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[IT뉴스]개도국 데이터 빈곤, 韓 연구진이 해결했다…전세계 슬럼가 학습하는 AI 개발

온카뱅크관리자

2026-03-06 15:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AAAI2026 최우수논문상 수상</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="GdTEM4NdTN">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fb9bd8d31a44488e11443cd247b8afd58a34118f8034fb26026d5123043ec12a" dmcf-pid="HJyDR8jJla" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이수민 KAIST(왼쪽부터) 교수, 박성원,김지희 교수,차미영 교수, 전남대 양재석 교수." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306151727338kfft.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="WEAM7F8BvA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306151727338kfft.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이수민 KAIST(왼쪽부터) 교수, 박성원,김지희 교수,차미영 교수, 전남대 양재석 교수.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="ed775a88dcf8d80cc1c7adb5d4555ee2bd614a6e3991c9d8cab0a51138275e95" dmcf-pid="XiWwe6Ailg" dmcf-ptype="general">위성 사진을 통해 도시의 빈곤 지역을 찾아내는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. AI가 스스로 도시 환경에 적응해 빈곤 지역을 탐지해내는 방식으로 개발도상국의 데이터 확보에 기여해 도시 정책 수립 방식에도 변화를 가져올 것으로 보인다.</p>
          <p contents-hash="fe54a5e1ca109acb0491174bf720452d32456bbf6932b47ff1e16c19f54d3032" dmcf-pid="ZnYrdPcnCo" dmcf-ptype="general">KAIST는 차미영 전산학부 교수와 김지희 기술경영학부 교수 연구팀이 전남대 양재석 지리학과 교수와 공동연구를 통해 위성사진 기반 범요 슬럼 탐지 AI 기수을 개발했다고 9일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="6aa99d6801e16983b5a262d2b2c3bebe4503f74de769014407bbd2b85db07cb1" dmcf-pid="5LGmJQkLhL" dmcf-ptype="general">도시의 빈곤지역은 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 데이터 확보가 쉽지 않고, 정확도도 떨어진다. 특히 개발도상국에서는 빈곤 지역 위치를 표시한 데이터 자체가 부족해 AI 학습도 어려웠다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역의 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하도록 하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts)’ 구조를 도입했다. 또한 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation)’ 기술을 적용해 새로운 도시에서도 AI가 스스로 성능을 개선하도록 했다. 여러 모델의 예측 결과를 비교해 공통적으로 일치하는 영역만 신뢰하는 방식으로 오류를 줄이는 것이다. 연구팀이 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 기술보다 슬럼 지역을 더 정교하게 구분하는 성과를 확인했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d175f7054493d9c16adb65f834311cd4894081e226c278076abd25f65c2bab52" dmcf-pid="1oHsixEoyn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="우간다 캄팔라 지역에서 학습된 모델이 선택한 전문가와 선택되지 않은 전문가의 결과 비교. 사진제공=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306151728584cckz.jpg" data-org-width="471" dmcf-mid="Y12FCwXSvj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306151728584cckz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            우간다 캄팔라 지역에서 학습된 모델이 선택한 전문가와 선택되지 않은 전문가의 결과 비교. 사진제공=KAIST
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="7b66155682b4a657a463f147bd3200d265c28d6ef2acb7cdcae2765b08b63ee0" dmcf-pid="tgXOnMDgvi" dmcf-ptype="general">해당 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. 연구진은 이 기술이 개발도상국의 도시 인프라 계획 수립, 재난·감염병 취약 지역 파악, 주거환경 개선 사업 대상 선정, 유엔 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 차미영 교수는 “AI가 단순한 분석 도구를 넘어 데이터가 부족한 지역에서도 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="c18a3ccddea84233e380fb3b811301ea62e640b7082eb94ff10f9221dc480224" dmcf-pid="FcFSNiOcvJ" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며 연구 결과는 지난 1월 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.</p>
          <p contents-hash="ba2e868da2f31ba0231d095a00a4121d9d5f3f7efdf3b7a2a50f836625b41fe0" dmcf-pid="3k3vjnIkWd" dmcf-ptype="general">서지혜 기자 wise@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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