항우연 연구진 AI·위성영상 활용 산림벌채 탐지 세계 대회서 1위
기사내용 요약 국내 AI 기반 위성영상 분석 기술 우수성 입증 서울 뉴시스 멀티어스 2022 워크숍 산림벌채 탐지 부문 챌린지에서 1위를 차지한 항우연 연구진이 상장을 들고 기념 촬영하고 있다. 좌측부터 항우연 위성활용부 이정호 업무리더 최연주 선임연구원 이돈구 선임연구원 정대원 국가위성정보활용지원센터장 이선구 위성활용부장. 사진 한국항공우주연구원 제공 2022.07.07 서울 뉴시스 이진영 기자 한국항공우주연구원은 소속 연구진이 개발한 인공지능 AI 알고리즘이 위성영상 처리 및 AI 영상 분석기술의 우수성을 겨루는 국제 대회에서 우승했다. 항우연은 지난달 20일 멀티어스 MultiEarth 2022 워크숍 산림벌채 탐지 부문 챌린지에서 1위를 차지했다고 7일 밝혔다. 워크숍은 다종 위성영상 처리기술 과 AI 분석기술 의 우수성을 겨루는 국제 경진대회로 매년 AI 분야 세계 최고 권위 학회인 CVPR Computer Vision and Paern Recognition 가 MIT 링컨랩이 주관해 개최한다. 다종 위성영상 처리기술이란 여러 종류의 다른 위성들이 찍은 위성 영상을 한 번에 처리해 결과를 분석하는 기술을 지칭한다. 항우연 국가위성정보활용지원센터 위성활용부 소속 연구진 이돈구·최연주 박사 은 이번 대회에서 아마존 열대우림의 산림벌채 탐지 부문 에 참여 해당 경연에 출품된 22개 알고리즘 중 픽셀 정확도 F1스코어 IoU지표 등 세 가지 평가지표에서 모두 1위를 달성해 최종 우승을 차지했다. F1스코어는 영상의 검출 정밀도과 재현율을 결합한 지표로 두 값이 모두 높게 나올 때 F1스코어도 높은 값을 보인다. IoU지표는 모델이 예측한 영역과 실제 영역이 얼마나 정확히 겹치는지 나타낸다. 대회는 주최 측이 제공한 훈련 데이터로 산림벌채를 탐지하는 AI 알고리즘을 개발한 후 일종의 시험문제인 평가 데이터에 적용해 정확도를 겨루는 방식으로 진행됐다. 항우연 연구진이 개발한 해당 기술은 다종 위성영상을 융합하고 AI 기술을 통해 자동으로 관심 객체를 분할하는 기술로 아마존과 같이 접근이 쉽지 않은 지역에 대한 광역 모니터링에 필수적이다. 항우연 국가위성정보활용지원센터 는 위성영상 활용 증대 및 기술 선도를 위해 AI 연구그룹을 운영하고 있으며 이번 대회에 출전한 기술을 비롯해 객체탐지 변화탐지 등 AI 기반의 다양한 연구를 수행하고 있다. 개발된 이 기술은 항우연이 운용하는 다목적실용위성 아리랑 획득 영상의 자동분석에도 적용해 산림벌채뿐 아니라 재해·재난 모니터링 시계열분석 등에서도 활용될 수 있도록 확장해 나갈 예정이다.
항항공우주연구원은 소속 연구진이 개발한 인공지능 AI 알고리즘이 지난달 20일 멀티어스 MultiEarth 2022 워크숍 산림벌채 탐지 부문 챌린지에서 세 가지 평가지표에서 모두 1위를 달성해 최종 우승을 차지했다고 7일 밝혔으며 해당 해당 경연은 아마존 열대우림의 산림벌채 탐지 부문에 참여 해당 경연에 출품된 22개 알고리즘 중 픽셀 정확도 F1스코어 IoU지표 등 세 가지 평가지표에서 모두 1위를 달성해 최종 우승을 차지했고 해당 경연에 출품된 22개 알고리즘 중 픽셀 정확도 F1스코어 IoU지표 등 세 가지 평가지표에서 모두 1위를 달성해 최종 우승을 차지했다.