KAIST 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 자동으로 찾아내는 인공지능 기술을 개발해 국제 학술대회에서 최우수논문상을 수상했다.

KAIST는 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대 지리학과 양재석 교수와 함께 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 인공지능 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

이번 연구는 세계적 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 인공지능(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편의 논문 가운데 단 2편만 선정됐다.

기존 위성사진 기반 슬럼 탐지 기술은 도시마다 건물 구조와 밀집도가 달라 새로운 지역에 적용하면 정확도가 크게 떨어지는 문제가 있었다. 특히 개발도상국의 경우 슬럼 위치 데이터를 확보하기 어려워 인공지능 학습 자체가 제한되는 한계가 있었다.

연구팀은 여러 인공지능 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습한 뒤 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts)’ 구조를 도입해 이 문제를 해결했다.

또한 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation)’ 기술을 적용해 새로운 도시에서도 사람이 슬럼 위치를 표시하지 않아도 인공지능이 예측 결과를 비교·검증해 오류를 줄일 수 있도록 했다.

연구팀이 이 기술을 아프리카 캄팔라와 마푸토 등 도시 위성사진에 적용한 결과 기존 기술보다 슬럼 지역을 더욱 정밀하게 구분하는 성과를 확인했다.

이 기술은 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립, 재난·감염병 취약지역 파악, 주거환경 개선 사업 대상 선정, 유엔 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 것으로 기대된다.

차미영 교수는 “데이터가 부족한 지역에서도 인공지능이 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “비용이 많이 드는 현장조사를 보완해 공공 자원을 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며 연구 결과는 지난 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.