연구개발(R&D)에 매년 2조원 상당을 투입해온 네이버가 컴퓨터비전 분야에서 세계적인 권위를 인정받는 3대 학회에 최근 5년 간 150편이 넘는 정규 논문을 등재한 것으로 확인됐다.
네이버는 "5년 동안 매년 두 자릿수의 논문을 게재하며 세계적 수준의 인공지능(AI) 기술 기업으로 자리잡았다"고 자평했다.
네이버는 25일 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버클라우드 등 '팀네이버'의 다양한 기술 조직이 발표한 연구 논문 14편이 컴퓨터비전 분야 세계적 학회 중 하나인 '컴퓨터비전 및 패턴 인식 컨퍼런스 학술대회(CVPR) 2025'에 게재 승인됐다고 밝혔다. 1983년 시작된 CVPR은 세계 최대 기술 전문 단체인 전기전자공학자협회(IEEE)와 컴퓨터비전협회(CVF)가 공동 주최하는 학술대회로, 비전 AI 분야의 대표적인 학회이자 컴퓨터 공학에서 가장 영향력 있는 학회로 알려져 있다.
네이버는 이로써 컴퓨터비전 분야 세계 3대 학회로 꼽히는 CVPR, 유럽 컴퓨터비전 학회(ECCV), 국제 컴퓨터비전 학회(ICCV)에 최근 5년여 동안(2020~2025년 3월) 151건의 정규 논문을 등재한 기업이 됐다.
팀네이버는 CVPR 2025에서 먼저 네이버랩스 유럽이 지난해 공개해 글로벌 빅테크 기업들의 큰 관심을 받았던 3D 재구성 AI 도구 'DUSt3R(더스터)'의 후속 연구 결과들을 발표할 예정이다. 1~2장의 사진만으로 3차원 복원을 쉽게 할 수 있는 AI인 더스터를 기반으로, 여러 장의 이미지에서 보다 정확한 3차원 공간을 재구성할 수 있는 AI 모델 'MUSt3R(머스터)'와, 다양한 카메라 및 장면 정보를 통합해 추론 능력을 높인 AI 모델 'Pow3R(파워)' 등이 새로 등재됐다. 또한 사전에 학습되지 않은 물체의 위치와 방향을 신속하고 정확하게 찾아내는 기술을 제안한 네이버랩스의 논문(Co-op: Correspondence-based Novel Object Pose Estimation) 등 다수의 공간지능 논문이 학회에 채택됐다.
또한 최근 멀티모달 AI 기술의 부상으로 주목받고 있는 이미지 학습 모델 관련 연구들이 채택되는 성과도 있었다. 네이버클라우드는 '마스킹' 기법을 활용해 AI가 이미지 학습을 할 때 발현되는 훈련 불안정성 문제를 해결한 효율적인 학습 방법론(Masking meets Supervision: A Strong Learning Alliance)을 제안했으며, 네이버랩스 유럽은 시각언어모델을 활용해 추가 학습 없이 이미지 속 새로운 사물을 정교하게 구분하는 기술(LPOSS: Label Propagation Over Patches and Pixels for Open-vocabulary Semantic Segmentation)을 선보였다.
로봇 연구에서의 성과도 있다. 시각 정보 입력부터 행동 출력까지 전체 과정을 학습하는 '엔드 투 엔드' 방식으로 빠르게 이동하는 로봇이 효율적으로 경로를 찾는 자율주행 시스템에 관한 연구(Reasoning in visual navigation of end-to-end trained agents: a dynamical systems approach)가 채택됐으며, 이 외에 이미지 생성 AI 모델의 창의성을 향상시키는 방법을 제안한 연구(Enhancing Creative Generation on Stable Diffusion-based Models) 등도 채택됐다.
팀네이버는 컴퓨터비전 뿐만 아니라 자연어처리, 음성, 머신러닝 등 분야별 탑티어 AI 학회에서 우수한 선행 연구 성과를 내고 있다. 현재까지 총 450편 이상의 연구를 발표했으며, 연구의 영향력을 가늠할 수 있는 지표 중 하나인 피인용 수는 4만7000여 회에 달한다.
네이버는 지난해 R&D에 1조8579억원, 2023년에는 1조9926억원을 쓰는 등 매출의 20% 상당을 R&D에 투입하고 있다. 네이버는 적극적인 연구개발 투자를 지속하며 선행기술을 확보해나겠다고 밝혔다. 나아가 '온 서비스 AI' 전략 아래, 생성형 AI와 공간지능 등 성공적으로 내재화한 핵심 기술을 네이버 주요 서비스에 도입해 사용자에게 차별화된 서비스 경험을 제공할 계획이다.
