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2022.10.20(

)

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>  

042-870

☎ 

위성활용부  허성식

-3701, 

 

항우연  연구진 인공지능

위성영상  활용 

, 

(AI)·

홍수  피해  건물 도로  탐지  세계  대회서  위

1

․

국내  인공지능  기반  위성영상  분석  기술  우수성  다시  한번  입증 

- 

-

□  한국항공우주연구원  연구진이  개발한  인공지능(AI) 알고리즘

 

이  위성

영상  처리  및  인공지능  영상  분석  기술의  우수성을  겨루는  국제 

대회에서  우승했다.

□  한국항공우주연구원 이하  항우연 원장  이상률

(

, 

)

은  지난 

월 

일 

10

14

스페이

‘

스넷-8(SpaceNet-8) 챌린지

 

에서 

’

위

1

를  차지했다고  밝혔다. 

  ○  ‘스페이스넷  챌린지 는 

’

인공지능 위성영상  분석  기술을  겨루는  저

 

명한  국제  경진대회로  미국  우주  기업  맥사(Maxar)가  개최하고  아마

존웹서비스(AWS) 인텔

, 

(Intel)

플래닛

, 

(Planet)

카펠라  스페이스

, 

(Callepa 

Space)

미국  국가지리정보국  등 

, 

유수의  기업 기관이  후원하며  수상

·

자들에게는  총  상금  만  달러가  수여

5

된다.

□  이번  대회는  위성영상에서  건물과  도로를  탐지하고  홍수로  인한 

피해  여부를  확인 통행  가능한  최적의  경로를  찾는  재난  대응 

, 

알고리즘  개발을  주제로  진행됐으며,  전  세계 

명이  참가하여

292

 

개 

1,027

알고리즘을  제출했다.

  ○  항우연  국가위성정보활용지원센터  위성활용부 소속 

 

연구진 오한 이

(

·

훈희 이돈구 허성식 최연주

·

·

·

박사

 

)

은  참가팀  알고리즘  중

지표

  APLS

*, 

지표

IoU

** 등을 

 

종합평가한  결과 최고  점수를  획득하며

, 

  우승을 

차지했다.

          *  APLS(Average  Path  Length  Similarity) 지

 

표: 홍수  피해로  끊긴  도로를  고려

 

한  실제  최적  경로와  인공지능이  예측한  최적  경로와의  유사성을  비교한  지

표

          **  IoU(Intersection  over  Union) 지표

 

: 인공지능이

 

예측한  영역과  실제

 

영역

 

이  픽셀  수준으로  얼마나  정확히  겹치는지 나타내는  지표

 

  ○  대회는  주최  측이  제공한  홍수  전 후  훈련  데이터

·

(Train  Data)

로  홍수 

피해  분석을  수행하는  인공지능(AI) 알고리즘을  개발

 

한  후,  일종의 

시험문제인 비공개  평가  데이터

 

(Test  data)

에  적용해  정확도를  겨루

는 방식

 

으로  진행됐다.

□  항우연  연구진이  개발한  알고리즘은  자동으로  홍수  지역을  탐지

하고  수해복구를  위한  통행  가능  경로를  빠르게  찾아내는  기술

로 집중호우나  태풍  등이  발생할  경우 

, 

재난  대응과  복구에  큰 

도움을  줄  수  있을  것으로  기대된다. 

  ○  항우연  국가위성정보활용지원센터는  위성영상  활용  증대  및  기술 

선도를  위해  인공지능  연구그룹(AI  Lab)을  운영하고  있으며  객체 

탐지 변화탐지  등  인공지능  기반의  다양한  연구를  수행

, 

하고  있

다. 

  ○  이번  대회를  통해  개발된  기술은  항우연이  운용하는  다목적실용

위성 아리랑

(

) 

획득  영상의  자동분석에도  적용할  예정이며 다른 

, 

재

해·재난  탐지에도  적용될  수  있도록  확장해  나갈  예정이다. 

□  항우연  연구진은  지난  월  위성영상  처리기술과  인공지능  분석 

6

기술의  우수성을  겨루는  국제  경진대회인  ‘CVPR(Computer  Vision 

and  Pattern  Recognition) 

멀티어스(MultiEarth)

워크숍 산림벌채 

  2022 

’

탐지  부문에서도  위

1

를  차지한  바  있다. 

첨부 

위성  영상을  활용한  인공지능  기반  홍수탐지  결과

1  : 

첨부  2  :  스페이스넷

‘

-8(SpaceNet-8) 챌린지

 

우승  기념  사진

’ 

첨부 

위성  영상을  활용한  인공지능  기반  홍수탐지  결과 

1. 

홍수  발생  전 왼쪽 과  홍수  발생  후 오른쪽 에  촬영한  같은  지역 미국  루이지애나 의  위성

(

)

(

)

(

)

영상 위성영상을  인공지능이  자동으로  탐지 건물과  도로가  각각  파란색과  노란색으로 

. 

, 

표시되어  있다 왼쪽

.(

)

홍수  후  위성영상을  인공지능이  탐지해  침수되지  않은  곳은  녹색 침수된  곳은  빨간색으

, 

로  표시되어  있다 오른쪽 강  왼편  가운데  일부  지역을  제외하고는  대부분  침수된  것을 

.(

) 

확인할  수  있다. 

첨부 

스페이스넷

챌린지 

2. 

-8 

우승  기념  사진 

스페이스넷

‘

-8(SpaceNet-8) 챌린지

 

에서 

’

위를  차지한  항우연  연구진이  기념  촬영하

1

고  있다 좌측부터  항우연  위성활용부  허성식  선임연구원 최연주  선임연구원 이돈구 

. 

, 

, 

선임연구원

이훈희  선임연구원

오한  선임연구원

정대원  국가위성정보활용지원센터

, 

, 

, 

장.