매스웍스코리아는 지난 2025년 1월 31일 종료된 ‘매트랩 AI 모델 챌린지’ 수상자를 발표했다. 이번 챌린지 참가자들은 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)를 활용해 실생활이나 산업 프로세스를 혁신적으로 개선할 아이디어를 모델링했다.

매스웍스의 엔지니어팀으로 구성된 대회 심사위원들은 매트랩 사용자 커뮤니티인 ‘파일 익스체인지(File Exchange)’를 통해 코드를 공유한 참가자들의 출품작을 평가했다. 이번 챌린지의 수상은 매스웍스상, 인기상, 평점상, 다작상, 등 4개 부문으로 진행됐다. 수상작은 주제 관련성, 기술적 우수성, 매트랩 및 기타 매스웍스 도구 활용도, 다운로드 수, 별점 평가, 제출 모델 수 등의 기준으로 선정됐다.

매스웍스상은 경북대학교의 미타 누르하야티(Mita Nurhayati)가 수상했다. 미타 누르하야티의 ‘설명 가능한 SHAP 기반 신경망 회귀 모델(Explainable Neural Network Regression Model with SHAP)’ 프로젝트는 SHAP 알고리즘을 직접 구현해 결과를 시각화한 점이 높은 평가를 받았다. 특히 설명 가능한 AI(XAI)와 관련한 실질적 사용 사례를 제시했다는 점과 매트랩 스크립트를 활용한 구현 방식은 연구자들에게 실용적인 참고자료가 될 것으로 기대된다.

인기상은 삼성전자 김근식의 ‘USB 카메라 기반 실시간 딥러닝 감정 인식 시스템’ 프로젝트가 차지했다. 이 프로젝트는 매트랩 환경에서 딥러닝 개발 워크플로를 소개하고, 실시간 데이터 처리가 가능하도록 구현했다. 또한 상세한 문서화와 단계별 사용방법 제시, GIF를 통한 데모 시연 등 사용자 친화적인 구성이 돋보였다.

평점상은 국립과학수사연구원 최영수의 ‘차량 추적 및 바퀴 감지를 위한 딥러닝 시스템’ 프로젝트가 수상했다. 이 프로젝트는 SiamFC라는 최신 AI 모델을 활용해 객체를 추적하여 차량의 속도를 예측했다.

다작상은 참신한 주제의 프로젝트들을 다수 제출한 한국생명공학연구원 팀(조수복, 김종환, 전종범, 이동윤)이 수상했다. 특히 공개 유전체 데이터인 1000G(1000Genomes Project)의 방대한 데이터를 활용하고, 깃 라지 파일 스토리지(Git-lfs)를 통한 데이터셋 접근성을 제공한 점이 높이 평가되었다.

매스웍스코리아의 이종민 대표는 “매트랩 커뮤니티를 통해 전 세계의 많은 엔지니어가 혁신적인 코드를 공유하며 AI 시스템 개발 효율을 높이고 있다”면서, “이번 챌린지를 통해 더 많은 개발자들이 매트랩 및 시뮬링크로 개발된 무료 오픈소스 코드를 활용해 혁신적인 아이디어를 실현하고 성장할 수 있길 기대한다”고 말했다.