서울대학교 공과대학은 전기정보공학부 이현수 학부생이 생성형 비주얼 컴퓨팅 분야 연구로 NeurIPS, CVPR, ECCV 등 국제 학술대회에 논문을 여러 편 발표했다고 6일 밝혔다. 이현수 학생은 이미지 편집, 3D 콘텐츠 생성, 인간 자세 추정 등 다양한 주제를 연구했으며, 학부생 신분으로 이들 학회에 잇달아 논문을 채택받았다.
이현수 학생은 서울대 전기정보공학부에서 수리과학부를 복수전공 중이며, 한보형 교수의 컴퓨터 비전 연구실과 김영민 교수의 3D 비전 연구실에서 연구를 수행했다. 또한 미국 UC Irvine에서 교환학생으로 Stephan Mandt 교수와 함께 연구했고, 현재는 서울대 기계 인지 및 추론 연구실에서 표현 학습 연구를 진행 중이다.
연구는 텍스트 기반 이미지 편집에서 출발해 고해상도 이미지 편집, 디퓨전 동기화, 3D 콘텐츠 생성으로 확장됐다. 특히 NeurIPS 2023에 채택된 논문에서는 원본 이미지 구조를 유지하면서 텍스트로 지정한 영역만 자연스럽게 바꾸는 조건부 점수 유도 방법을 제안했다. CVPR 2026에 채택된 고해상도 편집 연구는 저해상도 편집 결과를 활용해 고해상도 이미지의 의미와 세부 정보를 함께 보존하는 기법을 다뤘다.
여러 생성 결과의 일관성을 유지하는 디퓨전 동기화 연구는 CVPR 2025에 발표됐다. 또한 ECCV 2026에 채택된 연구는 3D 모델 텍스처 생성과 인간 움직임 완성 문제를 하나의 프레임워크로 처리해 문제별 재학습 부담을 줄이는 가능성을 보여줬다.
3D 분야로는 CVPR 2026에 발표한 연구에서 스타일 이미지의 시각적 특징을 3D 물체 표면에 입히는 것을 넘어 형태 자체를 변형하는 기술을 제안했다. WACV 2026에서는 포인트 클라우드에서 3D 인간 자세를 추정하는 생성적 프레임워크를 소개했다. 과학적 추론으로는 ICML 2026 논문에서 베이지안 사후분포 추정의 문제를 규명하며 생성형 AI를 콘텐츠 제작 너머로 확장했다.
한보형 교수는 "생성형 모델의 성능을 활용하면서도 사용자 의도와 원본 구조를 반영하는 것은 중요한 과제"라며 이현수 학생의 꾸준한 탐구를 평가했다. 김영민 교수는 "이미지 정보를 3D 변형과 자세 추정으로 연결한 연구는 생성형 AI 적용 범위를 넓힌 시도"라고 말했다.
이현수 학생은 "연구는 생성 모델의 지식으로 사용자 의도와 관측 정보에 맞는 결과를 안정적으로 만드는 질문에서 출발했다"며 "앞으로 생성형 모델링과 표현 학습을 연결해 적응 가능하고 설명 가능한 지능형 시스템을 개발하겠다"고 밝혔다.