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계명대 로봇공학과, ‘2026 해양공학 CAE 경진대회’ 최우수상
황보문옥 기자
입력 2026.10.19 15:25
수정 2026.10.19 16:02
야간 자율운항선박 안전성 높이는 열화상 기반 AI 타선 탐지 기술
생성형 AI로 해상 열화상 학습 데이터 부족 문제 해결
한국해양공학회 추계학술대회서 연구 성과 발표
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| ↑↑ 계명대 로봇공학과 학생팀이 ‘2026 해양공학 CAE 경진대회’ 시상식에서 최우수상을 수상했다. 계명대학교 제공 |
계명대 로봇공학과 학생팀이 야간 자율운항선박의 안전 운항을 위한 인공지능(AI) 기반 타선 탐지 기술을 개발해 ‘2026 해양공학 CAE 경진대회’에서 최우수상을 수상했다. 학생팀은 지난 15일 부산 벡스코 제2전시장에서 열린 시상식에서 상장과 상금 100만 원을 받았다.
수상팀은 로봇공학과 3학년 이형진·김재윤·손여원 학생으로 구성됐으며, 홍성훈 교수가 지도를 맡았다. 이들은 ‘야간 해상 환경에서 자율운항선박 안전 운항을 위한 열화상 기반 자동 타선 탐지 기법’을 주제로 참가했다.
한국해양공학회가 주최한 대회는 해양수산부, 한국조선해양플랜트협회, 선박해양플랜트연구소, ㈜태성에스엔이, ㈜소프트웨이즈가 후원하는 전국 규모의 학부생 경진대회다.
선박·해양플랫폼, 해양토목, 해양로봇, 해양에너지 등 해양공학 관련 자유 주제로 진행됐으며, 관련 학과에 재학 중인 학부생을 대상으로 했다.
대회 본선에는 계명대를 비롯해 한국과학기술원(KAIST), 서울대, 한양대, 부산대, 국립한국해양대 등 10개 팀이 진출했다.
계명대팀은 야간이나 악천후에서 자율운항선박이 주변 선박을 안정적으로 인식하기 어려운 문제에 주목했다. 일반 RGB 카메라는 빛이 부족하면 탐지 성능이 떨어지는 반면, 열화상 카메라는 조도 변화에 강하지만 인공지능 학습에 필요한 해상 열화상 데이터가 부족하다는 한계가 있다.
이를 해결하기 위해 학생팀은 기존 해상 RGB 영상을 열화상 영상으로 변환하고, 이를 타선 탐지 학습에 활용하는 기술을 개발했다.
계명대팀은 야간이나 악천후에서 자율운항선박이 주변 선박을 안정적으로 인식하기 어려운 문제에 주목했다. 일반 RGB 카메라는 빛이 부족하면 탐지 성능이 떨어지는 반면, 열화상 카메라는 조도 변화에 강하지만 인공지능 학습에 필요한 해상 열화상 데이터가 부족하다는 한계가 있다.
이를 해결하기 위해 학생팀은 기존 해상 RGB 영상을 열화상 영상으로 변환하고, 이를 타선 탐지 학습에 활용하는 기술을 개발했다.
특히 선박 위치와 형상이 변형되지 않도록 콘텐츠 보존형 생성형 AI 모델을 적용해 기존 영상의 선박 위치 정보를 변환된 영상에도 그대로 활용할 수 있도록 했다. 사람이 일일이 선박의 위치를 표시하는 수작업 레이블링을 줄이면서 대규모 학습 데이터를 구축할 수 있다는 점이 핵심이다.
최우수상 선정 이후 학생팀은 한국해양공학회 창립 40주년 기념 추계학술대회에 참가해 수상 연구 성과를 발표했다.
홍성훈 지도교수는 “학생들이 해양 분야 실제 기술적 문제를 발굴하고 생성형 인공지능을 활용해 해결 방안을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로도 로봇공학과 인공지능을 융합한 실무 중심 연구를 통해 학생들의 문제 해결 역량을 높이겠다”고 말했다.
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 기반 타선 탐지 기술을 개발해 ‘2026 해양공학 CAE 경진대회’에서 최우수상을 수상했다. 학생팀은 지난 15일 부산 벡스코 제2전','https://www.smnews.co.kr/data/newsThumb/1792391144ADD_thumb580.jpg');){kind=link}