[사이언스 취재파일] 위성영상 AI 분석 경쟁 시대…한국팀, 국제 대회서 1위
2022년 08월 29일 오전 09:00
■ 최소라 / 과학뉴스팀 기자
[앵커]
다양한 분야의 이슈를 과학 기자의 시각으로 들여다보는 사이언스 취재파일 시간입니다. 오늘은 최소라 기자와 함께합니다. 어서 오세요.
[기자]
안녕하세요.
[앵커]
오늘은 어떤 소식을 알아볼까요?
[기자]
지난 6월에 누리호가 성능검증위성과 네 기의 큐브 위성을 우주에 올려놨잖아요. 큐브위성들은 지구를 돌면서 지구를 관측하고 있습니다. 이와 같은 지구 관측 위성은 현재 모두 천여 대가 작동하고 있거든요, 매년 200∼300개씩 더 늘고 있을 정도로 크게 성장하는 우주 산업 분야 중 하나입니다.
그런데 이제는 단순히 위성을 우주로 보내는 것뿐 아니라 위성이 보낸 정보를 분석해서 새로운 가치를 창출하는 산업까지 주목받고 있습니다. 그래서 오늘은 위성 데이터 분석 기술에 대한 이야기 준비했습니다.
[앵커]
이렇게나 많은 위성이 지구를 보고 있을 줄은 잘 몰랐는데요. 그렇다면 위성들은 구체적으로 어떤 정보를 보내오나요?
[기자]
보내오는 정보는 위성 종류에 따라서 천차만별이긴 한데요. 우리 눈에 그대로 보이는 가시광선으로 지구의 모습을 찍어서 보내기 오기도 하고요, 적외선이나 근적외선, 마이크로파 등 우리 눈으로는 볼 수가 없는 파장 정보를 보내오기도 합니다.
이런 데이터를 이용하면 우리는 위성 사진으로 이루어진 지도를 볼 수도 있고요, 또 기상 관측이나 예보도 이런 위성 사진을 기반으로 이뤄지고 있습니다. 또 산불, 홍수 피해와 같은 각종 재난 상황도 알 수 있습니다.
예를 들어서 현재 심각한 가뭄을 겪고 있는 유럽의 위성영상을 보면 또 알 수 있는데 최근에 영국을 촬영한 위성 촬영 영상을 보면요. 한 달 뒤에 또 같은 지역을 촬영했더니 그 사이에 가뭄 때문에 땅이 갈색으로 변한 것을 볼 수 있다고 합니다.
또 독일의 경우는요. 라인 강을 촬영한 위성 영상을 준비했는데 강의 수위가 1년 전보다 크게 줄어든 것이 위성영상에 잘 나타나고 있더라고요. 이처럼 넓은 지역을 직접 가보지 않더라도 관측할 수 있기 때문에 이런 위성 영상이 유용하고요, 이 밖에 핵실험을 탐지한다든가 하는 군사 목적으로도 활발하게 활용되고 합니다. 전문가에게 직접 들어보시겠습니다.
[이돈구 / 한국항공우주연구원 박사 : 일반적으로 위성영상이라고 하면 사람이 눈으로 보는 RGB(삼원색) 영상을 생각하시는데, 그 외에도 더 많은 정보를 획득할 수 있는 여러 종류의 위성영상을 동시에 활용해서 분석하면 한 영상에 구름에 가려있어도 다른 영상으로 탐지해서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.]
[앵커]
기후 대응, 군사 목적 정말 다양한 방법으로 사용되고 있는 거 같은데 인공지능을 접목해서 기존엔 알 수 없었던 새로운 정보들도 얻고 있나요?
[기자]
네, 그렇습니다. 위성영상 인공지능 분석 기술이라고 하는데요. 육안이나 컴퓨터 분석만으로는 굉장히 오랜 시간이 걸렸던 위성영상 분석을 더 빠르고 정확하게 해낼 수 있습니다. 위성영상이 일반 사진들보다 촬영면적이 매우 넓기 때문인데요. 사진 한 장에 100제곱km, 그러니까 서울시의 구 4개 정도가 되는 넓은 면적을 담고 있기도 하거든요, 그래서 위성 사진 가운데 해상도가 높은 건 픽셀이 1억 픽셀이 넘는다고 합니다. 그래서 일일이 분석하고 처리하는 데 오래 걸리기 때문에 위성영상을 여러 건을 머신 러닝기법으로 학습시킨 인공지능의 도움을 받는 겁니다. 전문가에게 들어보시죠.
