국제학술대회 ACCV 2026 논문 채택 / 이성원(전자공학부) 교수 연구팀

-긴 문장 속 복합적인 검색 의도를 이해하는 이미지 검색 기술 개발… 새로운 벤치마크와 검색 프레임워크 제안

국민대학교 전자공학부 이성원 교수 연구팀이 컴퓨터 비전 분야의 주요 국제학술대회인 제18회 아시아 컴퓨터 비전 학술대회(Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2026)에 논문이 채택되는 성과를 거뒀다. 이번 연구는 이미지와 자연어를 함께 활용하는 검색 기술의 정확도를 높이기 위한 것으로, 사용자가 여러 문장으로 설명한 세부적인 요구를 검색 결과에 효과적으로 반영하는 새로운 방법을 제시했다.

 
ACCV는 아시아컴퓨터비전연맹(Asian Federation of Computer Vision)이 후원하는 국제학술대회로, 2년마다 개최된다. 전 세계 대학과 연구기관의 연구자들이 참여해 컴퓨터 비전, 머신러닝, 인공지능 분야의 최신 연구 성과를 공유하는 자리다.

 
이번에 채택된 논문은 「Beyond Single Sentences: Composed Image Retrieval with Long-Form Modification Texts」로, 기준 이미지와 원하는 변화에 대한 설명을 함께 입력해 목표 이미지를 찾는 ‘복합 이미지 검색(Composed Image Retrieval)’을 다룬다. 예를 들어 사용자가 사진 한 장과 함께 대상의 색상, 배경, 위치 등을 어떻게 바꾸고 싶은지 설명하면, 해당 조건에 부합하는 이미지를 검색하는 기술이다.

 
기존 복합 이미지 검색 데이터셋은 주로 짧은 한 문장의 설명을 사용해 여러 시각적 변화나 세부 조건을 충분히 표현하기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 기존 CIRR 데이터셋의 이미지 쌍에 길고 상세한 설명을 구축한 새로운 벤치마크 ‘L-CIRR’을 제안했다. 이를 통해 대상의 속성뿐 아니라 공간적 관계와 장면의 맥락 등 다양한 변화를 함께 기술하고, 복합적인 검색 요구를 학습·평가할 수 있도록 했다.

 
또한 연구팀은 긴 설명을 효과적으로 활용하기 위한 이미지 검색 프레임워크 ‘PACE’를 개발했다. PACE는 설명을 문장 단위로 순차적으로 반영해 검색 조건을 점진적으로 구체화한다. 이와 함께 각 단계에서 정답과 혼동하기 쉬운 이미지를 찾아 학습에 활용하는 ‘다단계 하드 네거티브 마이닝’을 적용함으로써, 시각적으로 유사한 이미지 사이의 미세한 차이를 구분하는 능력을 높였다.

 
이번 연구는 이미지 검색 모델의 구조뿐 아니라 검색 의도를 구체적으로 표현하는 학습 데이터의 중요성을 함께 제시했다는 점에서 의미가 있다. 향후 온라인 쇼핑의 상품 검색, 시각적 추천, 디지털 콘텐츠 탐색 등에서 사용자의 세부적인 요구를 반영하는 이미지 검색 기술의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.

한편 ACCV 2026은 2026년 12월 14일부터 18일까지 일본 오사카 국제회의장(Grand Cube Osaka)에서 개최되며, 이번 논문은 12월 16일부터 18일까지 진행되는 본 학회에서 발표될 예정이다.