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국립창원대, 세계적 컴퓨터 비전 학회 ECCV 2026서 연구성과 빛내 
국립창원대학교는 CWNU AIX 팀이 스웨덴 말뫼에서 열린 세계적 컴퓨터 비전 학술대회 ‘European Conference on Computer Vision(ECCV 2026)’와 연계해 개최된 Computer Vision for Ecology(CV4E) 챌린지에서 총 734건이 제출된 가운데 최종 3위를 차지했다고 14일 밝혔다. 이번 성과는 홍콩과학기술대학교(The Hong Kong University of Science and Technology, HKUST)와 캐나다 Vector Institute 팀에 이어 거둔 결과다.
CWNU AIX 팀에는 국립창원대 인공지능융합공학과와 지능로봇융합공학과 소속의 Lalith Sai, 오성한, Hasibul Haque Rodro, Han Lei, 권오설 교수, 류정열 교수가 참여했다. 연구팀은 이번 챌린지에서 해양 생물다양성 모니터링을 위한 인공지능 기술을 개발했으며, 특히 어종 인식(fish species recognition)을 시작점으로 연구를 진행했다. 생물학적 이미지와 관련 텍스트를 함께 학습한 비전-언어 모델 BioCLIP을 활용해 시각 정보와 의미 정보를 함께 반영함으로써 종 인식 성능을 향상시키는 접근법을 제안했다.
이번 연구는 기존의 단순 이미지 분류를 넘어, 비전-언어 모델을 보다 폭넓은 해양 생물다양성 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 탐색했다. 연구팀은 어종 인식을 출발점으로, 향후 복잡한 실제 수중 환경에서 다양한 해양 생물의 식별과 모니터링을 지원할 수 있는 AI 기술로 연구를 확장해 나갈 계획이다.
류정열 교수는 “이번 CV4E 챌린지 최종 3위 성과는 비전-언어 모델이 실제 생태·환경 문제에 적용될 수 있는 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 해양 생물다양성 모니터링과 환경 보전을 지원할 수 있는 실용적인 AI 시스템으로 발전시켜 나가고자 한다”고 말했다.
이와 함께 류정열 교수는 ECCV 2026에서 'Dual-Margin Embedding for Fine-Grained Long-Tailed Plant Taxonomy' 논문을 발표했다. 해당 연구는 심각한 클래스 불균형이 존재하는 장기꼬리(long-tailed) 데이터 환경에서 시각적으로 유사한 식물 종을 효과적으로 구분하는 문제를 다루며, 보다 정교한 세밀 분류를 위한 dual-margin embedding 방법을 제안했다.
국립창원대학교 BK21 인공지능융합교육연구단 유선진 단장은 “이번 성과는 우리 대학의 AI 및 컴퓨터 비전 연구가 국제적으로 경쟁력을 갖추고 있음을 보여주는 동시에, 생물다양성 모니터링과 같은 실제 문제 해결 과정에서 교수와 학생 간 협력, 그리고 융합 연구의 가치를 보여주는 의미 있는 결과”라고 평가했다.
이번 연구는 국립창원대 BK21 DNA²+ 인공지능융합교육연구단과 Amazon Research Awards의 지원을 받아 수행됐다. 특히 Amazon Research Awards를 통해 미화 1만 달러 상당의 AWS 크레딧을 지원받아 모델 학습과 실험에 필요한 컴퓨팅 자원으로 활용했다. 연구팀은 이번 성과를 기반으로 향후 컴퓨터 비전, 비전-언어 모델, 멀티모달 AI, 생태 AI 분야의 연구를 더욱 확대하고, 생물다양성 보전과 환경 모니터링을 위한 실용적인 인공지능 기술 개발을 지속해 나갈 계획이다. 
*붙임: 국립창원대 CWNU AIX 팀 구성원들 사진 및 국립창원대 CWNU AIX 팀이 ECCV 2026 CV4E 챌린지에서 입상해 받은 Certificate of Recognition 사진 각 1부. 끝.
내용 문의 : 인공지능공학과(055.213.3964)
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