2026.02.24(화) 22:38
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6일 전남대학교에 따르면 전남대학교 지리학과 양재석 교수는 지난 1월 25일 싱가포르에서 열린 국제 인공지능 학술대회 ‘AAAI 2026(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)’에서 ‘AI for Social Impact’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
수상 논문은 “Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts(전문가 혼합 구조 기반 위성영상 슬럼 탐지의 일반화)”로, 양재석 교수와 카이스트 김지희 교수, 독일 막스플랑크연구소 차미영 단장이 교신저자로 참여했다.
AAAI는 인공지능 분야에서 세계 최고 권위를 인정받는 국제 학술대회 중 하나로, 매년 전 세계에서 제출된 수천 편의 논문 가운데 가장 혁신적이고 영향력 있는 연구를 엄선해 발표한다.
이번 ‘AI for Social Impact’ 부문 최우수논문상은 사회적 파급력이 큰 연구에 수여되는 상으로, 올해는 693편의 제출 논문 가운데 단 2편만 선정되는 최고 영예다.
최근 전 세계적으로 급격한 도시화가 진행되면서 개발도상국의 슬럼(Slum) 지역은 빠르게 증가하고 있다.
그러나 인력과 예산이 부족한 국가에서는 현장 조사나 설문 방식에 의존하는 기존 방법으로는 급격하게 변화하는 슬럼의 실태를 제때 파악하는 데 한계가 있었다.
이를 해결하기 위해 위성 영상과 인공지능을 결합한 분석 기술이 제시되어 왔지만, 지역마다 건축 재료와 밀도, 골목 구조 등이 크게 달라 특정 도시 데이터를 기반으로 학습한 AI 모델이 다른 지역에서는 성능이 크게 떨어지는 ‘도메인 분포 차이(Domain Shift)’ 문제와 정답 데이터(Label) 부족이라는 한계가 존재했다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘전문가 혼합 구조(Mixture-of-Experts, MoE)’ 기반 인공지능 모델을 제안했다.
이 구조는 문제의 특성에 따라 가장 적합한 전문가 모델을 선택해 분석하는 방식이다.
새로운 위성 영상이 입력되면 AI가 ‘적응형 경로 선택(Adaptive Routing)’ 알고리즘을 통해 지역의 시각적 특성을 분석하고, 해당 환경에 가장 적합한 전문가 모델을 자동으로 연결해 분석한다.
이를 통해 AI는 특정 지역 데이터에 편향되지 않고, 서로 다른 도시 환경에서도 보다 안정적인 성능을 유지할 수 있게 됐다.
특히 이번 연구의 핵심은 정답 데이터가 없는 낯선 도시에서도 AI가 스스로 성능을 최적화하는 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다.
연구팀은 TTA 과정에서 ‘일관성 기반 필터링(Consistency-based Filtering)’ 기법을 적용해 여러 전문가 모델의 예측 결과 가운데 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰 가능한 정보로 선별했다.
AI는 이렇게 확보된 정보를 활용해 스스로 모델을 업데이트하며 성능을 개선한다.
그 결과 사람이 직접 정답 데이터를 제공하지 않아도 슬럼 지역을 보다 정밀하게 탐지할 수 있게 됐다.
연구팀은 개발된 기술을 우간다 캄팔라(Kampala), 모잠비크 마푸토(Maputo), 탄자니아 다르에스살람(Dar es Salaam) 등 아프리카 주요 도시에 적용해 성능을 검증했다.
실험 결과 기존 최신 기술보다 슬럼 지역을 더욱 정교하게 구분하는 데 성공했다.
이번 연구는 인공지능 기술이 단순한 성능 향상을 넘어 데이터가 부족한 개발도상국의 도시 문제 해결과 UN 지속가능발전목표(SDGs) 달성에 기여할 수 있는 실질적인 도구가 될 수 있음을 보여줬다는 점에서 높은 평가를 받았다.
양재석 교수는 “전 세계가 직면한 지속가능한 발전 과제를 해결하기 위해서는 소외된 지역의 실태를 정확히 파악하는 지리학적 접근이 중요하다”며 “이번 AI와 지리학 융합 기술이 데이터 사각지대에 놓인 개발도상국의 도시계획 수립에 실질적인 도움을 줄 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이연화 기자
