덕성여대 연구팀, 드론 AI 오탐지 개선 기법 개발

덕성여자대학교 유제혁 교수 연구팀이 드론 영상 속 작은 객체 탐지 오류를 줄이는 'SATTA' 기법을 개발하고 'WACV 2027'에 논문을 채택시켰다. 기존 AI 모델을 재학습하지 않고도 오탐지를 35~39% 줄이는 성과를 거뒀다.

연구팀은 드론 영상에서 보행자와 차량 등 크기가 작은 객체의 탐지 성능과 오류를 분석했다. 객체의 크기와 영상 속 위치를 고려해 탐지 결과의 신뢰도를 조정하는 방식으로 기존 SAHI 방식보다 개선된 결과를 도출했다.

이번 기법은 교통량 파악, 도심 위험 요소 감지, 재난 현장 수색 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다. 다만 오탐지 감소 과정에서 일부 실제 물체를 놓치는 경우가 늘어난 점은 향후 보완이 필요한 과제로 남았다.