위성 영상 분석 기술대회서 우승
위성·드론 영상에 적용, 발전 예정
한국기술교육대학교는 컴퓨터공학부 문성태 교수가 참여한 연구팀이 ‘Multi Earth 2023 워크숍’의 산림 파괴 지역 탐지 부문 챌린지에서 1위를 차지했다고 26일 밝혔다.
‘Multi Earth 산림 파괴 지역 탐지’는 위성 영상 이미지에서 픽셀 단위로 아마존 산림 파괴 지역을 탐지하는 기술의 우수성을 겨루는 국제 대회로 인공지능 분야 최고 권위 학회인 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)이 개최하고, MIT 링컨 랩(Lincoln Lab.)에서 주관했다.
이번 대회는 주최 측이 제공한 훈련 데이터로 산림벌채를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 개발 후, 시험문제 성격의 평가 데이터에 적용해 정확도를 겨뤘다.
한기대 연구진이 참여한 FOREVER 팀은 최신 딥러닝 기술 중 하나인 Mask2Former 기술을 다수 위성 영상에 적용한 후 구름을 제거하고, 시계열 데이터의 특성을 고려한 후처리를 수행했다.
연구팀은 구름이 포함된 영상에서도 충분히 산림 파괴 영역을 탐색해 픽셀 정확도 등 평가지표에서 모두 1위로 우승을 차지했다.
한기대 관계자는 “핵심 기술인 이미지에서 픽셀 단위 객체 탐지 기술을 실시간 시스템으로 발전시켜 위성, 드론 영상에 적용하여 발전시켜나갈 예정”이라고 말했다.
위성·드론 영상에 적용, 발전 예정
왼쪽이 위성 영상 정보이며, 오른쪽이 인공지능 산림 벌채 영역 탐지 결과다. 한기대 제공
‘Multi Earth 산림 파괴 지역 탐지’는 위성 영상 이미지에서 픽셀 단위로 아마존 산림 파괴 지역을 탐지하는 기술의 우수성을 겨루는 국제 대회로 인공지능 분야 최고 권위 학회인 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)이 개최하고, MIT 링컨 랩(Lincoln Lab.)에서 주관했다.
이번 대회는 주최 측이 제공한 훈련 데이터로 산림벌채를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 개발 후, 시험문제 성격의 평가 데이터에 적용해 정확도를 겨뤘다.
한기대 연구진이 참여한 FOREVER 팀은 최신 딥러닝 기술 중 하나인 Mask2Former 기술을 다수 위성 영상에 적용한 후 구름을 제거하고, 시계열 데이터의 특성을 고려한 후처리를 수행했다.
연구팀은 구름이 포함된 영상에서도 충분히 산림 파괴 영역을 탐색해 픽셀 정확도 등 평가지표에서 모두 1위로 우승을 차지했다.
한기대 관계자는 “핵심 기술인 이미지에서 픽셀 단위 객체 탐지 기술을 실시간 시스템으로 발전시켜 위성, 드론 영상에 적용하여 발전시켜나갈 예정”이라고 말했다.