한국해양과학기술원(KIOST)은 국립부경대 연구팀과 함께 해저 지질 분석 및 수중 탐색에 활용되는 사이드 스캔 소나(SSS) 이미지 생성 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.

이번 연구 성과는 공학·계산모델링 분야 국제학술지 'Computer Modeling in Engineering & Sciences(CMES)' 11월호 표지논문으로 실렸다.

KIOST 해양력강화·방위연구부 이승훈 기술원과 부경대 컴퓨터·인공지능공학부 장원두 교수팀은 인공지능(AI) 이미지 생성 모델을 기반으로 3D 모델링과 물리 기반의 그림자 모델을 결합해 실제 해저 탐사 환경과 유사한 사이드 스캔 소나 이미지 생성 기술을 개발했다.

사이드 스캔 소나는 수중에서 음파를 해저 면으로 비스듬히 송신한 뒤 반사 신호를 수신해 해저 지형과 물체의 모습을 영상화하는 장비이다.

해저 지질 분석, 구조물 탐사, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용되고 있으나 기상·해상 조건의 제약과 높은 비용으로 대규모 데이터 확보에 어려움이 많았다.

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

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

KIOST 관계자는 "이번 연구는 이미지 분석 분야에서 오랫동안 한계로 지적돼 온 데이터 부족 문제를 해결할 수 있는 기술적 전환점"이라며 "장기간 현장 조사 없이도 다양한 해저 환경을 효율적으로 구현할 수 있어 향후 해양과학기술 분야 인공지능 연구의 핵심 기반 기술이 될 것"이라고 말했다.