KT 연구논문 발표 3분 요약 영상 

안녕하세요, Decision Intelligence Lab D-Science담당의 김남우입니다.

저는 2025년 11월 24일부터 27일까지 영국 셰필드(Sheffield)에서 열린 BMVC 2025(British Machine Vision Conference)에 참석하여 연구를 발표하였는데, 이 글을 통해 연구 발표 내용과 학회 참석을 통해 다양한 글로벌 연구자들과 교류한 경험을 공유드리고자 합니다.

BMVC(British Machine Vision Conference)는 영국 머신비전 학회 BMVA(British Machine Vision Association and Society for Pattern Recognition)가 주관하는 영국 대표 컴퓨터 비전 학회입니다. 머신 비전·이미지 처리·패턴 인식 분야의 학술 발전을 위해 오랜 기간 이어져 온 전통 깊은 연구 중심 학회로, 초기 AVC(Alvey Vision Conference)의 계보를 이어 ACM·IEEE 학회들과는 다른 독자적인 영국 고유의 비전 연구 생태계를 기반으로 성장해왔습니다.

2025년 BMVC는 11월 24일부터 27일까지 영국 셰필드(Sheffield)에서 개최되었습니다. 25년도의 논문 채택률 (acceptance rate)은 약 26%로 집계되었고, 총 276개 논문이 Accept되었습니다. 이 가운데 31개 논문이 Oral Presentation으로 배정되었습니다. 감사하게도 제 논문도 Oral Presentation으로 선정되어 학회 첫날에 진행되는 Generative Models and Synthesis 세션에서 발표 기회를 얻을 수 있었습니다.

새벽에 셰필드에 도착한 후 일어나자마자 준비해서 학회장을 방문했는데, Oral 발표가 진행되는 홀을 처음 보자마자 놀랐습니다. 사진으로 봤을 때보다 훨씬 컸었고, 무엇보다 행사 첫날부터 많은 청중이 빠르게 자리를 채우고 있었습니다. 15시간 정도 비행기를 타고 오는 동안 머릿속으로 발표를 여러 번 시뮬레이션했던 덕분인지, 막상 무대에 올라가서는 자신감 있게 발표를 이어갈 수 있었습니다.

발표 후 여러 나라 연구자들이 제 연구에 관심을 보였다는 점이 개인적으로 큰 자신감이 되었습니다. 학회장 복도나 호텔 근처 길거리에서까지 발표를 잘 들었다며 먼저 말을 걸어오는 연구자들이 있었는데, 저에게는 이런 순간 하나하나가 신기하고 새로웠습니다.

발표를 마치고 긴장이 풀린 상태로 저녁에 호텔에서 쉬고 있을 때, 학회 측에서 Best Presentation Paper Award 후보로 선정되었다는 이메일을 받았습니다. 최종 수상에는 이르지 못했지만, 후보에 올랐다는 사실만으로도 개인적으로는 매우 의미 있었습니다.

학회 Venue 곳곳에는 차와 간단한 간식을 즐길 수 있는 휴식 공간이 마련되어 있었고, 이 휴식 공간과 포스터 세션 장소가 자연스럽게 이어진 구조로 되어 있었습니다. 특히 포스터 세션이 열리는 공간에서는 예상보다 훨씬 많은 연구자들이 삼삼오오 모여 열띤 토론을 나누고 있었는데, 모두가 즐거워 보였던 것이 인상적이었습니다.

저마다 자신이 연구한 내용을 이야기하고, 또 서로의 아이디어에 대해 깊이 있는 질문을 던지며 활발하게 대화를 이어가는 모습은 “진짜 연구를 좋아하는 사람들이 모이면 이런 분위기가 되는구나” 하는 생각이 들 정도였습니다.

그 모습을 바라보며 문득, “나는 과연 저 분들만큼 연구와 기술을 좋아하고 있는가?”라는 스스로에 대한 질문도 자연스럽게 떠올랐습니다. 학회라는 공간이 단순히 정보 교류의 장을 넘어서, 연구자로서의 마음가짐과 방향을 다시 돌아보게 해주는 장소라는 것을 새삼 느낀 순간이었습니다.

발표 연구: Q-Align 

🔍 Q-Align 연구 논문 링크
🔍 Q-Align 프로젝트 링크

이번 BMVC에서 발표한 연구 Q-Align은, 확산 모델 기반 Zero-shot Appearance Transfer 과정에서 반복적으로 발생했던 Attention Leakage 문제를 해결하기 위해 제안한 방식입니다.

Appearance Transfer는 구조 이미지의 형태를 유지하면서 외형 이미지의 색감과 질감을 해당되는 의미 영역에 자연스럽게 매핑하는 과정으로 구성됩니다.

예를 들어, 초코 케이크 조각을 구조 이미지로, 레드벨벳 케이크를 외형 이미지로 사용할 경우, 케이크의 빵 부분과 크림 부분이 각각 의미에 맞게 전달되어야 자연스러운 전이가 이뤄집니다. Appearance Transfer의 결과 품질은 두 이미지 사이의 의미적 정렬이 얼마나 정확한가에 크게 좌우됩니다.

Attention Leakage 문제

기존 Zero-shot 방법들은 확산 모델의 Attention 메커니즘을 기반으로 의미 정렬을 수행했습니다. 그러나 Attention이 엉뚱한 영역으로 연결되면서 객체가 배경으로 잘못 매핑되거나, 배경 텍스처가 객체로 섞이는 문제가 빈번하게 발생했습니다.

