마음AI, 'IMTWS 2026'서 차세대 기뢰탐지 AI 발표 시선

마음AI(MAUM.AI) 김문환 CTO(부사장)가 미국 샌디에고에서 열린 '제18회 국제기뢰전기술심포지엄(IMTWS 2026, International Mine Warfare Technology Symposium)' 참가해 차세대 인공지능 기반 기뢰 탐지 기술인 Mine-JEPA(Mine Joint Embedding Predictive Architecture)를 발표했다.

IMTWS는 미국 해군을 비롯해 NATO 회원국 해군, 국방 연구기관, 방산기업, 학계 전문가들이 참가하는 세계 최고 권위의 기뢰전(Mine Countermeasure, MCM) 전문 국제심포지엄이다. 최신 기뢰 탐지 및 식별 기술과 무인체계 기반 기뢰대항전 기술을 논의한 대표적인 국제 행사다.

이번 발표에서 김문환 CTO는 'AI-Based Sonar Image Classification for Underwater Mine Detection: A Self-Supervised Learning Approach Under Data-Scarce Conditions'를 주제로 연구 성과를 공개했다.

■ 데이터 부족 문제를 해결한 차세대 기뢰탐지 AI

기뢰전 분야에서 인공지능 기술의 가장 큰 어려움은 충분한 학습데이터 확보가 어렵다는 점이다. 실제 해군이 운용하는 기뢰 영상은 군사적 보안성과 데이터 수집 비용 문제로 공개가 제한되며, 대규모 라벨링 데이터 확보 역시 쉽지 않다. 'Mine-JEPA'는 최근 인공지능 분야에서 주목받고 있는 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 기술을 적용해 이러한 문제를 해결했다.

연구팀은 약 15만 3천 개의 비라벨(Unlabeled) 소나 패치를 활용해 먼저 소나 영상의 특징을 학습한 후, 약 800개의 라벨 데이터만으로도 기뢰(MILCO)와 비기뢰(NOMBO)를 효과적으로 분류할 수 있음을 입증했다.

김문환 CTO는 발표에서 “실제 기뢰전 환경에서는 충분한 학습 데이터를 확보하기 어렵다. 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.

김문환 마음AI CTO가 국제기뢰전심포지엄(IMTWS 2026)서 발표하고 있다.

■ 세계 최고 수준 AI 모델과 동등 이상의 성능 입증

'Mine-JEPA'는 1170장의 소나 이미지를 활용해 학습했음에도 불구하고 세계 최고 수준의 비전 파운데이션 모델인 'DINOv3'와 동등하거나 일부 지표에서는 더 우수한 성능을 기록했다.

주요 성능은 다음과 같다. 즉 ▲Binary Classification F1 Score : 0.935 ▲MILCO 탐지율 : 90.9%

▲NOMBO 분류 성능 : DINOv3 대비 우수 ▲학습 데이터 규모 1170장 등이다. 특히 실제 기뢰와 매우 유사한 형태의 암석, 폐기물, 해저 잔해물 등을 의미하는 NOMBO(Non-Mine Bottom Object) 분류에서 높은 성능을 확보함으로써 실제 작전 환경에서 오경보(False Alarm)를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 평가됐다.

또한 'Mine-JEPA'는 17억 장의 자연영상으로 학습된 범용 파운데이션 모델과 비교해도 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 도메인 특화 자기지도학습 기술의 효과를 입증했다

■ 미 해군 기뢰전 관계자도 김문환 CTO 발표 언급

'Mine-JEPA' 발표는 학술 세션을 넘어 실제 작전 운용 분야의 관심으로도 이어졌다. 발표 다음 날 진행한 Fleet Leadership Panel 토의에서 미 해군 기뢰전 분야 관계자는 패널 토론 중 전날 김문환 CTO가 발표한 Mine-JEPA 연구를 직접 언급하며 최근 한국의 대기뢰전(MCM) 기술 발전 사례에 대해 긍정적으로 평가했다.

해당 관계자는 무인체계와 인공지능 기반 기뢰전 기술 발전 동향을 소개하는 과정에서 한국의 무인잠수정 기술과 AI 기반 기뢰탐지 연구 성과를 사례로 언급했으며, 한국이 최근 기뢰전 및 무인체계 분야에서 빠른 기술 발전을 이루고 있다고 설명했다. 또한 미국과 한국이 기뢰전 분야에서 지속적으로 협력하고 있으며, 미래의 무인 기뢰대항전 능력 확보를 위해 양국 간 기술 교류와 공동 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다고 강조하였다.

특히 국제 심포지엄의 Fleet Leadership Panel에서 전날 발표된 연구를 다시 언급한 것은 Mine-JEPA가 단순한 학술 연구를 넘어 실제 기뢰전 운용 관점에서도 관심을 받고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 김문환 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 “AI기반 기뢰탐지 기술이 실제 해군 운용 분야에서도 실질적인 가치를 인정받기 시작했다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다

■ 세계 최고 AI 학회 CVPR에서도 인정

'Mine-JEPA' 연구는 학술적으로도 높은 평가를 받고 있다. 해당 연구는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)의 Maritime Computer Vision Workshop에 채택됐고, Oral Presentation 대상으로 선정됐다.

CVPR은 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야에서 가장 영향력 있는 국제학회 중 하나인데, 특히 수중 소나 영상 기반 기뢰탐지 기술이 Maritime Computer Vision Workshop의 구두 발표로 선정된 것은 국내 국방 AI 기술의 연구 경쟁력을 국제적으로 인정받은 사례로 평가된다.

■ MAIED 기반 온보드 AI 구현…무인잠수정 실시간 적용

'Mine-JEPA'의 또 다른 특징은 경량화 설계다. 기존의 대규모 AI 모델들이 서버급 GPU 환경을 필요로 하는 반면 Mine-JEPA는 약 550만 개(5.5M)의 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. 특히 수중 환경에서는 통신 대역폭이 제한되기 때문에 원격 서버가 아닌 무인잠수정 내부에서 실시간으로 기뢰 여부를 판단할 수 있다는 점이 큰 장점이다.

이를 통해 ▲탐지 후 즉시 위협 평가 ▲운용자 업무 감소 ▲오탐 감소 ▲데이터 전송량 감소 ▲기뢰대항작전(MCM) 수행 시간 단축 등의 효과가 기대됐다. 또한 Mine-JEPA는 현재 중형급 무인잠수정 탑재를 목표로 최적화가 진행되고 있으며, 향후 실제 해상 환경에서의 운용 실증도 계획하고 있다.

■ 미래 기뢰전 핵심 기술로 부상

최근 세계 각국 해군은 유인플랫폼 중심 기뢰전 수행 방식에서 벗어나 무인잠수정(AUV/UUV), 무인수상정(USV), 자율 기뢰대항체계 중심의 미래 기뢰전 체계로 전환하고 있다. 특히 우크라이나 전쟁과 중동 지역 해상 분쟁 이후 저비용 비대칭 전력인 기뢰의 위협이 다시 부각되면서 기뢰 탐지와 식별 자동화 기술 중요성이 더욱 높아졌다. 전문가들은 Mine-JEPA가 향후

▲무인잠수정(UUV) ▲무인수상정(USV) ▲자율 기뢰대항체계 ▲항만 감시체계 ▲해양 감시 플랫폼 ▲유무인 복합 기뢰전 체계 등 다양한 분야에 적용될 것으로 전망했다.

■ 김문환 CTO “기뢰전 AI 새 패러다임 제시”