- YOLOv11 기반으로 드론·감시 분야 활용 가능한 차세대 인공지능 모델 ‘YOLO-RECAP’ 개발

… 저명 국제 학술지 JKSUCIS 게재

▲(왼쪽부터)국립순천대 김헌주 석사과정생, 박성욱 박사, 심춘보 교수, 정세훈 교수

국립순천대학교(총장 이병운) 컴퓨터공학전공 김헌주 석사과정생, 인공지능공학전공 박성욱 박사, 인공지능공학전공 심춘보 교수, 컴퓨터공학전공 정세훈 교수로 구성된 연구팀이 작은 물체를 보다 정확하게 인식할 수 있는 인공지능(AI) 탐지 기술을 개발하고, 연구 성과를 국제 저명 학술지 Journal of King Saud University Computer and Information Sciences(JKSUCIS, Q1)에 게재했다고 밝혔다.

해당 학술지는 JCR 2025 기준 Impact Factor 6.1로, 컴퓨터·정보과학 분야 상위 12%에 속하는 권위 있는 국제 학술지다.

이번 연구에서 개발한 기술은 ‘YOLO-RECAP’으로, 드론 영상이나 CCTV처럼 넓은 화면 속에 작게 나타나는 사람·사물 등을 실시간으로 정확하게 찾아내는 인공지능 모델이다. 연구팀은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv11을 기반으로, 이미지 처리 과정에서 사라지기 쉬운 작은 물체의 정보를 최대한 보존하도록 구조를 개선했다.

특히, 화면 속 수많은 정보 중에서 탐지에 중요한 신호만을 선별적a로 강조하는 ‘주의력(Attention) 기술’을 적용해, 배경 잡음은 줄이고 실제로 탐지해야 할 대상에 집중할 수 있도록 했다. 이를 통해 기존 모델보다 작은 객체를 더 안정적으로 인식하면서도, 실시간 처리 8속도는 그대로 유지하는 데 성공했다.

이 기술은 드론 감시, 교통·재난 모니터링, 산업 현장 안전 관리 등 정밀하고 빠른 판단이 필요한 AI 기반 영상 분석 분야에서 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

연구책임자인 정세훈 교수는 “이번 연구는 석사과정생이 연구를 주도해 최신 인공지능 모델의 구조적 한계를 개선하고, 세계적 수준의 성능을 입증했다는 점에서 의미가 크다”며 “실시간 정밀 탐지가 요구되는 다양한 AI 산업 분야에 실질적인 해결책을 제시할 수 있을 것”이라고 말했다.

한편, 김헌주 석사과정생은 2025년 전남 연구인재 역량강화 프로젝트에 선정된 바 있으며, 이번 연구를 바탕으로 모델 경량화와 성능 향상을 위한 후속 연구를 지속적으로 이어갈 계획이다.