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2026 연계 국제 챌린지의 1, 2위 UNIST 수상자들. 사진 왼쪽부터 김준수 석박사통합과정생, 김우진·김신우 석박사통합과정생, 무닙 박사후연구원.UNIST 제공
AI가 농경지의 작은 곤충을 찾아내고, 한 번의 시범으로 로봇 손에 물체 잡는 법을 가르친다. 환자의 걸음걸이로 보행 장애 정도도 예측한다. UNIST 연구진이 이 같은 컴퓨터 비전 기술로 국제 경진대회 세 곳에서 상위권에 올랐다.
UNIST(총장 박종래) 인공지능대학원 백승렬 교수팀은 스웨덴 말뫼에서 열린 유럽컴퓨터비전학회(ECCV 2026) 연계 챌린지에서 곤충 탐지 1위, 로봇 손동작 생성 2위, 보행 분석 3위를 차지했다고 8일 밝혔다.
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 영상 속 사물과 움직임을 인식하고 이해하도록 하는 기술이다. ECCV는 이 분야를 대표하는 세계 최고 수준의 국제 학회 중 하나다.
김준수 석박사통합과정생은 농경지 영상에서 벌·꽃등에·나방 등 꽃가루를 옮기는 곤충을 찾는 '버즈스폿(BuzzSpot)' 챌린지에서 37개 팀 중 1위에 올랐다.
화면 속 곤충은 작고 식물에 가려져 찾기 어려운 데다, 학습자료도 특정 종류에 몰려 있었다.
김준수 학생은 자료가 적은 곤충의 영상 조각으로 학습자료를 보완하고, 종류별 특징을 구분하도록 AI를 훈련했다. 하나의 모델로 영상을 한 번만 분석해도 우수한 성능을 내 연산 부담을 줄였다. 향후 농경지 곤충 관찰과 생물다양성 조사에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
김우진·김신우 석박사통합과정생과 무닙 아메드 칸(Muneeb Ahmed Khan) 박사후연구원이 참여한 팀은 로봇 손으로 물체를 잡는 '덱스그래스프모션(DexGraspMotion)' 챌린지에서 8개 팀 중 2위를 차지했다.
연구팀은 성공한 잡기 동작 하나를 물체의 위치와 모양에 맞춰 변형해 학습시켰다. 시뮬레이션에서는 처음 보는 물체도 안정적으로 잡는 동작을 생성했다. 많은 시범 동작을 수집해야 하는 부담과 학습 시간을 줄일 가능성을 보여줬다.
김수지·김민경 박사과정생과 무함마드 문시프(Muhammad Munsif) 박사후연구원이 참여한 팀은 사람의 움직임을 분석하는 '모카(MoCha)' 챌린지에서 58개 팀 중 3위에 올랐다. 파킨슨병 환자의 3차원 보행 데이터로 보행 장애 정도를 예측하는 과제다. 학습에 쓰지 않은 의료기관의 데이터에서도 성능을 유지하는 것이 관건이었다.
연구팀은 보행 동작과 이를 글로 설명한 내용을 함께 학습시키고, 의료기관별로 훈련한 AI 모델을 하나로 합쳤다. 특정 기관의 데이터에 치우치는 문제를 줄이기 위해서다. 이를 통해 새로운 임상 환경에서도 활용할 가능성을 확인했다.
백승렬 교수는 "이번 성과는 컴퓨터 비전 기술이 농업, 로봇, 임상 등 다양한 분야의 문제 해결에 활용될 수 있음을 보여준다"며 "앞으로도 실제 환경에 적용할 수 있는 비전 AI 기술을 연구해 나가겠다"고 말했다.
김미영기자 lalala4090@ulsanpress.net
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