위성사진만으로 전 세계 슬럼 지역 스스로 찾아내는 AI 개발

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼(빈곤 지역) 탐지 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

이번 연구는 국제 인공지능 학술대회 '국제인공지능학회(AAAI) 2026'에서 '사회적 임팩트 AI' 부문 최우수논문상을 수상했다.

위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 도입했다.

이번 연구의 핵심은 '테스트 시점 적응(TTA)' 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도 AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.

연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라, 마푸토 등 주요 도시에 적용한 결과 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.

이 기술은 △개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △재난·감염병 취약지역 사전 파악 △주거환경 개선 사업 대상 선정 △UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

차 교수는 "AI가 단순 분석 도구를 넘어 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구"라고 설명했다.

김 교수는 "막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했다. 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행됐다.

jongseo12@news1.kr