교수 연구팀은 이번 논문을 통해 AI가 단순히 보이는 영상을 모사하는 단계를 넘어, 현실 세계에서 빛이 반사되고 투과되는 물리적 과정을 이해할 수 있음을 보였다. GLINT의 CVPR 2026 Award Candidate 선정은 KAIST 전산학부의 컴퓨터비전·그래픽스 연구 역량을 국제 학계에 다시 입증한 성과다.

https://arxiv.org/abs/2603.26181