곤충 찾고 로봇 가르치고 보행 분석까지… UNIST 컴퓨터비전 잇단 성과

국제경진대회 3개 분야서 1·2·3위 석권

농경지 곤충 탐지부터 로봇 손동작까지

농경지에서 작은 곤충을 찾아내고 로봇 손에 물체를 잡는 방법을 가르치는 AI 기술이 국제 경진대회에서 잇따라 상을 거머쥐었다. 환자의 걸음걸이를 분석해 보행 장애 정도를 예측하는 기술도 성과를 냈다.

UNIST(총장 박종래) 인공지능대학원 백승렬 교수팀은 스웨덴 말뫼에서 열린 유럽컴퓨터비전학회(ECCV 2026) 연계 국제 챌린지 3개 분야에서 1위와 2위 그리고 3위를 차지했다고 8일 알렸다.

컴퓨터 비전은 영상 속 사물과 사람의 움직임을 인식하고 분석하는 기술이다.

김준수 석박사통합과정생은 농경지 영상에서 벌과 꽃등에 나방 등 꽃가루를 옮기는 곤충을 찾는 '버즈스폿(BuzzSpot)' 챌린지에서 37개 팀 가운데 1위에 올랐다.

ECCV 2026 '버즈스폿' 챌린지에서 1위에 오른 김준수 석박사통합과정생.

농경지 영상 속 곤충은 크기가 작고 식물에 가려지는 경우가 많아 탐지가 쉽지 않다. 연구팀은 자료가 부족한 곤충의 영상 조각을 활용해 학습자료를 보완하고 곤충 종류별 특징을 구분하도록 AI를 학습시켰다.

영상 전체를 한 번 분석하는 방식으로도 성능을 높여 연산 부담을 줄였다. 농경지 곤충 관찰과 생물다양성 조사 등에 활용할 가능성도 제시했다.

김우진·김신우 석박사통합과정생과 무닙 아메드 칸 박사후연구원은 로봇 손의 물체 잡기 동작을 생성하는 '덱스그래스프모션(DexGraspMotion)' 챌린지에서 8개 팀 중 2위를 차지했다.

ECCV 2026 '덱스그래스프모션' 챌린지에서 2위를 차지한 김우진(왼쪽부터), 김신우 석박사통합과정생, 무닙 박사후연구원.

연구팀은 로봇에게 많은 동작을 반복해서 가르치는 대신 성공적으로 물체를 잡은 한 번의 시범 동작을 물체의 위치와 모양에 맞게 변형하는 방법을 적용했다. 시뮬레이션에서 처음 보는 물체에 대해서도 안정적인 잡기 동작을 만들어냈다.

김수지·김민경 박사과정생과 무함마드 문시프 박사후연구원은 사람의 움직임을 분석하는 '모카(MoCha)' 챌린지에서 58개 팀 중 3위에 올랐다.

파킨슨병 환자의 3차원 보행 데이터를 활용해 보행 장애 정도를 예측하는 과제였다. 연구팀은 보행 움직임과 이를 설명하는 문장을 함께 학습하고 여러 의료기관에서 만든 AI 모델을 하나로 결합했다.

ECCV 2026 '모카' 챌린지에서 3위에 오른 UNIST 연구팀. 김수지 박사과정생(왼쪽부터), 무함마드 문시프 박사후연구원, 김민경 박사과정생, 백승렬 교수.

특정 의료기관의 데이터에만 맞춰지는 문제를 줄여 학습에 사용하지 않은 다른 의료기관의 데이터에서도 성능을 유지할 수 있도록 한 것이 특징이다.

백승렬 교수는 "컴퓨터 비전 기술이 농업과 로봇 그리고 임상 등 다양한 분야의 문제 해결에 활용될 수 있음을 보여준다"며 "실제 환경에 적용할 수 있는 비전 AI 기술을 연구해 나가겠다"고 말했다.

영남취재본부 김용우 기자 kimpro7777@asiae.co.kr