한국해양과학기술원(KIOST)이 국립부경대학교와 함께 해저 지질 분석과 수중 탐색에 쓰이는 사이드 스캔 소나(SSS) 이미지 생성 기술을 개발했다.

연구 성과는 공학·계산 모델링 분야 권위지인 국제 학술지 'Computer Modeling in Engineering & Sciences(CMES)' 11월호에 실렸다. 이번 논문은 독창성과 학문적 진보를 인정받아 CMES 편집진이 선정하는 표지 논문으로도 채택됐다.

이승훈 KIOST 해양력강화·방위연구부기술원 연구팀과 장원두 국립부경대 컴퓨터·인공지능공학부 교수 연구팀은 인공지능(AI) 이미지 생성 모델인 'CycleGAN'을 기반으로 3D 모델링과 물리 기반 그림자 모델을 결합했다.

이를 통해 실제 해저 탐사 환경과 높은 유사도를 지닌 사이드 스캔 소나 이미지를 만들 수 있는 새로운 기술 기반을 구축했다.

사이드 스캔 소나는 수중에서 음파를 해저면으로 비스듬히 쏘고 반사 신호를 받아 해저 지형과 물체를 영상화하는 장비다. 해저 지질 분석, 구조물 탐사, 재난 대응 등에 활용되지만, 기상·해상 조건의 제약과 높은 비용 탓에 대규모 데이터 확보가 어려웠다.

연구팀은 난파선과 침몰 항공기 등 여러 인공물을 3D 모델로 만들고, 다양한 조향·회전·배치 조건을 적용해 실제와 비슷한 반사 및 그림자 특성을 구현했다. 특히 소나와 표적 간 거리, 고도, 음향 산란 특성을 반영한 정밀 그림자 모델을 도입해 기존 AI 연구에서 단순 처리되던 그림자 영역을 실제 탐사 수준으로 재현했다.

개발된 모델로 가상 생성한 소나 이미지를 실제 탐사 영상의 질감, 노이즈, 반사 패턴과 유사하게 변환해 고비용의 해상 탐사 시간을 줄이면서도 실제와 비슷한 대규모 학습 데이터를 확보할 가능성을 열었다.

이번 연구는 사이드 스캔 소나 이미지 분석 분야의 오랜 한계였던 데이터 부족 문제를 해결할 기술적 전환점이 될 것으로 보인다. 장기 현장 조사 없이도 다양한 해저 환경을 효율적으로 구현할 수 있어, 앞으로 해양과학 기술 분야 AI 연구를 뒷받침하는 핵심 기반 기술로 쓰일 전망이다.

이희승 원장은 "이번 표지 논문 선정은 KIOST의 해양 AI 융합 연구가 국제 학계에서 경쟁력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 해양 환경을 정확하게 모사할 수 있는 AI 기반 데이터를 지속 확보해 신뢰성 높은 해양 빅데이터 구축을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.