6일 한국과학기술원(KAIST)은 차미영(전산학부)·김지희(기술경영학부) 교수, 전남대학교 양재석(지리학과) 교수 공동 연구팀이 위성 사진을 바탕으로 슬럼 지역을 탐지하는 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.
그동안 슬럼 지역 실태 파악은 막대한 비용이 드는 현장 조사에 의존해왔다. 위성 사진과 AI를 결합한 분석 기법이 대안으로 떠오르긴 했지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 표시한 학습 데이터 자체가 부족해 AI 개발이 어렵다는 근본적인 문제도 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts) 구조를 활용했다. 여러 AI 모델이 각기 다른 지역 특성을 학습한 뒤, 새로운 도시의 위성 사진이 입력되면 해당 사진을 분석하는 데에 가장 적절한 모델을 자동으로 선택하는 방식이다. 이 방법을 활용해 사람이 슬럼 위치를 미리 표시하지 않아도 AI가 스스로 오류를 걸러내며 낯선 지역에서도 정밀도를 높일 수 있었다.
이번 연구는 세계인공지능학회 2026에서 사회적 임팩트 인공지능 부문 최우수논문상을 수상했다. 연구팀은 이 기술을 아프리카 캄팔라, 마푸토 등 주요 도시에 적용해 기존 기술보다 훨씬 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 데 성공했다고 밝혔다. 연구를 주도한 김지희 교수는 “AI 모델을 구현하기 위해서는 데이터가 많이 필요한데, 데이터 사각지대인 저개발국가의 경제 상황을 측정하고 이를 바탕으로 정책을 펴는 데 도움이 되는 모델을 개발하고자 했다”고 말했다.
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김민정([email protected])