KIOST, 수중 탐색 활용 ‘사이드 스캔 소나’ 이미지 생성 기술 개발

실제와 유사한 반사·그림자 특성 재현

다양한 방법으로 생산한 사이드 스캔 소나 이미지. ⓒ한국해양과학기술원

한국해양과학기술원(원장 이희승, 이하 KIOST)은 국립부경대학교와 공동으로 해저 지질 분석 및 수중 탐색에 활용되는 사이드 스캔 소나(SSS) 이미지 생성 기술을 개발했다.

해당 연구 성과를 공학·계산 모델링 분야에서 세계적 권위를 인정받는 국제학술지 ‘Computer Modeling in Engineering & Sciences(CMES)’ 11월호에 게재했다고 23일 밝혔다.

이승훈 KIOST 해양력강화·방위연구부 연구팀과 장원두 부경대 컴퓨터·인공지능공학부 교수 연구팀은 인공지능(AI) 이미지 생성 모델인 ‘CycleGAN’을 기반으로 3D 모델링과 물리 기반 그림자 모델을 결합한 사이드 스캔 소나 이미지 생성 기술을 개발했다.

실제 해저 탐사 환경과 높은 유사도를 갖는 사이드스캔 소나의 이미지를 생성할 수 있는 새로운 기술적 기반을 마련했다.

사이드스캔 소나는 수중에서 음파를 해저면으로 비스듬히 송신한 뒤 반사 신호를 수신해 해저 지형과 물체의 모습을 영상화하는 장비다. 해저 지질 분석, 구조물 탐사, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용해 왔으나 실제 탐사데이터는 기상·해상 조건의 제약과 높은 비용으로 대규모 데이터 확보에 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 난파선과 침몰 항공기 등 여러 인공물을 3D 모델로 구현했다. 다양한 조향·회전·배치 조건을 적용해 실제와 유사한 반사 및 그림자 특성을 재현했다.

특히 사이드 스캔 소나와 표적 간 거리, 고도, 음향 산란 특성을 반영한 정밀 그림자 모델을 도입함으로써 기존 인공지능 연구에서 단순 처리되던 그림자 영역을 실제 탐사 수준으로 재현했다.

이번 연구는 사이드스캔 소나 이미지 분석 분야에서 오랫동안 한계로 지적돼 온 데이터 부족 문제를 해결할 수 있는 기술적 전환점이 될 것으로 기대된다.

이희승 KIOST 원장은 “이번 표지 논문 선정은 KIOST의 해양 인공지능 융합 연구가 국제 학계에서 경쟁력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.