[이정호 / 한국항공우주연구원 박사 : 위성영상의 방대한 양과 데이터 크기를 고려했을 때 인간이 직접 하는 시간과 노력의 한계가 있고, 컴퓨터를 이용해 분석하게 되는데, 최근에는 인공지능에 기초해 이전보다 분석 정확도가 향상되고, 처리속도도 향상돼서 많이 활용될 수 있습니다.]
[기자]
또 인공지능을 이용해서는 영상 분석을 더 빨리할 수 있는 것뿐 아니라 기존에는 얻어낼 수 없었던 새로운 정보들도 얻을 수 있는데요. 미국의 인공지능 스타트업 오비탈인사이트는요, 위성영상을 분석해서 각국의 원유 저장량을 알아내는 데 성공했다고 밝혔습니다. 원유 저장소의 덮개와 지붕 그림자 사진을 인공지능으로 분석을 해서 얻은 결과였습니다.
이 회사는 원유 일일 변동량까지 측정을 하는 것을 넘어서 향후 수요량까지도 정확히 측정했다고 합니다. 이때 사우디아라비아와 중국의 원유 비축량이 정부의 공식 발표의 두 배가 넘는다는 사실을 공개하기도 했습니다. 또 미국의 대표적인 인테리어 체인 기업이 또 매장 입지를 선정하는 데 오비탈 인사이트의 분석을 활용하기도 했는데요, 그 결과 15개 지역에서 경쟁사인 '홈디포'를 넘어서고 시장 점유율을 높이는 데 성공했다고 합니다.
[앵커]
그러니까 그전에는 사진만 보내놓는 정도였던 것을 이제는 인공지능을 통해서 좀 더 가치 있는 정보로 바꿔나가고 있는 그런 단계라고 볼 수 있겠는데 이제 오늘 주제가 나옵니다. 이런 가운데 위성영상 인공지능 분석 분야에서 우리 연구진들도 좋은 성과를 냈다면서요?
[기자]
네, 그렇습니다. 국내 연구팀이 최근 인공지능 영상 분석기술의 우수성을 겨루는 국제 대회에서 우승했다는 소식이 전해졌습니다. 한국항공우주연구원이 아마존 열대우림에서 이뤄지는 삼림 벌채를 정확하게 분석하는 기술을 개발했는데요, 인공지능 분야의 세계 최고 권위 학회인 CVPR이 개최하고, MIT 링컨랩이 주관하는 멀티어스 2022 워크숍 산림벌채 탐지 부문 챌린지에서 1위를 차지한 겁니다.
출품되었던 22개 알고리즘 가운데서 픽셀 정확도와 영상의 검출 정밀도도 가장 높았다고 하고요. 모델이 예측했던 별채 영역과 실제 영역이 얼마나 정확히 겹치는지도 이런 지표도 가장 우수해서 최종 우승을 차지했습니다. 연구팀은 제공되었던 영상 천만 여건 가운데 유효한 영상 10만 건을 추린 뒤에 머신러닝 기법으로 모두 학습을 시켜서 정확도를 91% 이상까지 끌어올렸다고 말했는데요. 직접 들어보시겠습니다.
[최연주 / 한국항공우주연구원 박사 : 천만 개 모두가 유효하다고 생각하지 않았기 때문에 일단 시간의 범위에 속하지 않은 데이터를 1차로 걸렀고, 두 번째는 식생지수, 화재지수 등에 해당하는 데이터로 다시 선정해서…]
[기자]
연구팀은 이번 기술을 이용하면 삼림 벌채뿐 아니라, 홍수나 가뭄, 심지어 싱크홀과 같은 지반 침하도 인식할 수 있다고 말했습니다. 또 개발된 기술을 항우연이 운용하고 있는 다목적 실용위성이죠. 아리랑 위성의 영상을 분석하는 데 적용할 예정입니다.
