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  전국과학전람회 특상 수상자  

질문하는 힘, 미래를 여는 열쇠
호기심과 도전으로 과학 내일 만들기

과학은 질문에서 시작된다. 인공지능을 활용한 연구로 새로운 가능성을 탐구한 임성재 학생과 국제무대에서 뛰어난 물리학 역량을 인정받은 이혁준 학생은 서로 다른 분야에서 도전하며 과학 인재로 성장하고 있다. 한 학생은 기초과학의 깊이를, 다른 학생은 첨단기술의 확장성을 보여주었지만, 두 사람 모두 스스로 질문을 만들고 답을 찾아가는 탐구 정신을 실천했다. 이번 호에서는 끊임없는 호기심과 도전으로 자신의 길을 개척하고 있는 두 학생의 이야기를 통해 미래 과학 인재의 모습을 만나본다.

학생의 질문에서 시작된 AI 안전망
모두에 도움 주는 따스한 공학자 되기를 기대

한여름 무더위 속 밭일을 하던 어르신이 갑자기 쓰러진다. 골목 어귀 작은 불씨는 순식간에 화재로 번진다. CCTV는 분명 그 장면을 기록하고 있지만, 수많은 화면 속 위험 신호는 때때로 아무도 알아차리지 못한 채 지나간다. 경원중학교 2학년 임성재 학생은 바로 이 지점에서 질문을 시작했다.
‘왜 CCTV는 위험 상황을 보고도 즉시 알려주지 못할까?’ 이 질문은 전국과학전람회 특상 수상으로 이어졌다. 임성재 학생은 ‘AI 기반 실시간 쓰러짐·화재 감지 시스템’ 연구를 통해 여러 AI 모델과 센서를 융합한 안전 감지 시스템을 직접 구현했다. 단순한 영상 분석을 넘어, 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 변수까지 고려했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 특히 이번 연구는 단순히 기술 구현에만 머무르지 않았다. 사람의 생명과 안전을 지키기 위해 과학기술이 어떤 역할을 해야 하는지 고민한 과정이라는 점에서 더욱 의미를 더한다.

사람을 위한 기술을 고민하다

이번 연구는 중학생의 연구라고는 믿기 어려울 만큼 치밀한 실험과 실제 구현 과정을 거친다. 임성재 학생은 여러 종류의 AI 모델과 센서를 융합해 실제 환경에서 위험 상황을 감지할 수 있는 시스템을 직접 구현했다. 특히 단순한 영상 분석에 그치지 않고, 카메라로 보이지 않는 상황까지 고려해 다양한 센서를 함께 활용했다.

대한민국 곳곳에는 수많은 CCTV가 설치되어 있다. 그러나 위험 상황이 발생했다고 해서 언제나 즉각적인 대응이 가능한 것은 아니다. 관제센터에서는 동시에 수많은 화면을 확인해야 하므로 긴급 상황이 실시간으로 발견되지 못하는 경우도 발생한다. 임성재 학생은 특히 여름철 농촌 지역의 안전사고에서 반복되는 사고에 주목했다. 그는 여기에서 AI의 가능성을 발견했다. AI가 위험 상황을 먼저 감지하고 알려줄 수 있다면 사람들의 생명을 더 빠르게 지킬 수 있겠다고 생각한 것이다.

여러 기술을 연결해 더 정확하게

그렇게 시작된 연구는 단순한 호기심을 넘어 실제 시스템 구현으로 이어졌다. 기존의 많은 AI 감지 시스템은 하나의 모델에 의존하는 경우가 많다. 그러나 실제 환경에서는 조명, 거리, 카메라 각도, 장애물 등 다양한 변수 때문에 단일 모델만으로는 한계가 발생할 수 있다. 임성재 학생은 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 AI 모델과 센서를 함께 활용하는 방식을 선택했다. 초기에는 YOLO v5와 YOLO v8 계열 모델을 활용해 실험을 진행했다. 실제 테스트에서는 기대만큼의 정확도가 나오지 않았지만, 그는 사람의 자세 변화를 분석할 수 있는 YOLO-Pose 모델에 주목했다. 단순히 사람이 있는지를 판단하는 것이 아니라, 사람의 움직임과 자세 변화를 함께 분석함으로써 쓰러짐 여부를 더 정교하게 판별할 수 있었다. 또한 ST-GCN(시공간 합성곱 그래프 네트워크) 모델을 함께 활용해 시간에 따른 자세 변화까지 분석했다. 영상 데이터를 일정 단위로 나누어 분석하는 슬라이딩 윈도우 기법도 적용했다.

