국내 연구진이 항공영상을 활용해 물체를 추출하는 인공지능 기술을 개발했다. 대구경북과학기술원(DGIST) 정보통신융합전공 황재윤 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 활용해 항공사진에서의 건물을 정확하게 추출할 수 있는 세계 최고 성능의 디지털 지도 생성 인공지능 신경망 모듈을 개발했다고 12일 밝혔다 .이번 연구 성과는 지도 데이터 전문 기술 업체인 다비오와 인공지능 핵심 기술 개발 등 다양한 후속연구와도 관련이 깊은 연구로 앞으로 관련 분야에서의 긍정적인 영향이 기대된다.인공지능의 한 분야인 딥러닝 기법의 고도화와 성능향상에 따라 관련 응용 연구가 활발하다. 그 중에서도 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.연구팀은 디지털 지도의 자동 제작에 필요한 물체 검출 시 항공영상상 건물들의 경계에 집중해 검출한다면 건물 탐지의 성능을 증가시킬 수 있을 거라 생각했고, 이에 기반해 인공지능 모델 개발에 착수했다. 이렇게 개발된 인공지능 모델은 정확한 경계 분할뿐만 아니라, 정밀한 건물의 경계 탐지까지 가능하다.또 연구팀은 새로운 학습 파이프라인 및 새로운 연산자를 설계해 건물의 경계와 정보의 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 도메인에서 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.황재윤 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 신경망은 항공, 위성사진에서 물체를 높은 정확도로 추출할 수 있는 새로운 신경망이다”며 “앞으로 관련 기술을 좀 더 개선한다면 의료 영상 등 다양한 분야에 적용돼 인공지능 기술 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.한편 이번 연구결과는 미국전기전자기술자학회(IEEE) 내 관련 분야 최상위 저널인 ‘Transactions on Geoscience and Remote Sensing’에 7월 26일로 게재됐다.