[앵커]
세계적으로 각광 받고 있는 분야에서 우리 연구진이 또 의미 있는 성과를 냈다고 하니까 자랑스럽습니다. 굳이 위성을 갖고 있지 않아도 위성영상을 구매해서 고부가가치를 창출할 수 있는 분야이기 때문에 국내에서도 활성화가 됐으면 좋겠는데요.
[기자]
네, 그렇습니다. 우리 정부는 지난 6월 공공·민간 분야의 위성정보 빅데이터 활용 지원하는데 올해부터 2026년까지 439억5천만 원을 투입하겠다고 밝혔습니다. 이 가운데 인공지능 기술과 연계를 강화해서 위성정보를 다양화하고 또 새로운 부가가치를 만들도록 하는 내용도 포함이 됐습니다.
말씀하신 것처럼 천리안이나 아리랑과 같은 우리나라 위성이 아니더라도 해외 위성데이터가 상업적으로 판매되고 있는데 현재는 이런 서비스를 제공하는 위성들이 세계 270여 기 수준입니다. 그런데 2030년까지 550여 기로 증가할 것으로 국내 시장 조사업체가 전망했습니다. 위성정보 부가가치 서비스 시장 규모도 현재는 3조 원 수준이라고 하는데 꾸준히 성장해서 2030년에는 6조 원이 넘을 것으로 전망되고 있습니다.
과기정통부는 이 밖에도 여러 위성영상을 사전에 규격화되도록 처리를 해서 편리하게 활용할 수 있게 하는 시스템을 구축하거나 또 위성영상의 품질관리 등도 추진을 할 예정입니다. 이제까지는 위성개발 분야의 경쟁력을 확보하기 위해 힘썼다면 앞으로는 위성정보 활용을 위해서 투자하겠다는 겁니다.
[앵커]
우리가 우주 강국으로 도약하기 위해서는 어떤 제작 기술뿐 아니라 이런 분석 기술도 꼭 필요한 거잖아요. 앞으로가 더 기대됩니다. 취재파일 최소라 기자와 함께했습니다. 고맙습니다.
YTN 사이언스 최소라 (csr73@ytn.co.kr)
[앵커]
다양한 분야의 이슈를 과학 기자의 시각으로 들여다보는 사이언스 취재파일 시간입니다. 오늘은 최소라 기자와 함께합니다. 어서 오세요.
[기자]
안녕하세요.
[앵커]
오늘은 어떤 소식을 알아볼까요?
[기자]
지난 6월에 누리호가 성능검증위성과 네 기의 큐브 위성을 우주에 올려놨잖아요. 큐브위성들은 지구를 돌면서 지구를 관측하고 있습니다. 이와 같은 지구 관측 위성은 현재 모두 천여 대가 작동하고 있거든요, 매년 200∼300개씩 더 늘고 있을 정도로 크게 성장하는 우주 산업 분야 중 하나입니다.
그런데 이제는 단순히 위성을 우주로 보내는 것뿐 아니라 위성이 보낸 정보를 분석해서 새로운 가치를 창출하는 산업까지 주목받고 있습니다. 그래서 오늘은 위성 데이터 분석 기술에 대한 이야기 준비했습니다.
[앵커]
이렇게나 많은 위성이 지구를 보고 있을 줄은 잘 몰랐는데요. 그렇다면 위성들은 구체적으로 어떤 정보를 보내오나요?
[기자]
보내오는 정보는 위성 종류에 따라서 천차만별이긴 한데요. 우리 눈에 그대로 보이는 가시광선으로 지구의 모습을 찍어서 보내기 오기도 하고요, 적외선이나 근적외선, 마이크로파 등 우리 눈으로는 볼 수가 없는 파장 정보를 보내오기도 합니다.
이런 데이터를 이용하면 우리는 위성 사진으로 이루어진 지도를 볼 수도 있고요, 또 기상 관측이나 예보도 이런 위성 사진을 기반으로 이뤄지고 있습니다. 또 산불, 홍수 피해와 같은 각종 재난 상황도 알 수 있습니다.