여기에 2D-LiDAR 센서를 추가해 카메라 가시성이 떨어지는 환경에서도 움직임을 감지할 수 있도록 했다. 화재 감지 시스템에는 산소·이산화탄소 농도 센서를 함께 활용해 연기나 어두운 환경에서도 화재 가능성을 파악할 수 있도록 설계했다. 단순히 하나의 AI 모델을 사용하는 것이 아니라, 다양한 기술을 융합해 실제 환경에 가까운 시스템을 구현했다는 점이 이번 연구의 특징이다.

반복되는 실험 속에서 배운 끈기

연구 과정은 결코 쉽지 않았다. 임성재 학생은 가장 어려웠던 점으로 AI 성능을 안정적으로 유지하는 과정을 꼽았다. 같은 모델이라도 데이터 구성 방식이나 학습 조건에 따라 결과가 크게 달라졌기 때문이다. 어떤 환경에서는 높은 정확도가 나타났지만, 다른 환경에서는 성능이 급격히 낮아지기도 했다.

특히 문제의 원인을 찾는 과정이 쉽지 않았다. 예상과 다른 결과가 나오면 코드와 학습 환경, 데이터 구성 등을 다시 점검하며 원인을 차근차근 좁혀 나갔다. 작은 설정 변화에도 결과가 크게 달라졌기 때문에 다양한 조건을 반복적으로 비교하며 가장 안정적인 방법을 찾아야 했다. 이 과정 속에서 임성재 학생은 연구란 단순히 좋은 아이디어만으로 완성되는 것이 아니라는 점을 깨달았다.

수많은 시행착오를 거치며 스스로 자료를 탐색하고 문제 원인을 분석하는 과정 속에서 탐구 역량도 자연스럽게 성장했다. 그는 이번 과학전람회 경험을 통해 일상 속 문제 역시 스스로 해결해 나갈 수 있다는 자신감을 얻었다.

과학은 사람을 향할 때 가장 큰 힘 발휘

앞으로도 AI 분야를 계속 탐구하고 싶다는 임성재 학생은 특히 이미지 분류형 AI뿐 아니라 LLM, 생성형 AI, 예측 모델 등 다양한 분야를 연구해 보고 싶다는 포부를 밝혔다. 하지만 그가 중요하게 생각하는 것은 단순한 기술 발전만이 아니다. 그는 사회적 약자의 안전 문제나 재난 감지 시스템처럼 사람의 생명과 연결된 분야에 관심이 많다고 이야기한다.

과학을 무엇이라고 생각하느냐는 질문에 우리 삶의 불편함과 고민을 해결하는 해설자라고 당당하게 이야기하는 임성재 학생. 그의 연구는 일상 속에서 반복되는 안타까운 사고를 바라보며 던진 작은 질문 하나가 출발점이 되었다. 그리고 그 질문은 AI와 센서 기술을 융합한 실제 안전 감지 시스템으로 이어졌고, 전국과학전람회 특상이라는 값진 결과로 연결됐다. 무엇보다 이번 연구가 의미 있는 이유는 기술 자체보다 ‘사람’을 먼저 생각했다는 점에 있다. 위험 상황을 더 빠르게 발견하고, 누군가의 생명을 지키고 싶다는 마음이 연구의 중심에 있었기 때문이다. 과학은 결국 사람을 향할 때 가장 큰 힘을 발휘한다. 경원중학교 임성재 학생의 탐구는, 미래 사회가 필요로 하는 과학이 어떤 모습이어야 하는지를 조용히 보여주고 있었다.