이준호 학부연구생 제1저자 논문, WACV 2027 채택Undergraduate First-Author Paper by Jun Ho Lee Accepted to WACV 2027

MACS Lab의 이준호 학부연구생이 제1저자로 수행한 연구가 WACV 2027 Main Conference (Application Track)에 채택되었습니다.

「Learning When to Correct: Selective Calibration for Monocular Kinematics」는 단안 영상에서 추정한 관절 각도를 언제 보정해야 하는지 학습하는 선택적 보정 기법을 제안합니다. 이미 정확한 추정값을 과도하게 보정하는 문제를 줄이기 위해, 기존 추정값을 유지할지 ExtraTrees가 제안한 보정값을 채택할지 판단합니다.

82명의 피험자, 4개 촬영 도메인, 4개 자세 추정기를 대상으로 평가한 결과, 평균 절대 오차를 5.94°로 줄이고 5° 허용 범위 내 추정값의 보존 실패율을 34.7%에서 16.5%로 낮췄습니다.

저자는 이준호 (학부연구생·제1저자), 강동준, 이경수입니다. 학부 과정에서 국제 학술대회 논문 채택이라는 연구 성과를 이룬 이준호 학생과 공동저자들에게 축하를 전합니다.

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• 논문 상세

We are pleased to announce that research first-authored by MACS Lab undergraduate researcher Jun Ho Lee has been accepted to the WACV 2027 Main Conference (Application Track).

“Learning When to Correct: Selective Calibration for Monocular Kinematics” introduces a selective calibration method that learns when to correct joint angles estimated from monocular video. To reduce overcorrection of already accurate estimates, the method decides whether to preserve the incumbent estimate or adopt an ExtraTrees correction.

Evaluated across 82 subjects, four capture domains, and four pose estimators, the method achieves a macro MAE of 5.94° and reduces preservation failure at a 5° tolerance from 34.7% to 16.5%.

The authors are Jun Ho Lee (undergraduate researcher and first author), Dongjun Kang, and Kyungsu Lee. Congratulations to Jun Ho Lee and his coauthors on this international conference acceptance and a meaningful research achievement during his undergraduate studies.

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