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마음AI(14,680원 ▲1,140 +8.42%)가 미국 샌디에이고에서 개최된 제18회 국제기뢰전기술심포지엄(IMTWS 2026)에서 차세대 인공지능 기반 기뢰 탐지 기술인 'Mine-JEPA(Mine Joint Embedding Predictive Architecture)'를 발표했다고 밝혔다.
IMTWS는 미국 해군을 비롯해 NATO 회원국 해군, 국방 연구기관, 방산기업, 학계 전문가들이 참가하는 세계 최고 권위의 기뢰전 전문 국제 심포지엄이다. 주로 최신 기뢰 탐지·식별 기술과 무인체계 기반 기뢰대항전 기술이 논의된다.
이번 발표에서 김문환 CTO(부사장)는 'AI-Based Sonar Image Classification for Underwater Mine Detection: A Self-Supervised Learning Approach Under Data-Scarce Conditions'를 주제로 연구 성과를 공개했다.
김 CTO는 "실제 기뢰전 환경에서는 충분한 학습 데이터를 확보하기 어렵다"며 "Mine-JEPA는 대량의 비라벨 소나 데이터를 활용해 인간 분석관이 경험을 축적하는 방식과 유사하게 학습한 뒤 적은 양의 기뢰 데이터만으로도 높은 성능을 확보할 수 있다"고 설명했다.
연구팀은 약 15만3000개의 비라벨 소나 패치를 활용해 먼저 소나 영상의 특징을 학습한 후 약 800개의 라벨 데이터만으로도 기뢰와 비기뢰를 효과적으로 분류할 수 있음을 입증한 것으로 전해진다.
회사는 Mine-JEPA의 또 다른 특징으로 경량화 설계를 꼽았다. 기존의 대규모 AI 모델들이 서버급 GPU 환경을 필요로 하는 반면 Mine-JEPA는 약 550만개의 파라미터만으로도 동일 수준의 성능을 확보했다.
이를 통해 마음AI가 자체 개발한 저전력 AI 엣지 컴퓨팅 플랫폼 MAIED(Maum AI Edge Device)에 탑재가 가능하며 현재 중형급 무인잠수정(UUV)에 적용하기 위한 실증 사업이 진행되고 있다.
또한 회사 측은 Mine-JEPA가 현재 중형급 무인잠수정 탑재를 목표로 최적화를 진행 중에 있으며 향후 실제 해상 환경에서의 운용 실증도 계획하고 있다고 설명했다.
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김 CTO는 발표를 마치며 "기뢰전 분야의 가장 큰 문제는 데이터 부족이었다"며 "Mine-JEPA는 적은 데이터만으로도 높은 성능을 확보할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다. 앞으로 MAIED 기반 온보드 AI 플랫폼과 결합하여 무인잠수정이 스스로 기뢰를 탐지하고 판단하는 차세대 자율 기뢰전 체계를 구현해 나갈 계획이다"라고 말했다.
아울러 회사측은 발표 다음 날 진행된 토의에서 미 해군 기뢰전 분야 관계자가 Mine-JEPA 연구를 언급하며 관심을 보였다고 전했다.
김 CTO는 "세계 최고 수준의 기뢰전 전문가들이 참석한 국제 행사에서 Mine-JEPA 연구가 소개되고 다음 날 Fleet Panel에서도 다시 언급된 것은 매우 의미 있는 일"이라며 "AI 기반 기뢰탐지 기술이 실제 해군 운용 분야에서도 실질적인 가치를 인정받기 시작했다는 점에서 큰 의미가 있다"고 덧붙였다.