예를 들어서 현재 심각한 가뭄을 겪고 있는 유럽의 위성영상을 보면 또 알 수 있는데 최근에 영국을 촬영한 위성 촬영 영상을 보면요. 한 달 뒤에 또 같은 지역을 촬영했더니 그 사이에 가뭄 때문에 땅이 갈색으로 변한 것을 볼 수 있다고 합니다.
또 독일의 경우는요. 라인 강을 촬영한 위성 영상을 준비했는데 강의 수위가 1년 전보다 크게 줄어든 것이 위성영상에 잘 나타나고 있더라고요. 이처럼 넓은 지역을 직접 가보지 않더라도 관측할 수 있기 때문에 이런 위성 영상이 유용하고요, 이 밖에 핵실험을 탐지한다든가 하는 군사 목적으로도 활발하게 활용되고 합니다. 전문가에게 직접 들어보시겠습니다.
[이돈구 / 한국항공우주연구원 박사 : 일반적으로 위성영상이라고 하면 사람이 눈으로 보는 RGB(삼원색) 영상을 생각하시는데, 그 외에도 더 많은 정보를 획득할 수 있는 여러 종류의 위성영상을 동시에 활용해서 분석하면 한 영상에 구름에 가려있어도 다른 영상으로 탐지해서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.]
[앵커]
기후 대응, 군사 목적 정말 다양한 방법으로 사용되고 있는 거 같은데 인공지능을 접목해서 기존엔 알 수 없었던 새로운 정보들도 얻고 있나요?
[기자]
네, 그렇습니다. 위성영상 인공지능 분석 기술이라고 하는데요. 육안이나 컴퓨터 분석만으로는 굉장히 오랜 시간이 걸렸던 위성영상 분석을 더 빠르고 정확하게 해낼 수 있습니다. 위성영상이 일반 사진들보다 촬영면적이 매우 넓기 때문인데요. 사진 한 장에 100제곱km, 그러니까 서울시의 구 4개 정도가 되는 넓은 면적을 담고 있기도 하거든요, 그래서 위성 사진 가운데 해상도가 높은 건 픽셀이 1억 픽셀이 넘는다고 합니다. 그래서 일일이 분석하고 처리하는 데 오래 걸리기 때문에 위성영상을 여러 건을 머신 러닝기법으로 학습시킨 인공지능의 도움을 받는 겁니다. 전문가에게 들어보시죠.
[이정호 / 한국항공우주연구원 박사 : 위성영상의 방대한 양과 데이터 크기를 고려했을 때 인간이 직접 하는 시간과 노력의 한계가 있고, 컴퓨터를 이용해 분석하게 되는데, 최근에는 인공지능에 기초해 이전보다 분석 정확도가 향상되고, 처리속도도 향상돼서 많이 활용될 수 있습니다.]
[기자]
또 인공지능을 이용해서는 영상 분석을 더 빨리할 수 있는 것뿐 아니라 기존에는 얻어낼 수 없었던 새로운 정보들도 얻을 수 있는데요. 미국의 인공지능 스타트업 오비탈인사이트는요, 위성영상을 분석해서 각국의 원유 저장량을 알아내는 데 성공했다고 밝혔습니다. 원유 저장소의 덮개와 지붕 그림자 사진을 인공지능으로 분석을 해서 얻은 결과였습니다.
이 회사는 원유 일일 변동량까지 측정을 하는 것을 넘어서 향후 수요량까지도 정확히 측정했다고 합니다. 이때 사우디아라비아와 중국의 원유 비축량이 정부의 공식 발표의 두 배가 넘는다는 사실을 공개하기도 했습니다. 또 미국의 대표적인 인테리어 체인 기업이 또 매장 입지를 선정하는 데 오비탈 인사이트의 분석을 활용하기도 했는데요, 그 결과 15개 지역에서 경쟁사인 '홈디포'를 넘어서고 시장 점유율을 높이는 데 성공했다고 합니다.
[앵커]
그러니까 그전에는 사진만 보내놓는 정도였던 것을 이제는 인공지능을 통해서 좀 더 가치 있는 정보로 바꿔나가고 있는 그런 단계라고 볼 수 있겠는데 이제 오늘 주제가 나옵니다. 이런 가운데 위성영상 인공지능 분석 분야에서 우리 연구진들도 좋은 성과를 냈다면서요?
