[대구=이데일리 홍석천 기자] 계명대 학생팀이 일반 해상영상을 열화상 영상으로 변환해 자율운항선박의 주변 선박 탐지에 활용하는 기술로 전국 경진대회 최우수상을 받았다. 야간 운항용 AI를 학습시키는 데 필요한 열화상 데이터 부족 문제에 해법을 제시했다.

계명대는 로봇공학과 이형진·김재윤·손여원 학생팀이 ‘2026 해양공학 CAE 경진대회’에서 최우수상을 수상했다고 19일 밝혔다. 홍성훈 교수가 지도했으며, 지난 15일 부산 벡스코에서 열린 시상식에서 상장과 상금 100만원을 받았다.

한국해양공학회가 주최한 이번 대회는 선박·해양플랫폼과 해양토목, 해양로봇, 해양에너지 등을 주제로 한 학부생 경진대회다. 본선에는 KAIST와 서울대, 한양대, 부산대, 국립한국해양대 등 총 10개 팀이 진출했다.

학생팀은 야간이나 악천후에 자율운항선박이 주변 선박을 인식하기 어렵다는 점에 주목했다. 일반 RGB 카메라는 빛이 부족하면 탐지 성능이 떨어지고, 조도 변화에 강한 열화상 카메라는 AI 학습용 해상 데이터가 부족하다는 한계가 있다.

연구팀은 기존 RGB 해상영상을 열화상으로 변환하는 생성형 AI 모델을 적용했다. 변환 과정에서 선박의 위치와 형상을 유지하도록 해 기존 영상에 표시된 선박 위치 정보를 새 학습자료에서도 활용할 수 있도록 했다.

핵심은 사람이 영상마다 선박 위치를 일일이 표시하는 작업을 줄이는 데 있다. 기존 데이터의 위치 정보를 유지하면서 열화상 학습자료를 확보하는 방식이다.

학생팀은 수상 이후 한국해양공학회 창립 40주년 기념 추계학술대회에서 연구성과를 발표했다.

이형진 학생은 “야간 해상에서 주변 선박을 안정적으로 인식할 방법을 고민했다”며 “AI와 로봇공학 기술을 실제 해양환경에 적용할 수 있도록 연구역량을 키우겠다”고 말했다.