AI를 활용해 캄보디아의 불발탄과 지뢰 검색

전쟁 후 지뢰의 결과를 해결하는 것은 어느 나라에서나 항상 복잡하고 비용이 많이 드는 작업입니다. 지하 깊숙한 곳에 흩어져 있는 지뢰와 폭발물은 탐지가 어렵고 해당 지역 사람들의 생명에 잠재적인 위협이 됩니다.

최근에는 베트남 접경 캄보디아 일부 지역에서 전쟁으로 인해 남은 불발탄과 지뢰의 수색 및 복구를 지원하기 위해 AI 시스템이 배치됐다.

오하이오 주립 대학의 컴퓨터 과학자들이 개발한 이 시스템은 물체 인식 알고리즘을 사용하여 모양, 색상, 질감 및 크기를 포함한 폭탄 분화구의 고유한 특성을 감지합니다. 이 프로젝트는 현재 베트남 국경에서 약 30km 떨어진 미군의 카펫 폭격을 받은 지역의 한 마을에서 분화구를 찾기 위해 캄보디아 동부 프레이벵(Prey Veng) 지역에서 첫 번째 시험을 진행하고 있습니다.

실제 결과는 PLOS ONE 저널에 발표된 연구에 따르면 AI 시스템이 표준 표적 인식 알고리즘에 비해 폭탄 분화구 탐지 능력을 160% 이상 향상시킨 것으로 나타났습니다. 그런 다음 연구원들은 그 결과를 해당 지역의 폭격에 대한 군사 기록과 결합하고 각 지역의 불발탄 제거에 대한 매우 상세한 지도를 작성했습니다.

지뢰 제거를 위한 새로운 솔루션

1969년 3월, 미국의 침략에 맞서 저항전쟁이 치열해지자 미군은 베트남과 인접한 캄보디아 국경지역에 비밀 폭격을 전개하기 시작했다. 캠페인이 종료된 지 4년이 지난 후 수십만 톤의 폭발물이 이 지역에 투척된 것으로 추정되며, 그 중 다수는 폭발하지 않고 여전히 지하에 흩어져 있어 베트남과 캄보디아 국민의 생명을 위협하고 있습니다.

광산으로 오염된 지역을 청소하는 것은 노력과 비용 측면에서 위험하고 비용이 많이 드는 과정입니다. 오늘날 일반적으로 사용되는 방법은 금속탐지기와 레이더를 이용해 지하에서 폭발물을 찾아낸 뒤 수동으로 굴착하는 방식으로, 시간이 많이 걸리고 위험할 뿐 아니라 정확도도 떨어진다. 오하이오 대학교와 같은 AI 모델이 널리 배포되면 전 세계 폭발물로 오염된 지역에서 지뢰 제거를 위한 새롭고 보다 효과적인 방향을 열게 될 것입니다.