'AI 빈곤 지도' 위성사진 보고 슬럼가 찾는다

[앵커]
국내 연구진이 위성사진에서 슬럼 지역을 스스로 찾아내고 분석하는 'AI 빈곤 지도'를 개발했습니다.

데이터가 부족한 개발도상국이 빈곤 문제를 해결하는 정책을 만드는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

권석화 기자가 보도합니다.

[기자]
도시를 찍은 위성사진입니다.

빽빽하게 들어선 건물 속에서 어디가 일반 주거지고 어디가 슬럼가인지 쉽게 구분하기 어렵습니다.

국내 연구팀이 개발한 'AI 빈곤 지도'는 인공지능이 위성지도에서 도시 안의 슬럼 지역을 빠르게 찾아냅니다.

이를 위해 연구팀은 12개국 개발도상국 슬럼지역의 다양한 특징을 인공지능에 학습시켰습니다.

예를 들어, 아프리카의 슬럼지역은 녹슨 철판 지붕의 집들이 빽빽이 모여있고,

남미에서는 산비탈을 따라 불규칙하게 형성된 경우가 많습니다.

이 인공지능 기술은 새로운 위성 사진이 입력되면 '맞춤형 경로 선택'을 통해 해당 사진에 가장 적절한 전문가의 정보를 스스로 찾아냅니다.

또 여러 전문가 모델의 판단이 공통으로 일치하는 곳만 슬럼으로 판별해 오류를 줄였습니다.

시험 결과, 처음 보는 사진에서 슬럼 판독 정확도는 88%를 기록하는 등 높은 성능을 보였습니다.

[김 지 희 / KAIST 기술경영학부 교수 : "12개 전문가의 조합으로 이제 전 세계 나라에 각자 맞는 어떤 전문가를 한 번 더 만들고, 그다음에 이거를 활용해서 한 번 더 이제 AI 기술적으로 (보완했습니다.)"]

[기자]
연구팀은 'AI 빈곤 지도'가 데이터가 부족한 개발도상국의 빈곤 문제 해결을 돕는 역할을 할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

이번 연구는 국제인공지능학회에서 최우수논문상을 수상했습니다.

YTN 사이언스 권석화 입니다.



YTN 사이언스 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)