한양대 홍제형 교수팀, 세계 최고 AI 학회 ‘CVPR 2026’서 구두 발표 및 우수논문상 후보 선정

한양대학교 융합전자공학부 홍제형 교수 연구팀이 카메라 기반 위치추정 과정에서 발생할 수 있는 이미지 개인정보 노출 문제를 원천적으로 차단하는 새로운 기하학적 난독화 기술 ‘DCL(Dual Convergent Lines)’을 개발했다. 해당 연구는 세계 최고 권위의 컴퓨터비전 및 인공지능 학술대회인 ‘CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2026’에서 상위 극소수 논문에만 주어지는 구두 발표(Oral Presentation) 및 우수논문상 후보(Award Candidate)로 동시 선정되며 글로벌 무대에서 그 우수성을 입증했다. IEEE/CVF가 주관하는 CVPR은 매년 전 세계 주요 대학과 연구기관, 글로벌 빅테크 기업들이 최신 AI 연구 성과를 발표하는 세계 최고 수준의 학술 무대다. 올해 CVPR 2026에는 총 16,092편의 논문이 제출됐으며, 그중 약 25.4%인 4,089편만이 채택됐다. 특히, 메인 컨퍼런스 프로그램 기준 141편만이 구두 발표 논문으로 선정됐고, 우수논문상 후보(Best Paper Award Candidate)로는 단 74편이 지명됐다. 한양대 연구팀의 이번 성과는 채택 논문 중에서도 최상위 약 1.8% 규모에 해당하는 핵심 연구로 인정받았다는 점에서 의미가 매우 크다. 연구팀이 주목한 ‘시각 위치추정(Visual Localization)’은 카메라 이미지로부터 사용자의 위치와 방향을 파악해 증강현실(AR), 자율주행, 로봇, 실내외 내비게이션 등 지능형 공간 서비스를 구현하는 핵심 기반 기술이다. 사용자가 촬영한 이미지에서 특징 정보를 추출해 서버의 3D 지도와 비교하는 방식으로 작동한다. 하지만 기존 시스템에서는 원본 이미지가 아닌 특징 정보만 서버로 전송하더라도, 공격자가 이를 탈취해 주변 특징점들의 공간적 관계를 역산하면 사용자의 주변 환경이나 민감한 원본 장면을 복원해 낼 수 있다는 치명적인 프라이버시 침해 위험이 존재했다. 연구팀은 이러한 취약점을 극복하기 위해 이미지의 각 키포인트(특징점)를 원래 좌표 그대로 서버에 전달하지 않고, ‘두 개의 고정 앵커를 기준으로 수렴하는 선 표현’으로 변환하는 혁신적인 기하학적 난독화 기술 ‘DCL’을 제안했다. DCL은 공격자가 난독화된 선 정보로부터 원래 키포인트를 복원하려 시도할 때, 이웃 선들이 실제 위치가 아닌 고정 앵커 방향으로 수렴하도록 유도해 기존 복원 공격의 핵심 단서를 무력화시킨다. 서버는 원본 이미지나 실제 키포인트 좌표를 보지 않고도 위치추정에 필요한 기하 정보를 정상적으로 처리할 수 있다. 다양한 실내외 위치추정 환경에서 DCL 기술을 검증한 결과, 기존 프라이버시 공격을 완벽하게 방어하면서도 실제 시각 위치추정 시스템에 적용할 수 있는 높은 성능과 효율성을 유지함을 확인했다. 원본 이미지 공유 없이도 안전하고 정밀한 위치 기반 서비스를 이용할 수 있는 실질적인 해법을 제시한 것이다. 홍제형 교수는 “이번 연구는 시각 위치추정의 정확도와 사용자의 프라이버시 보호를 동시에 충족시키는 핵심 기술”이라며, “향후 DCL 기술을 AR 내비게이션, 로봇 제어, 자율주행, 디지털 트윈, 스마트시티 등 일상 속 다양한 분야에 적용 가능한 ‘개인정보 보호형 공간 AI(Spatial AI)’ 기술로 고도화해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF) 지원 과제 우수신진연구(씨앗연구, No. RS-2025-16068784), 우수연구 신진연구(유형B, No. RS-2026-25486241) 및 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능대학원지원사업( 한양대학교, No. RS-2020-II201373)의 지원을 받아 수행됐다. 이번에 선정된 논문 「Revisiting Geometric Obfuscation with Dual Convergent Lines for Privacy-Preserving Image Queries in Visual Localization」에는 한양대 김정곤 석사연구원이 제1저자로, 문희준 석박사통합과정생이 공동연구자로, 홍제형 교수가 교신저자로 참여했다.