AI 핵심 요약
beta- 덱스터가 16일 CASAXR 2026서 최우수상을 받았다
- AI 기반 3D 모션 검색 기술 논문이 수상작이었다
- 영상만으로 동작 검색해 재활용 효율을 높였다
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
CASAXR 2026서 최우수 응용기술상 수상
학계 표준 평가서 정확도 99.66% 기록
[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 콘텐츠 전문기업 덱스터가 세계적인 컴퓨터 애니메이션 학회에서 AI 기반 3D 모션 검색 기술로 최우수 응용기술상을 수상했다.
16일 덱스터는 최근 스위스 제네바에서 열린 국제 학술대회 'CASAXR 2026'에서 AI 기반 3D 모션 검색 기술을 주제로 발표한 논문이 '최우수 응용기술상(Best Applied Paper Award)'을 수상했다고 밝혔다.
CASAXR은 국제컴퓨터그래픽스학회(CGS) 주도로 1988년 출범한 컴퓨터 애니메이션 분야의 대표 학술대회다. 올해부터 확장현실(XR)을 포함한 'CASAXR'로 명칭을 변경했으며, 가상인간과 컴퓨터 애니메이션, AI 기반 콘텐츠 제작 기술을 다루는 국제 포럼으로 평가받고 있다.

수상 논문의 주제는 '비디오 기반 학습이 필요 없는 3D 모션 검색 기술(VMR: Training-Free 3D Motion Retrieval from Video)'이다. 사용자가 원하는 동작이 담긴 샘플 영상을 입력하면 AI가 움직임의 특징을 분석해 데이터베이스(DB) 내에서 가장 유사한 3D 모션 데이터를 찾아주는 기술이다.
기존에는 텍스트로 동작을 설명하거나 별도 학습 과정을 거쳐 검색해야 했지만, 이번 기술은 영상만으로 원하는 동작을 탐색할 수 있도록 구현한 것이 특징이다. 실사 영상뿐 아니라 애니메이션, AI 생성 영상 등 다양한 형태의 콘텐츠에도 적용 가능하다.
회사에 따르면 해당 기술은 학계 표준 데이터셋 기반 성능 평가에서 99.66%의 정확도를 기록했다. 이는 독일 막스플랑크 지능시스템 연구소가 개발한 텍스트 기반 AI 모션 검색 모델의 정확도인 77.48%를 상회하는 수준이다.
또한 데이터베이스 내에 동일한 동작이 존재하지 않는 경우에도 가장 유사한 모션을 찾아내는 기능을 갖췄다. 유튜브 영상, 2D 애니메이션, AI 생성 콘텐츠 등 입력 데이터의 형태가 달라도 동작 자체의 특성을 분석해 높은 수준의 검색 정확도를 유지할 수 있다고 회사 측은 설명했다.
기술 구조 역시 차별화했다. 복잡한 단일 AI 모델을 학습시키는 대신 타깃 인물 분리, 3D 동작 복원, 모션 검색 등 기능별 모듈을 결합한 '모듈형 파이프라인(Modular Pipeline)' 방식을 적용했다. 이를 통해 최신 오픈소스 모델을 개별적으로 교체하거나 업그레이드할 수 있으며 별도의 재학습 과정 없이 기술 변화에 대응할 수 있다.
덱스터는 이번 기술을 통해 영화, 게임, 가상현실(VR), 가상인간 등 디지털 콘텐츠 제작 과정에서 기존에 구축한 3D 모션 데이터를 보다 효율적으로 재활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
임재호 덱스터 R&D연구소 부소장은 "최신 오픈소스 모델을 유연하게 적용할 수 있는 모듈형 구조와 높은 검색 성능을 동시에 확보했다"며 "AI 기술을 활용해 콘텐츠 제작 효율성을 높이고 회사가 보유한 모션 데이터 자산의 활용 가치를 지속적으로 확대해 나갈 것"이라고 말했다.
nylee54@newspim.com












