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본 논문에서는 RGB 이미지 만을 이용하여 카메라의 자세를 추정할 수 있는 딥러닝 기반 시각 오 도메트리(Visual Odometry) 방법을 제안한다. 제안된 모델은 경량 합성곱 신경망(CNN)과 Vision Transformer(ViT)을 결합한 엔드 투 엔드 구조로, 연속적인 이미지 시퀀스의 시공간 정보를 효과적 으로 추출하고 프레임 간의 상대적인 6자유도(6-DoF) 자세 변화를 회귀한다. 7-Scenes 공개 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, Kinect DK 카메라로 수집한 RGB 이미지 시퀀스를 활용하여 실제 환경에서의 일반화 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 표준 장면과 실제 환경 모두에서 우수한 궤적 추정 정확도를 보여주었으며, 순수 RGB 영상만으로도 시각 오도메트리를 구현할 수 있음을 입증하였다.