[기자]
네, 그렇습니다. 국내 연구팀이 최근 인공지능 영상 분석기술의 우수성을 겨루는 국제 대회에서 우승했다는 소식이 전해졌습니다. 한국항공우주연구원이 아마존 열대우림에서 이뤄지는 삼림 벌채를 정확하게 분석하는 기술을 개발했는데요, 인공지능 분야의 세계 최고 권위 학회인 CVPR이 개최하고, MIT 링컨랩이 주관하는 멀티어스 2022 워크숍 산림벌채 탐지 부문 챌린지에서 1위를 차지한 겁니다.
출품되었던 22개 알고리즘 가운데서 픽셀 정확도와 영상의 검출 정밀도도 가장 높았다고 하고요. 모델이 예측했던 별채 영역과 실제 영역이 얼마나 정확히 겹치는지도 이런 지표도 가장 우수해서 최종 우승을 차지했습니다. 연구팀은 제공되었던 영상 천만 여건 가운데 유효한 영상 10만 건을 추린 뒤에 머신러닝 기법으로 모두 학습을 시켜서 정확도를 91% 이상까지 끌어올렸다고 말했는데요. 직접 들어보시겠습니다.
[최연주 / 한국항공우주연구원 박사 : 천만 개 모두가 유효하다고 생각하지 않았기 때문에 일단 시간의 범위에 속하지 않은 데이터를 1차로 걸렀고, 두 번째는 식생지수, 화재지수 등에 해당하는 데이터로 다시 선정해서…]
[기자]
연구팀은 이번 기술을 이용하면 삼림 벌채뿐 아니라, 홍수나 가뭄, 심지어 싱크홀과 같은 지반 침하도 인식할 수 있다고 말했습니다. 또 개발된 기술을 항우연이 운용하고 있는 다목적 실용위성이죠. 아리랑 위성의 영상을 분석하는 데 적용할 예정입니다.
[앵커]
세계적으로 각광 받고 있는 분야에서 우리 연구진이 또 의미 있는 성과를 냈다고 하니까 자랑스럽습니다. 굳이 위성을 갖고 있지 않아도 위성영상을 구매해서 고부가가치를 창출할 수 있는 분야이기 때문에 국내에서도 활성화가 됐으면 좋겠는데요.
[기자]
네, 그렇습니다. 우리 정부는 지난 6월 공공·민간 분야의 위성정보 빅데이터 활용 지원하는데 올해부터 2026년까지 439억5천만 원을 투입하겠다고 밝혔습니다. 이 가운데 인공지능 기술과 연계를 강화해서 위성정보를 다양화하고 또 새로운 부가가치를 만들도록 하는 내용도 포함이 됐습니다.
말씀하신 것처럼 천리안이나 아리랑과 같은 우리나라 위성이 아니더라도 해외 위성데이터가 상업적으로 판매되고 있는데 현재는 이런 서비스를 제공하는 위성들이 세계 270여 기 수준입니다. 그런데 2030년까지 550여 기로 증가할 것으로 국내 시장 조사업체가 전망했습니다. 위성정보 부가가치 서비스 시장 규모도 현재는 3조 원 수준이라고 하는데 꾸준히 성장해서 2030년에는 6조 원이 넘을 것으로 전망되고 있습니다.
과기정통부는 이 밖에도 여러 위성영상을 사전에 규격화되도록 처리를 해서 편리하게 활용할 수 있게 하는 시스템을 구축하거나 또 위성영상의 품질관리 등도 추진을 할 예정입니다. 이제까지는 위성개발 분야의 경쟁력을 확보하기 위해 힘썼다면 앞으로는 위성정보 활용을 위해서 투자하겠다는 겁니다.
[앵커]
우리가 우주 강국으로 도약하기 위해서는 어떤 제작 기술뿐 아니라 이런 분석 기술도 꼭 필요한 거잖아요. 앞으로가 더 기대됩니다. 취재파일 최소라 기자와 함께했습니다. 고맙습니다.
YTN 사이언스 최소라 (csr73@ytn.co.kr)
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