UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수팀, AI 슬램 기술 '유니심 슬램(UniSim-SLAM)' 개발

UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수팀이 정확도와 속도를 동시에 높인 인공지능 슬램 기술인 ‘유니심 슬램(UniSim-SLAM)’을 개발했습니다.

🔍 AI 슬램(SLAM)이란?
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇의 카메라 영상을 AI가 분석해 3차원 지도를 만들면서 그 안에서 자신의 위치를 파악하는 기술입니다. 여러 시점의 화면을 함께 분석하면 정확해지지만 처리 시간이 길어, 이동 중인 로봇이나 자율주행차가 위치를 빠르게 파악하기 어려웠습니다.

🔍 유니심 슬램의 핵심 기술
위치 추적에는 두 시점만 비교하는 방식을, 누적된 오차 보정에는 여러 시점을 함께 분석하는 방식을 결합했습니다. 빠른 위치 추적과 정확한 오차 보정을 동시에 구현한 AI 슬램 기술입니다.

📊주요 성과
✔ 카메라 이동 경로 예측 오차 최대 45.9% 감소 (기존 최고 수준 기술 대비, 7-Scenes 벤치마크)
✔ 처리 시간 3.41초(VGGT-SLAM) → 0.197초로 단축
✔ 3차원 공간 복원 성능 향상

✅ 활용 분야
로봇 길찾기, 자율주행, 증강현실(AR) 등 정확한 위치 파악과 실시간 3차원 공간 복원이 필요한 분야에 활용될 수 있습니다.

✅ 연구 정보
이번 연구는 컴퓨터 비전 분야 최고 권위 학회 중 하나인 ECCV 2026(유럽 컴퓨터 비전 학술대회)에 채택됐으며, UNIST 이인하 연구원이 제1저자로 참여했습니다.

✅ 관련 논문
https://arxiv.org/abs/2608.01706

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