1인 방산 AI 스타트업 시뮬랩스, 글로벌 학회 ‘ECCV’ 워크숍 논문 채택

올해 1월에 설립된 방산 AI 스타트업 시뮬랩스가 글로벌 컴퓨터 비전 학회인 ECCV 2026 GAIA 워크숍에서 단독 저자 논문을 채택받아 화제를 모으고 있다. 특히, 스타트업 대표가 단독으로 저술한 연구가 세계적 수준의 학회 무대에 오르는 것은 매우 이례적인 일로, 시뮬랩스의 기술력과 혁신성을 더욱 부각시키고 있다.

스케일 불일치 문제 해결의 새 패러다임

시뮬랩스가 발표한 논문 제목은 'OC-GSD: 합성-실제 간 항공 탐지를 위한 물리 기반 스케일 분포 정렬'로, 항공 및 위성 영상 탐지 분야의 오랜 난제인 스케일 불일치 문제를 물리 기반의 접근으로 해결하는 기술에 대해 다루고 있다. 스케일 불일치란, 실제 환경에서 측정한 이미지와 합성 데이터 간의 크기 차이로 인해 탐지 성능이 저하되는 문제를 의미한다.

이 문제를 해결하기 위해 시뮬랩스는 두 가지 혁신적인 기술을 개발했다. 첫 번째는 'OC-GSD' 기술로, 고정밀 디지털 트윈 환경에서 객체별 물리적 스케일을 정밀하게 측정하는 방법이다. 두 번째는 'Local-GSD' 기술로, 특정 지역의 축척을 산출하는 방식이다. 이 두 기술을 통해 시뮬랩스는 합성 데이터만으로도 실제 항공 영상에서 높은 탐지 성능을 자랑하는 AI 모델을 개발하였다. 실험 결과, 이 모델은 DOTA 1.0 벤치마크 기준으로 mAP50이 55.9% 향상된 성능을 보였다.

비선형적 환경에서도 정확한 물체 크기 추정

특히 주목할 만한 점은, 드론의 사선뷰(Oblique View)와 같이 화면 위치에 따라 비선형적으로 변하는 축척 환경에서도 물체의 실제 크기를 물리적으로 추정할 수 있는 Local-GSD 개념이 도입되었다는 점이다. 이는 국방 및 방산 분야에서의 응용 가능성을 더욱 높여준다. 또한, 시뮬랩스의 기술은 인터넷 연결 없이도 단일 고성능 GPU 노트북에서 100% 오프라인으로 작동할 수 있도록 설계되어 보안 요구가 높은 국방 분야에 즉시 적용할 수 있는 장점이 있다.

이와 관련하여, 시뮬랩스는 디지털 트윈 기반 합성 데이터 생성, AI 학습용 물리 속성 기반 EO/IR 정합, 그리고 객체 중심 GSD 기반 데이터 생성 등 세 가지 국내 특허 출원을 완료하였다. 또한 한국항공우주산업(KAI)과의 기술 실증을 통해 그 성능을 검증받은 바 있다.

국방 분야의 혁신을 선도하는 시뮬랩스

김경민 대표는 "이번 연구 결과를 바탕으로 드론 자율비행 및 감시정찰(ISR) 임무 등 다양한 국방 분야로 기술을 확장해 나갈 것"이라고 포부를 밝혔다. 시뮬랩스의 혁신적인 기술이 향후 방산 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이처럼 작은 스타트업이 세계적 학회 무대에 서게 된 것은 한국의 IT 및 방산 기술이 글로벌 경쟁력을 갖추고 있다는 점에서 매우 의미 있는 사건이다. 앞으로 시뮬랩스의 행보가 더욱 주목받을 것으로 예상된다.