황재윤(오른쪽) DGIST 교수와 박주흠 다비오 대표.[DGIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수 연구팀이 주식회사 다비오와 함께 항공 및 위성에서 물체를 정확하게 추출하는 세계 최고 성능의 신경망 모듈을 개발했다고 3일 밝혔다.

최근 인공지능의 한 분야인 딥러닝 기법이 고도화되면서 항공 및 위성 영상 분석에도 널리 적용되고 있다. 그러나 기존 모델은 특정 물체에만 최적화되어 있어 다른 물체의 인식에 제약이 있었다. 또한 객체의 형태학적 특성을 반영하지 못해 부정확한 결과를 초래하는 등의 문제가 있었다.

황재윤 교수 연구팀은 기존 모델보다 훨씬 더 정확한 결과를 제공하며 다양한 응용 분야에 활용될 수 있는 신경망인 ‘DG-Net’을 개발했다. DG-Net은 입력 영상에 맞게 최적화되는 테스트 시간 적응 학습 방법을 사용하여 물체의 밀도를 인식하고, 이를 기반으로 세밀한 분할을 수행하는 혁신적 인공 신경망이다. DG-Net은 항공 및 위성 이미지에서의 다양한 객체 분할 작업에서 우수한 성능을 보여준다. 특히, 지리 공간 객체 분할에서 뛰어난 정확도를 보여주며, 이는 기존 모델들 대비 최고의 성능을 나타냈다.

특히 지리 공간 객체 분할의 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라, 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 및 재해 관리 등 다양한 응용 분야에 적용될 수 있어, 원격 감지 분야에서 항공 또는 인공위성 영상을 이용한 물체 분할에서 혁신적인 솔루션으로 자리 잡을 것으로 예상된다.

황재윤 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 신경망은 항공, 위성 영상에서 타겟 물체를 높은 정확도로 추출할 수 있는 새로운 신경망”이라며 “향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 자율 주행 자동차, 국방, 의료 영상 등 많은 분야들에 적용되어 인공지능 분야의 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다.”고 말했다.

이번 연구결과는 원격 감지 분야 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing’ 3월 20일자로 게재됐다.