전 세계 슬럼가 어디? AI가 찾는다 작성일 03-07 21 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="WWGAwerNoZ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1936704d40aee28a7ccf0766a7d9faebc527c9d989fa1ac6b6851e0f51eca0a3" dmcf-pid="YYHcrdmjgX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="우간다 캄팔라 지역에서 학습된 모델이 선택한 전문가와 선택되지 않은 전문가의 결과 비교. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/07/fnnewsi/20260307060233074jrlg.jpg" data-org-width="471" dmcf-mid="yt0OSNvmN5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/07/fnnewsi/20260307060233074jrlg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 우간다 캄팔라 지역에서 학습된 모델이 선택한 전문가와 선택되지 않은 전문가의 결과 비교. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="b61c69c79cc9d0b57dc8d1201c79d47c222a2de438f8b55444cee2df98f27b90" dmcf-pid="GGXkmJsAgH" dmcf-ptype="general">[파이낸셜뉴스] 슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지 위성사진만으로 스스로 찾아내는 인공지능(AI)이 개발됐다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것이라는 기대다. </p> <p contents-hash="4cfb7022a9e135d7e71d26d39f6bbfef200c25ff53b91ece153997536a1dab2f" dmcf-pid="HHZEsiOcgG" dmcf-ptype="general">KAIST(한국과학기술원) 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다. </p> <p contents-hash="141e593230977e26abbd22e6eb6d01d3d0620168de7a4f9c5530539f282e2f1c" dmcf-pid="XX5DOnIkNY" dmcf-ptype="general">이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다. </p> <p contents-hash="6a55c2d47846dc350c9232661a48e53159060b1fd8f609da750b2a0fbae54a98" dmcf-pid="ZZ1wILCENW" dmcf-ptype="general">그동안 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. </p> <p contents-hash="0bce1af41fa959d99b22db22be3c8d22dc4b0d279818939062c0ad68adf16962" dmcf-pid="55trCohDky" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다. </p> <p contents-hash="784253ebc1de92911e60a53d253e0b09a64efb8772978e4e0de6c5da26562fb3" dmcf-pid="11FmhglwjT" dmcf-ptype="general">이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, 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. </p> <p contents-hash="810d059ece25556d9cc141878522be91fc1915e395e57df4074627baeaabb0cf" dmcf-pid="tt3slaSrav" dmcf-ptype="general">연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다. </p> <p contents-hash="bb87b9d3fb4b6e98dae0c613a59d7692985ac4ab9d93b5bf8bd0782543097939" dmcf-pid="FF0OSNvmjS" dmcf-ptype="general">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 것이라는 기대다. </p> <p contents-hash="055c1b5f50db9a65298aa0288678e8d39e427fe43882f0b0389974cd26d960a9" dmcf-pid="39VHtIFYgl" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.</p> <p contents-hash="95b48e5d7bd9e0866f8ca1b849162baa5c22c2924fed969c86f85d07261ac275" dmcf-pid="02fXFC3GAh" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 트럼프에 찍힌 앤트로픽, 기업 고객 잃을까… IPO 앞두고 위기 03-07 다음 [ET시선]중국 휴머노이드 굴기…제조 강국 한국의 과제 03-07 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
