한기대, 'MultiEarth 2023 워크숍' 산림 파괴 탐지 부문 1위

박우경 기자 2023. 6. 26. 14:56
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한국기술교육대는 문성태 교수 연구팀이 인공지능 분야 최고 권위 학회인 CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)이 주최한 'MultiEarth 2023 워크숍' 중 산림 파괴 지역 탐지 부문 챌린지에서 1위를 차지했다고 26일 밝혔다.

대학에 따르면 MultiEarth 산림 파괴 지역 탐지 대회는 위성 영상 이미지에서 픽셀 단위로 아마존 산림 파괴 지역을 탐지하는 기술의 우수성을 겨루는 국제 대회다.

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인공지능으로 산림 파괴 지역 탐지
픽셀 정확도 등 평가지표서 모두 1위
한국기술교육대 문성태 교수. 사진=한기대 제공 *재판매 및 DB 금지


[천안=뉴시스]박우경 기자 = 한국기술교육대는 문성태 교수 연구팀이 인공지능 분야 최고 권위 학회인 CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)이 주최한 'MultiEarth 2023 워크숍' 중 산림 파괴 지역 탐지 부문 챌린지에서 1위를 차지했다고 26일 밝혔다.

대학에 따르면 MultiEarth 산림 파괴 지역 탐지 대회는 위성 영상 이미지에서 픽셀 단위로 아마존 산림 파괴 지역을 탐지하는 기술의 우수성을 겨루는 국제 대회다.

이 대회는 주최 측이 제공한 훈련 데이터로 산림 벌채를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 개발한 후, 일종의 시험 문제인 평가 데이터에 적용해 정확도를 겨루는 방식으로 진행됐다.

한국기술교육대학교 연구진이 참여한 FOREVER팀은 최신 딥러닝 기술 중 하나인 Mask2Former 기술을 다수 위성 영상에 적용한 후 구름을 제거했다.

이후 시계열 데이터의 특성을 고려한 후 처리를 수행했으며, 그 결과 구름이 포함된 영상에서도 충분히 산림 파괴 영역을 탐색할 수 있게 됐다.

FOREVER팀은 산림 파괴 지역 탐지 대회에 참가한 팀 중 픽셀 정확도 등 세 가지 평가지표에서 모두 1위를 달성해 최종 우승을 차지했다.

본 연구팀은 향후 본 대회의 핵심 기술인 이미지에서 픽셀 단위 객체 탐지 기술을 실시간 시스템으로 발전시켜 위성, 드론 영상에 적용해 발전시켜나갈 예정이다.

한기대 연구진이 딥러닝 기술을 활용해 구름을 제거한 뒤 산림 파괴 영역을 탐색한 결과. 사진=한기대 제공 *재판매 및 DB 금지

☞공감언론 뉴시스 spacedust1@newsis.com

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