조성인 교수 연구팀, 최상위 국제학술대회 NeurIPS (The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems) 2025 정규논문 채택

조성인 교수 연구팀, 최상위 국제학술대회 NeurIPS (The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems) 2025 정규논문 채택

▶ (왼쪽부터) 조성인 교수, 한상훈, 남혁, 이선호 석사과정

조성인 교수 연구팀 (스마트 비전 & 미디어 연구실 (SVM)) 석사과정 한상훈(제 1저자), 이선호 (공동 1저자), 남혁 (공동 1저자)과 조성인 교수 (교신저자)가 작성한 "Doodle to Detect: A Goofy but Powerful Approach to Skeleton-based Hand Gesture Recognition" 논문이 NeurIPS (The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems) 2025 게재가 확정되었다. 

**▶ Skeleton Kinematics Extraction Through Coordinated grapH (SKETCH) 개요
**

본 연구에서 제시된 SKETCH는 기존의 손 제스처 인식 방식이 겪는 뷰(Viewpoint) 및 개인차(Individual Variations)로 인한 문제들을 해결하는 새로운 방법을 제시한다. 연구팀은 축별 min–max 정규화와 Dynamic Range Embedding(DRE) 기법을 사용하여, 제스처의 위치와 방향에 관계없이 안정적이고 정확한 인식을 가능하게 했다. Skeleton Kinematics Extraction Through Coordinated grapH (SKETCH) 모듈은 손 관절의 3D 데이터를 그래프 이미지로 변환하고, 이를 통해 강력한 특징 추출이 가능하며, 이미지 분류 모델로서 Swin Transformer를 활용하여 제스처 인식의 정확도를 향상시켰다.

연구팀은 SHREC'19와 SHREC'22 데이터셋을 활용한 실험을 통해 SKETCH 모듈의 성능을 검증했다. 실험 결과, 기존의 손 제스처 인식 방법들보다 높은 검출률(DR)과 낮은 거짓 양성률(FP)을 기록하며, 30FPS 이상의 실시간 처리 성능을 달성했다. 이는 기존의 제스처 인식 시스템들이 겪는 도메인 갭 문제를 극복하고, 실시간 환경에서 안정적인 성능을 제공할 수 있음을 증명했다.

이 연구는 손 제스처 인식의 정확도를 향상시키는 한편, 실시간 처리 성능을 확보했다는 점에서 중요한 의미를 지닌다. 연구팀은 SKETCH 모듈이 다양한 실생활 응용 프로그램에서 활용될 수 있도록 기술을 계속 발전시킬 계획이다. 특히, 지능형 로봇이나 가상 현실(VR)/증강 현실(AR) 환경 등에서 사람과 컴퓨터의 상호작용을 향상시키는 중요한 기술로 자리 잡을 것으로 기대된다.

제39회 Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS’25)은 미국 샌디에이고 (12월 2–7일) 와 멕시코시티 (11월 30일–12월 5일) 에서 각각 개최된다. NeurIPS는 머신러닝, 인공지능, 계산 신경과학 등 다양한 분야가 교차하는 대형 국제 학회이며,  정보과학회 소프트웨어분야 우수학술대회, BK21 플러스 사업 CS 분야 우수국제학술대회(BK IF=4)에 등재가 되어 있다.

참고자료:

NeurIPS 2025 홈페이지 링크:       https://neurips.cc/

논문 링크:  https://neurips.cc/virtual/2025/poster/115527

      조성인 교수 연구팀 홈페이지:       https://sites.google.com/view/csi2267svm/