예를 들어, 구조 이미지가 회색 새이고 외형 이미지가 민트색 새일 때, 모델이 배경을 생성하는 과정에서 새의 몸통에 주의를 기울여 배경이 민트색으로 오염되는 현상이 나타났습니다. 이러한 현상은 Zero-shot 전이의 성능 저하 원인이었습니다. 이 문제는 기존 방법들이 Query–Key Attention에 과도하게 의존하기 때문에 발생했습니다.

Attention Map을 시각화해본 결과, Query–Key 기반의 정렬은 넓게 퍼져있는 패턴을 보였습니다.

반면, Query–Query 관계를 기반으로 만든 Attention Map은 훨씬 더 정확하고 선명한 의미적 대응 관계를 보였습니다.

이 관찰을 통해 “Query 간의 의미적 관계를 Key와 Value에도 반영할 수 있는가?”라는 질문을 만들었고, 이것이 Q-Align의 출발점이 되었습니다.

Q-Align의 첫 단계는 구조 이미지의 Query와 외형 이미지의 Query 간 의미적 유사도를 계산해 Alignment Matrix(S)를 구성하는 것입니다.

이 행렬은 두 이미지의 의미적 대응을 세밀하게 정렬해주며, leakage를 방지하기 위한 기초 역할을 합니다.

정확한 대응 관계(S)를 얻었다면, 이를 기반으로 재배열 행렬(P′)을 구성합니다.

이 행렬은 외형 이미지의 Key(Kapp)와 Value(Vapp)를 정확한 의미 영역에 맞게 재배치하는 역할을 합니다.

이를 통해, 모델이 참조하는 Key·Value가 구조 이미지의 Query와 올바르게 연결되도록 변화합니다.

재배열된 K*와 V*는 구조 이미지의 Query와 의미적으로 일치하는 정보만을 제공하게 됩니다.

이 결과, 기존에 발생했던 문제들 객체와 배경의 혼동,색감 누수, 구조적 왜곡이 자연스럽게 해결되었습니다.

Q-Align은 추가 학습이나 테스트 시 최적화 없이, 순수 Zero-shot 방식으로 작동하면서도 안정적인 Appearance Transfer을 수행했습니다.

연구 발표뿐만 아니라 기업에서도 학회 내 데모 부스를 운영하고 있었는데, 그중에서도 인상 깊었던 부스는 Tavus라는 AI 스타트업이었습니다. 실시간으로 반응·감정 인식·영상·오디오·텍스트 기반의 상호작용이 가능한 디지털 휴먼 기술을 개발하고 있었습니다.

BMVC 현장에서는 관람자가 이 AI Human과 직접 대화를 나눌 수 있도록 데모가 준비되어 있었는데, 반응 속도와 자연스러움, 표정 변화, 음성 톤 모두 실제 사람과 매우 흡사했습니다. 교육과 헬스케어 분야 고객 대응 등에 활용될 예정이라고 하는데, 이 기술이 앞으로 어떤 제품·서비스로 확장될지, 그리고 시장에서 어떤 형태로 자리 잡게 될지 궁금증과 기대감이 동시에 들었습니다.

BMVC 일정 중 가장 인상 깊었던 경험 중 하나는 네트워킹 파티였습니다. 학회 측에서 셰필드 시내에 위치한 큰 건물을 통째로 빌려 파티 공간으로 꾸며 두었는데, 학회 참가자라면 누구나 뱃지를 보여주고 자유롭게 출입할 수 있는 방식이었습니다.

전체 분위기는 영화에서나 보던 장면처럼 라이브 밴드가 직접 악기를 연주하고, 마술사가 테이블 사이를 오가며 마술을 보여주는 등 매우 활기차고 자유로운 느낌이었습니다. 처음에는 이런 색다른 분위기 자체가 굉장히 신기했습니다.

처음 어색했던 시간도 잠시 있었지만 시간이 지나며 자연스럽게 여러 사람들과 이야기를 나눌 수 있었고, 각자 어떤 연구를 하고 있는지, 어떤 분야에 관심이 있는지 등 다양한 이야기를 들으며 즐거운 시간을 보낼 수 있었습니다.

그렇게 네트워킹 장소에서 친해진 중국, 일본, 싱가포르, 영국 등 여러 국가 멤버들과 대화를 나누며 뜻깊은 밤을 보냈습니다. 연구 이야기뿐만 아니라 각자가 가지고 있는 목표나 지금까지 걸어온 삶의 여정까지 들을 수 있어 더욱 뜻깊었습니다. 전 세계에서 모인 사람들의 다양한 경험과 생각을 직접 들을 수 있다는 점이 학회 네트워킹이 주는 가장 큰 매력이라는 생각이 들었던 밤이었습니다.

맺음말

이번 BMVC 2025 참석은 단순한 연구 발표를 넘어, 연구자로서의 방향성과 마음가짐을 다시 생각하게 해준 값진 경험이었습니다. 발표를 준비하며 느꼈던 긴장감, 현장에서 주고받은 활발한 토론과 따뜻한 응원, 그리고 전 세계 연구자들과의 깊이 있는 대화를 통해 기술과 연구가 사람과 사람을 연결하는 힘을 다시금 실감할 수 있었습니다.

앞으로도 현장에서 느낀 인사이트와 배움을 팀과 회사의 기술 방향에 녹여 내며, 보다 실질적인 가치를 창출하는 연구를 지속적으로 만들어가겠습니다.