항우연, 인공지능·위성영상 활용 홍수 피해 건물․도로 탐지 세계 대회서 1위

[아이뉴스24 정종오 기자] 한국항공우주연구원 연구팀이 개발한 인공지능(AI) 알고리즘이 위성영상 처리, 인공지능 영상 분석 기술의 우수성을 겨루는 국제 대회에서 우승했다.

한국항공우주연구원(원장 이상률)은 지난 10월 14일 ‘스페이스넷-8(SpaceNet-8) 챌린지’에서 1위를 차지했다고 발표했다. ‘스페이스넷 챌린지’는 인공지능 위성영상 분석 기술을 겨루는 저명한 국제 경진대회이다. 미국 우주 기업 맥사(Maxar)가 개최하고 아마존웹서비스(AWS), 인텔(Intel), 플래닛(Planet), 카펠라 스페이스(Callepa Space), 미국 국가지리정보국 등 기업·기관이 후원하며 수상자들에게는 총 상금 5만 달러를 준다.

이번 대회는 위성영상에서 건물과 도로를 탐지하고 홍수로 인한 피해 여부를 확인, 통행 가능한 최적의 경로를 찾는 재난 대응 알고리즘 개발을 주제로 진행됐다. 전 세계 292명이 참가해 1천27개 알고리즘을 제출했다.

홍수 발생 전(왼쪽)과 홍수 발생 후(오른쪽)에 촬영한 같은 지역(미국 루이지애나)의 위성영상. 위성영상을 인공지능이 자동으로 탐지, 건물과 도로가 각각 파란색과 노란색으로 표시되어 있다(왼쪽). 홍수 후 위성영상을 인공지능이 탐지해 침수되지 않은 곳은 녹색, 침수된 곳은 빨간색으로 표시되어 있다(오른쪽). 강 왼편 가운데 일부 지역을 제외하고는 대부분 침수된 것을 확인할 수 있다. [사진=항우연]

항우연 국가위성정보활용지원센터 위성활용부 소속 연구팀(오한·이훈희·이돈구·허성식·최연주 박사)은 참가팀 알고리즘 중 APLS지표, IoU지표 등을 종합평가한 결과, 최고 점수를 획득하며 우승을 차지했다.

APLS(Average Path Length Similarity) 지표는 홍수 피해로 끊긴 도로를 고려한 실제 최적 경로와 인공지능이 예측한 최적 경로와의 유사성을 비교한 지표이다.

IoU(Intersection over Union) 지표: 인공지능이 예측한 영역과 실제 영역이 픽셀 수준으로 얼마나 정확히 겹치는지 나타내는 지표를 말한다.

항우연 연구팀이 개발한 알고리즘은 자동으로 홍수 지역을 탐지하고 수해복구를 위한 통행 가능 경로를 빠르게 찾아내는 기술이다. 집중호우나 태풍 등이 발생할 경우 재난 대응과 복구에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.