[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] (오른쪽부터) 황재윤 교수, 주식회사 다비오 박주흠 대표이사대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수 연구팀이 다비오 연구팀과 함께 항공, 위성 영상에서 물체를 정확하게 추출하는 신경망 모듈을 개발했다고 3일 밝혔다.
최근 AI(인공지능)의 한 분야인 딥러닝(기계학습) 기법이 고도화되면서 항공, 위성영상 분석에도 널리 적용되고 있다. 하지만 기존 모델은 특정 물체에만 최적화돼 있어 다른 물체를 인삭하는데 제약이 있었다. 또 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 사용해 물체의 밀도를 인식하고 이를 기반으로 세밀한 객체 분할을 수행하는 인공 신경망이다.
황 교수는 "DG-Net은 항공 및 위성 이미지를 대상으로 한 다양한 객체 분할 작업에서 우수한 성능을 보였다"며 "특히 지리 공간 객체 분할에서 뛰어난 정확도를 보여줬는데 이는 기존 모델들 대비 최고 성능"이라고 설명했다.
연구팀이 개발한 신경망은 지리 공간 객체 분할의 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 및 재해 관리 등 다양한 응용 분야에 적용할 수 있다. 황 교수는 "향후 기술 고도화를 통해 자율 주행 자동차, 국방, 의료 영상 등 많은 분야들에 적용될 될것"이라고 말했다.
