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[IT뉴스]“세계 최고 수준 정확도”…DGIST, ‘항공·위성영상’ 추출기술 개발

온카뱅크관리자

2024-04-03 09:57:28

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="xlCDVFXD0z" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="황재윤(오른쪽) DGIST 교수와 박주흠 다비오 대표.[DGIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/03/ned/20240403095730159seyb.jpg" data-org-width="545" dmcf-mid="PCscK5Yc3B" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/03/ned/20240403095730159seyb.jpg" width="658"></p>
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            황재윤(오른쪽) DGIST 교수와 박주흠 다비오 대표.[DGIST 제공]
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          <p dmcf-pid="yP8bhNnbu7" dmcf-ptype="general">[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.</p>
          <p dmcf-pid="WQ6KljLKzu" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p dmcf-pid="YxP9SAo97U" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p dmcf-pid="GkAnpTCn7p" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p dmcf-pid="HEcLUyhLF0" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p dmcf-pid="XDkouWloF3" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 원격 감지 분야 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing’ 3월 20일자로 게재됐다.</p>
          <p dmcf-pid="Zvlr405rpF" dmcf-ptype="general">nbgkoo@heraldcorp.com</p>
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