KAIST, 현장조사 최소화하는 ‘전 세계 슬럼 탐지’ AI 개발…AAAI 최우수논문상

한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 차미영 전산학부 교수, 김지희 기술경영학부 교수 공동 연구팀이 양재석 전남대학교 지리학과 교수와 진행한 융합 연구를 통해 ‘위성사진 기반 범용 슬럼(Slum) 탐지 AI 기술’을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 국제 AI 학술대회인 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI’ 부문 최우수논문상을 수상했다. 이 부문에 제출된 639편 중 단 2편만이 최우수논문에 선정됐는데, 그중 하나다. 이전에도 위성사진을 활용한 슬럼(비공식 거주지) 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라서 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어졌다는 설명이다. 특히, 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터 자체가 부족하기 때문에 AI 학습이 더욱 어려웠다. 이에, 연구팀은 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습해, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(MoE)’ 구조를 도입했다. 핵심은 ‘테스트 시점 적응(TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서의 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교하고 검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰하는 방식으로 오류를 줄여 나간다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적 성능 확보가 가능하다는 설명이다. 실제로 이 기술을 아프리카 캄팔라, 마푸토 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 기술보다 더 정교하게 슬럼 지역을 구분해내는 성과를 확인했다고 전했다. 앞으로는 ▲개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 ▲재난, 감염병 취약지역 사전 파악 ▲주거환경 개선 사업 대상 선정 ▲UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 정책 분야에서 활용될 것이라는 전망이다. 차미영 KAIST 교수는 “AI가 단순 분석을 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 말했다. 장세민 기자 [email protected] - KAIST,‘뇌를 닮은 AI’개발.. 예측이 틀려도 한번 더 생각한다 - KAIST, ‘1인청 시점 영상’ 생성하는 AI 개발…”로봇 학습 데이터로 활용” - KAIST, ‘AI 시대 대학교육 재설계 워크숍’ 유튜브 생중계 - KAIST, 약물 결합 넘어 ‘실제 활성 여부’ 예측하는 ‘신약 개발 AI’ 선보여 - KAIST, 피지컬 AI 스타트업 찾는다… ‘K-로보틱스 스타트업 컵’ 참가팀 모집 - [기고] 신덕순 KAIST 연구원 "AX 시대, 기업이 지금 당장 실행해야 할 5단계는" - 서울대 연구팀, 의료 임상 AI로 컴퓨터비전 학술대회 'CVPR 2026' 논문 채택