국내 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다.
카이스트는 차미영 전산학부 교수와 김지희 기술경영학부 교수 공동 연구진이 양재석 전남대 지리학과 교수와 함께 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 대부분의 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체도 어려웠다.
연구진은 이를 해결하기 위해 여러 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 도입했다. 여기에 AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만 신뢰해 스스로 오류를 줄이는 '테스트 시점 적응(TTA)' 기술도 사용했다.
개발한 기술을 아프리카 캄팔라, 마푸토 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분할 수 있었다. 앞으로 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립, 재난 및 감염병 취약지역 사전 파악, 주거환경 개선 사업 대상 선정, UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에 활용될 전망이다.
차미영 교수는 "AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구"라고 말했다. 김지희 교수는 "막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 AI 학술대회 '국제인공지능학회(AAAI) 2026′에서 사회적 임팩트 AI 부문 최우수논문상을 수상했다.
참고 자료
AAAI 2026, LINK: https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/