계명대 로봇공학과 학생팀, 해양공학 CAE 경진대회 최우수상

로봇공학과 이형진·김재윤·손여원 학생 수상
생성형 AI로 일반 영상 변환… 열화상 학습 데이터 확보
한국해양공학회 추계학술대회서 연구 성과 발표

계명대학교 로봇공학과 학생팀이 지난 15일 부산 벡스코에서 열린 '2026 해양공학 CAE 경진대회' 시상식에서 최우수상을 수상해 기념 사진을 촬영하고 있다. 계명대 제공

계명대학교 로봇공학과 학생들이 야간 자율운항선박의 안전 운항을 위한 인공지능(AI) 기반 선박 탐지 기술을 개발해 전국 규모의 경진대회에서 최우수상을 받았다.

19일 계명대에 따르면 로봇공학과 3학년 이형진·김재윤·손여원 학생으로 구성된 팀은 지난 15일 부산 벡스코에서 열린 '2026 해양공학 CAE 경진대회' 시상식에서 최우수상과 상금 100만원을 받았다. 지도교수는 홍성훈 로봇공학과 교수다.

한국해양공학회가 주최한 이번 대회는 선박·해양플랫폼, 해양로봇, 해양에너지 등 해양공학 분야의 연구 성과를 겨루는 학부생 경진대회다. 본선에는 계명대를 비롯해 한국과학기술원(KAIST), 서울대, 한양대, 부산대, 국립한국해양대 등에서 총 10개 팀이 진출했다.

계명대팀은 '야간 해상 환경에서 자율운항선박의 안전 운항을 위한 열화상 기반 자동 타선 탐지 기법'을 주제로 연구를 진행했다.

야간이나 악천후에는 일반 카메라로 주변 선박을 식별하기 어렵다는 점에 주목했다. 열화상 카메라는 빛이 부족한 환경에서도 물체를 감지할 수 있지만, AI 학습에 필요한 해상 열화상 영상이 충분하지 않다는 한계가 있다.

학생들은 이를 해결하기 위해 일반 해상 영상을 열화상 영상으로 변환하는 생성형 AI 기술을 활용했다. 특히 영상 속 선박의 위치와 형태가 바뀌지 않도록 하는 모델을 적용해 기존 영상에 표시된 선박 위치 정보를 변환된 영상에서도 활용할 수 있도록 했다. 이를 통해 사람이 일일이 선박 위치를 표시하는 작업을 줄이고, AI 학습에 필요한 데이터를 확보할 수 있도록 한 것이 특징이다.

학생팀은 수상 이후 한국해양공학회 창립 40주년 기념 추계학술대회에서도 연구 성과를 발표했다.

이형진 학생은 "야간 해상 환경에서 자율운항선박이 주변 선박을 안정적으로 인식할 수 있는 방법을 고민하며 연구를 진행했다"며 "앞으로도 AI와 로봇공학 기술을 실제 해양 환경에 적용할 수 있도록 연구 역량을 키우겠다"고 말했다.

홍성훈 지도교수는 "학생들이 해양 분야의 실제 기술적 문제를 발굴하고 생성형 AI를 활용해 해결 방안을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 로봇공학과 AI를 융합한 연구를 통해 학생들의 문제 해결 역량을 높이겠다"고 밝혔다.