황재윤 교수팀, 항공 영상을 용해 물체를 추출하는 딥러닝 기술 개발
[보안뉴스 박미영 기자] DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 활용해 원격 감지를 위해서 항공사진에서의 건물을 정확하게 추출할 수 있는 세계 최고 성능의 디지털 지도 생성 인공지능 신경망 모듈을 개발했다. 이번 연구 성과는 지도 데이터 전문 기술 업체인 다비오와 인공지능 핵심 기술 개발 등 다양한 후속 연구와도 관련이 깊은 연구로, 향후 관련 분야에서의 긍정적인 영향이 기대된다.
최근 인공지능의 한 분야인 딥러닝 기법의 고도화와 성능 향상에 따라 관련 응용 연구가 활발하다. 그중에서도 항공 영상에서 건물 등 물체를 정확하게 추출하는 기술은 군사, 물류, 자율주행 등에서 활용되는 디지털지도 제작에 중요한 기술이다. 하지만 저품질·저해상도 항공영상의 경우 기존 관련 기술들로는 물체를 정확하게 구분이 어려워 지금까지는 사람이 직접 디지털 지도를 제작하는 등 시간과 비용이 많이 소요돼 왔다.
이에 DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수팀은 디지털 지도의 자동 제작에 필요한 물체 검출 시 항공영상상 건물들의 경계에 집중해 검출한다면 건물 탐지의 성능을 증가시킬 수 있을 것으로 생각했고, 이에 기반해 인공지능 모델 개발에 착수했다. 이렇게 개발된 인공지능 모델은 정확한 경계 분할뿐만 아니라, 정밀한 건물의 경계 탐지까지 가능하다.
더 나아가 연구팀은 새로운 학습 파이프라인 및 새로운 연산자를 설계해 건물의 경계와 정보(entropy)의 연관성을 분석해 정확한 분할을 수행하는 새로운 신경망 구조를 개발했다. 새롭게 개발된 신경망은 항공 영상에서 건물의 정확한 모양과 경계 추출이 가능하다는 장점을 갖고 있어, 다양한 항공영상의 도메인(Domain)에서 건물 추출 성능을 기존보다 크게 향상시킬 수 있었다. 이는 사람이 직접 1달 이상 작업해야만 완성할 수 있었던 디지털지도를 단 수초 만에 완성할 수 있을 만큼 효율성을 극대화시켰다.
이는 DGIST와 다비오가 2019년 인공지능랩을 공동 개설한 이후 수행한 지속적인 산학협력의 결과다. 다비오는 DGIST와 산학협력을 통한 기술 고도화로 과학기술정보통신부 미래 유니콘 육성사업에 선정, 현재 글로벌 IT 회사로 성장해가고 있는 회사다. 현재 DGIST와 다비오는 영상 물체 추출 기반 인공지능 기술을 통해 객체 분석 분야에서 기술력을 인정받고 있으며, 위성 및 항공영상 활용한 공간데이터 분석 및 데이터 자동 추출 플랫폼을 고도화하는 등 다양한 연구 및 사업화 활동을 진행 중에 있다.
DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 신경망은 항공, 위성사진에서 물체를 높은 정확도로 추출할 수 있는 새로운 신경망”이라며, “향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 의료 영상 등 다양한 분야에 적용돼 인공지능 기술 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구는 DGIST 정보통신융합전공 이경수 석박통합과정생이 제1저자로, KAIST 최지환 교수가 공동교신저자로 참여했다. 연구 결과는 미국전기전자기술자학회(IEEE) 내 관련 분야 최상위 저널인 ‘Transactions on Geoscience and Remote Sensing’에 7월 26일 게재됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 활용해 원격 감지를 위해서 항공사진에서의 건물을 정확하게 추출할 수 있는 세계 최고 성능의 디지털 지도 생성 인공지능 신경망 모듈을 개발했다. 이번 연구 성과는 지도 데이터 전문 기술 업체인 다비오와 인공지능 핵심 기술 개발 등 다양한 후속 연구와도 관련이 깊은 연구로, 향후 관련 분야에서의 긍정적인 영향이 기대된다.
[사진=DGIST]
최근 인공지능의 한 분야인 딥러닝 기법의 고도화와 성능 향상에 따라 관련 응용 연구가 활발하다. 그중에서도 항공 영상에서 건물 등 물체를 정확하게 추출하는 기술은 군사, 물류, 자율주행 등에서 활용되는 디지털지도 제작에 중요한 기술이다. 하지만 저품질·저해상도 항공영상의 경우 기존 관련 기술들로는 물체를 정확하게 구분이 어려워 지금까지는 사람이 직접 디지털 지도를 제작하는 등 시간과 비용이 많이 소요돼 왔다.
이에 DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수팀은 디지털 지도의 자동 제작에 필요한 물체 검출 시 항공영상상 건물들의 경계에 집중해 검출한다면 건물 탐지의 성능을 증가시킬 수 있을 것으로 생각했고, 이에 기반해 인공지능 모델 개발에 착수했다. 이렇게 개발된 인공지능 모델은 정확한 경계 분할뿐만 아니라, 정밀한 건물의 경계 탐지까지 가능하다.
더 나아가 연구팀은 새로운 학습 파이프라인 및 새로운 연산자를 설계해 건물의 경계와 정보(entropy)의 연관성을 분석해 정확한 분할을 수행하는 새로운 신경망 구조를 개발했다. 새롭게 개발된 신경망은 항공 영상에서 건물의 정확한 모양과 경계 추출이 가능하다는 장점을 갖고 있어, 다양한 항공영상의 도메인(Domain)에서 건물 추출 성능을 기존보다 크게 향상시킬 수 있었다. 이는 사람이 직접 1달 이상 작업해야만 완성할 수 있었던 디지털지도를 단 수초 만에 완성할 수 있을 만큼 효율성을 극대화시켰다.
이는 DGIST와 다비오가 2019년 인공지능랩을 공동 개설한 이후 수행한 지속적인 산학협력의 결과다. 다비오는 DGIST와 산학협력을 통한 기술 고도화로 과학기술정보통신부 미래 유니콘 육성사업에 선정, 현재 글로벌 IT 회사로 성장해가고 있는 회사다. 현재 DGIST와 다비오는 영상 물체 추출 기반 인공지능 기술을 통해 객체 분석 분야에서 기술력을 인정받고 있으며, 위성 및 항공영상 활용한 공간데이터 분석 및 데이터 자동 추출 플랫폼을 고도화하는 등 다양한 연구 및 사업화 활동을 진행 중에 있다.
DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 신경망은 항공, 위성사진에서 물체를 높은 정확도로 추출할 수 있는 새로운 신경망”이라며, “향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 의료 영상 등 다양한 분야에 적용돼 인공지능 기술 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구는 DGIST 정보통신융합전공 이경수 석박통합과정생이 제1저자로, KAIST 최지환 교수가 공동교신저자로 참여했다. 연구 결과는 미국전기전자기술자학회(IEEE) 내 관련 분야 최상위 저널인 ‘Transactions on Geoscience and Remote Sensing’에 7월 26일 게재됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-09-26] 
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