MATLAB 대학생 AI 경진대회 2025 수상작
수상작 Top 3를 소개합니다. 참가해주신 모든 팀을 비롯하여 여러분께서 보내주신 관심과 성원에 감사드립니다.
1등
LSTM을 이용한 실시간 드론 추적
국립부경대학교 AirFence 팀
본 프로젝트는 레이더를 활용하여 공중을 비행하는 드론을 구분하고, 드론으로 판별된 객체를 실시간으로 추적하는 AI 기반 레이더 시스템을 개발하는 것을 목표를 가지고 있습니다.
최근 드론은 방위산업 분야에서 자폭 드론 등 공격 수단으로 활용되고 있으며, 민간 영역에서는 불법 촬영과 같은 보안 위협 사례가 빈번히 보고되고 있습니다. 이에 따라, 비인가 드론을 신속하게 탐지하고 식별할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있습니다. 레이더는 시야각에 구애받지 않고 넓은 영역을 실시간으로 모니터링할 수 있다는 강점을 지니며, 특히 전자파를 활용하기 때문에 조도 변화나 장애물의 영향에도 비교적 강인한 성능을 보입니다.
레이더 신호만으로는 드론과 사람, 기타 움직이는 객체를 정확히 구별하는 데 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해, 레이더로부터 획득한 데이터에 대해 분석하고, 이를 딥러닝 모델에 학습시켜 객체를 분류하여, 오로지 드론만을 추적하는 시스템을 설계했습니다.
2등
생체신호 기반 실시간 드론 제어 시스템
한양대학교 옥수수인턴즈팀
한 팔에 착용한 근전도(EMG) 센서를 통해 전완부의 근육 활성 신호를 감지하고, 이를 실시간 분석하여 드론의 6방향(전후, 좌우, 상승/하강) 제어를 구현하였습니다. EMG 신호는 근육 수축 시 발생하는 전기 활동으로, 비침습적으로 측정되며 사용자의 운동 정보를 실시간으로 제공합니다. 본 프로젝트는 다채널 EMG 신호를 시계열 딥러닝(CNN, LSTM)으로 분석하여 손과 팔의 다양한 제스처를 분류하고, 이에 대응하는 드론 제어 명령을 생성합니다. 한 팔의 동작 신호만으로 드론의 이동 방향과 고도를 직관적으로 제어할 수 있으며, 생성된 지시 명령을 3D 시뮬레이션을 통해 시각화 할 수 있었습니다. 인공지능 모델은 비정형 데이터인 EMG 신호의 복잡한 패턴과 시계열 변화를 학습하고, 이를 손과 팔의 동작으로 분류해 드론 제어 명령으로 변환하는 역할을 수행합니다. 이러한 기술은 손의 사용이 제한되는 상황에서도 드론의 원격 제어를 가능하게 하여, 현장 대응의 신속성과 안전성을 높일 수 있습니다.
3등
MATLAB과 Webots 연동을 통한 휴머노이드 로봇의 실시간 장애물 회피 시스템
아주대학교 fhfr(for human for robot)팀
급성장하는 휴머노이드 로봇 시장에서 안전성의 중요성이 커짐에 따라, 기존 제어 방식의 한계를 극복하고 실제 로봇 훈련의 위험성과 비용을 최소화하기 위해 가상 환경에서 실시간 장애물 회피 시스템을 구현하고자 하였습니다. 본 프로젝트는 Webots 물리 시뮬레이터와 MATLAB을 연동해 NAO 휴머노이드의 RGB 카메라, Edge Map, 좌우 발 압력, 가속도 신호를 실시간 수집했습니다. 영상 스트림은 CNN 기반 경량 네트워크 구조를 가지며, 지면·장애물 영역을 분할하고 사람·물체를 검출했습니다. 두 결과를 융합해 로봇 주변 점유 그리드를 생성한 뒤, Reinforcement Learning Toolbox의 PPO 알고리즘으로 발판 위치와 속도를 학습하여 즉각적인 장애물 회피 경로를 산출했습니다. 생성된 모델들은 양자화를 통해 보다 경량화 되며, 덕분에 전체 시스템은 임베디드 보드에서도 실행 가능하고 실시간 제어가 가능합니다. MATLAB을 활용해 자율 장애물 회피 시스템을 성공적으로 구현하였으며, 실제 로봇 훈련에 따르는 위험과 비용을 최소화할 수 있습니다.
