추격 넘어 원천 연구로…한국 컴퓨터비전의 전환점

한국 컴퓨터비전 연구가 지난 10여 년간 빠른 외형 성장을 이룬 뒤 질적 도약을 준비하고 있다. 카메라 영상에서 물체와 3차원 구조, 시간에 따른 사건을 인식하는 컴퓨터비전은 자율주행과 로봇, 스마트폰 영상 처리뿐 아니라 생성형 AI와 피지컬 AI를 구현하는 핵심 기반이다. 앞으로의 경쟁력은 논문 편수를 넘어 새로운 문제와 연구 흐름을 주도할 역량에 달렸다.

한국컴퓨터비전학술대회(KCCV)는 2014년 참석자 100여 명으로 출발해 올해 1500명 규모로 커졌다. 한국은 같은 기간 CVPR·ICCV·ECCV 등 주요 국제 학회에서 논문 편수 기준 세계 3위에 올랐고, 성장 과정에서 배출된 젊은 연구자들은 국내외 대학과 기업에서 활동하고 있다. 다만 독창적인 문제를 정의하고 분야의 방향을 바꾸는 연구는 여전히 일부 국가와 글로벌 빅테크가 주도하고 있다.

연구 리더십의 격차를 줄이려면 대규모 모델의 설계와 학습, 반복적인 실패를 감당할 컴퓨팅 자원이 필요하다. 올해 정부의 GPU 지원 사업으로 대학 연구 현장에서는 3차원 공간의 객체 단위로 영상을 표현하는 3D 토크나이제이션과 실시간 스트리밍 비디오 모델 연구가 시작됐다. 문제 정의부터 모델 설계와 학습까지 직접 수행하는 경험은 공개 모델을 분석·개선하는 단계를 넘어 로봇과 자율주행을 위한 원천 기술과 연구 인재를 함께 키우는 토대가 된다.

다음 단계에는 GPU와 데이터, 안정적인 연구인력 지원, 국제 공동연구를 장기 인프라로 구축하는 접근이 요구된다. KCCV의 해외 석학 초청과 대학·기업 간 공동연구는 연구 주제와 기준을 세계 수준으로 높이고 성과의 폭을 넓히는 통로다. 대학과 산업계는 변화하는 AI 업무에 맞춘 인재상을 함께 설계하고, 대학은 창업을 연구 성과의 확장으로 인정할 필요가 있다. 정부도 초기 기술 검증과 투자, 실패 뒤 재도전을 뒷받침해야 연구가 창업과 새로운 산업·일자리로 이어질 수 있다.