▲ ‘스페이스넷-8챌린지’에서 1위를 차지한 항우연 연구진이 기념 촬영하고 있다. (左부터 항우연 위성활용부 허성식 선임연구원, 최연주 선임연구원, 이돈구 선임연구원, 이훈희 선임연구원, 오한 선임연구원, 정대원 국가위성정보활용지원센터장)

한국항공우주연구원 연구진이 개발한 인공지능(AI) 알고리즘이 위성영상 처리 및 인공지능 영상 분석 기술의 우수성을 겨루는 국제 대회에서 우승, 향후 이 기술을 활용해 재난 대응과 복구에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

한국항공우주연구원(이하 항우연, 원장 이상률)은 10월 14일 ‘스페이스넷-8(SpaceNet-8) 챌린지’에서 1위를 차지했다고 밝혔다.

‘스페이스넷 챌린지’는 인공지능 위성영상 분석 기술을 겨루는 국제 경진대회로 미국 우주 기업 맥사(Maxar)가 개최하고 아마존웹서비스(AWS), 인텔(Intel), 플래닛(Planet), 카펠라 스페이스(Callepa Space), 미국 국가지리정보국 등 유수의 기업·기관이 후원하며 수상자들에게는 총 상금 5만 달러가 수여된다.

이번 대회는 위성영상에서 건물과 도로를 탐지하고 홍수로 인한 피해 여부를 확인, 통행 가능한 최적의 경로를 찾는 재난 대응 알고리즘 개발을 주제로 진행됐으며, 전 세계 292명이 참가하여 1,027개 알고리즘을 제출했다.

항우연 국가위성정보활용지원센터 위성활용부 소속 연구진(오한·이훈희·이돈구·허성식·최연주 박사)은 참가팀 알고리즘 중 APLS지표, IoU지표 등을 종합평가한 결과, 최고 점수를 획득하며 우승을 차지했다.

APLS(Average Path Length Similarity) 지표는 홍수 피해로 끊긴 도로를 고려한 실제 최적 경로와 인공지능이 예측한 최적 경로와의 유사성을 비교한 지표를 말하며, IoU(Intersection over Union) 지표는 인공지능이 예측한 영역과 실제 영역이 픽셀 수준으로 얼마나 정확히 겹치는지 나타내는 지표를 의미한다.

대회는 주최 측이 제공한 홍수 전·후 훈련 데이터(Train Data)로 홍수 피해 분석을 수행하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발한 후, 일종의 시험문제인 비공개 평가 데이터(Test data)에 적용해 정확도를 겨루는 방식으로 진행됐다.

항우연 연구진이 개발한 알고리즘은 자동으로 홍수 지역을 탐지하고 수해복구를 위한 통행 가능 경로를 빠르게 찾아내는 기술로, 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 수행하고 있다.

이번 대회를 통해 개발된 기술은 항우연이 운용하는 다목적실용위성(아리랑) 획득 영상의 자동분석에도 적용할 예정이며, 다른 재해·재난 탐지에도 적용될 수 있도록 확장해 나갈 예정이다.

항우연 연구진은 지난 6월 위성영상 처리기술과 인공지능 분석 기술의 우수성을 겨루는 국제 경진대회인 ‘CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 멀티어스(MultiEarth) 2022 워크숍’산림벌채 탐지 부문에서도 1위를 차지한 바 있다.