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국립창원대-프린스턴대 공동연구팀, 위성영상 분석 정확성 높인 기술 개발했다! 지구물리학분야 국제저명학술지 논문 게재...“제한된 영상 효율적 정보 분석 모델 제시” 
국립창원대학교와 미국 프린스턴대학교 공동연구팀은 데이터 증식 기반 효율적인 위성영상 분석 모델을 제시했다고 17일 밝혔다. 해당 논문은 지구물리학분야 상위 9%에 속하는 국제학술지인 ‘IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters(I.F.: 4.8, JCR 상위 9.2%)’에 게재됐다.(https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11674195)
국립창원대와 프리스턴대 공동연구팀이 이번 연구는 위성영상 분석 시 발생하는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 문맥 기반 데이터 증강 방법을 제안하였다. 이 방법은 원본 이미지와 의미적으로 호환가능한 객체 인스턴스를 선택적으로 설정하여 데이터를 증강하였다. 먼저 클래스별 데이터에서 경계 및 형태가 유사한 기하학적-의미적 제약 조건을 적용함으로써 객체가 배치되는 주변 문맥의 일관성을 유지한 다음 데이터 셋 통계에 기반하여 클래스 균형 임계값을 산출해 소수 클래스에 대한 증식을 바탕으로 전체 데이터를 동적으로 조절하도록 네트워크를 설계했다 제안한 방법을DOTA-v1.0 데이터 셋에서 평가한 결과, 소수 클래스에 대한 mAP@0.5 및 mAP@0.5–0.95가 크게 향상됐으며, 다수 클래스에 대해서도 경쟁력 있는 성능을 유지하는 것을 확인했다. 
연구책임자인 국립창원대 권오설 교수는 “본 연구는 소수의 위성 데이터를 바탕으로 효율적으로 정보를 분석하는 기술로써 제한된 상황에서 위성 정보 분석의 정확성을 높였다는 것에 의미가 있다”고 설명했다. 이 연구는 국립창원대와 프린스턴대의 공동연구의 성과로, 양 대학의 강점인 우주항공 분야와 인공지능 분야의 협업을 바탕으로 이루어낸 결과물로 평가된다.
이 연구는 과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업, 지역성장인재양성체계(앵커)사업, BK21 DNA²+인공지능융합교육연구단 및 한국연구재단의 우수중견연구(글로벌협력)의 지원을 받아 수행됐다.
*사진: 국립창원대 위성영상분석ICT센터 권오설 교수 공동연구팀 및 Graphical Abstract 개념도. 끝.
내용 문의: 위성영상분석ICT연구센터((055.213.2992)
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