<div class="editor-img-box" readability="7.5"><picture><img src="https://newsimg.koreatimes.co.kr/2026/06/22/b402f11c-1e58-4be9-8186-2d676731c146.jpg?w=600" alt="Undergraduate student Kim Jun-ho, left, and professor Lee Seong-won from Kookmin University’s School of Electrical Engineering / Courtesy of Koomin University" decoding="async" loading="eager" fetchpriority="high"></picture><div class="caption" readability="10"><p>Undergraduate student Kim Jun-ho, left, and professor Lee Seong-won from Kookmin University’s School of Electrical Engineering / Courtesy of Koomin University</p></div></div><p class="editor-p">A research team has developed a technology enabling artificial intelligence to better understand 3D environments when objects are hidden or visual information is limited.</p><p class="editor-p">A paper detailing the technology has been accepted for presentation at an international conference on intelligent robots and systems, scheduled for late September to early October in Pittsburgh.</p><p class="editor-p">The project was led by a professor in the School of Electrical Engineering, with a senior student in electrical engineering contributing as a lead author.</p><p class="editor-p">The paper, titled “RayOcc: Occlusion-Agnostic Ray Occupancy Estimation via Gaussian Mixture Intensity,” proposes a robust AI-based method for estimating occupancy in 3D spaces to overcome visibility limitations in complex environments.</p><p class="editor-p">The work addresses challenges in 3D spatial understanding crucial for autonomous driving and robotics, showing potential to mitigate uncertainties from limited observations and hidden areas in real-world settings.</p><p class="editor-p">The technology is expected to contribute broadly to autonomous driving and intelligent robotics in the future.</p><div class="editor-img-box" readability="6.5"><picture><img src="https://newsimg.koreatimes.co.kr/2026/06/22/7e0e1f3a-4fa6-4239-a14a-82437eeee245.jpg?w=500" alt="The emblem of the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) to be held in Pittsburgh from Sept. 27 to Oct. 1 / Courtesy of Kookmin University" decoding="async" loading="lazy"></picture><div class="caption" readability="8"><p>The emblem of the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) to be held in Pittsburgh from Sept. 27 to Oct. 1 / Courtesy of Kookmin University</p></div></div><p class="editor-p">The research was conducted at the Computer Intelligence Lab under the lead guidance of the professor.</p><p class="editor-p">The student played a leading role throughout the project, including research design, implementation and experimentation.</p><p class="editor-p">The study is highlighted as an example of an undergraduate contributing to research that achieved acceptance at an international conference, following an earlier approval at another major robotics conference in Europe.</p><p class="editor-p">The student also authored another paper on a separate topic that was accepted at the robotics conference in Vienna.</p><p class="editor-p">The institution noted that the consecutive acceptances reflect growing research capabilities and involvement of undergraduate students in significant projects.</p><p class="editor-p">The student expressed that it is meaningful for undergraduate research to gain recognition at IROS after ICRA, and said the experience motivates continued work in AI research with real-world robotic and autonomous driving applications.</p>
<br><hr><br>A Kookmin University 연구진이 물체가 보이지 않거나 시각 정보가 제한된 상황에서도 인공지능(AI)이 3D 환경을 더 잘 이해하도록 돕는 새로운 기술을 개발했다.
대학 측은 금요일 이 기술에 관한 논문이 2026년 IEEE/RSJ 국제 로봇 및 시스템 회의(IROS)에서 발표 대상으로 채택됐다고 밝혔다. 행사 기간은 9월 27일부터 10월 1일까지이며 장소는 피츠버그다.
연구를 이끈 이는 전기공학과의 이성원 교수이며, 연구팀에는 전기공학 전공 4학년 김준호 학생이 포함됐다.
김준호는 “RayOcc: Occlusion-Agnostic Ray Occupancy Estimation via Gaussian Mixture Intensity”라는 논문의 제1저자이며, 이는 3D 공간의 점유를 추정하는 강건한 AI 기반 방법을 제시해 복잡한 환경에서의 가시성 제한을 극복하도록 돕는다.
대학은 이 기술이 자율주행 및 로보틱스 시스템에 필수적인 3D 공간 이해의 도전을 다루며, 실제 환경에서의 관찰 제한과 가려진 영역으로 인한 불확실성을 해소할 잠재력을 보여준다고 밝혔다.
향후 이 기술은 자율주행 및 지능형 로보틱스 분야에 광범위한 기여를 할 것으로 기대된다.
연구는 이성원 교수 지도로 대학 컴퓨터 지능 연구실에서 진행됐다.
김준호는 연구 설계부터 구현 및 실험에 이르기까지 프로젝트의 주도적 역할을 수행했다.
대학은 이 연구가 학부생이 연구 전 과정에 참여했고 국제 학술대회에서 발표 대상 논문 채택이라는 성과를 거둔 사례로서 의미가 크다고 평가했다.
또한 김준호는 6월 1일부터 5일까지 비엔나에서 열린 2026년 IEEE 국제 로보틱스 및 자동화 회의(ICRA)에서 “VG3T: Visual Geometry Grounded Gaussian Transformer” 논문의 주저자로도 채택됐다.
대학은 김준호의 잇따른 주저자 논문 채택이 대학의 연구 역량 신장을 보여준다고 밝혔다.
김준호는 “학부생으로 참여한 연구가 IROS에서 인정받고 ICRA에 채택된 것이 매우 의미 있다”고 말했다.
이어 “연구 설계, 구현 및 실험 경험을 바탕으로 실제 로봇 시스템과 자율주행 응용에 기여할 수 있는 AI 연구를 계속하고 싶다”고 덧붙였다.
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