이젠 위성영상 분석 경쟁 시대...AI 활용 한국팀, 1위 차지

[앵커]
지난 수십 년 동안 우주 선진국들은 더 좋은 위성을 쏘아 올리는 경쟁을 했다면 이제는 위성이 보내온 정보를 분석하고 활용하는 산업이 새 경쟁 무대가 됐습니다.

이런 가운데 국내 연구진이 인공지능을 활용해 위성영상 속 삼림벌채나 산불, 싱크홀 등을 정확하게 탐지할 수 있는 기술을 개발했습니다.

최소라 기자입니다.

[기자]
지구의 허파로 불리는 아마존 열대우림!

계속된 벌채와 화재로 올해 상반기에만 서울시 면적의 7배에 가까운 4,000㎢이 파괴됐습니다.

이렇게 광범위한 피해를 집계할 수 있는 건 인공위성이 보내온 영상 덕분입니다.

하지만 한 장에 수억 픽셀에 달하는 위성영상을 여러 장 분석해 원하는 정보를 얻는 건 컴퓨터를 활용하더라도 쉬운 일이 아닙니다.

[최연주 / 한국항공우주연구원 박사 : 육안으로 볼 수 있는 RGB(삼원색)는 색상·색감이 구별 가능한데, 영역이 굉장히 넓기 때문에 주변 배경과 환경을 구분해서 특징 잡아내기는 쉽지 않습니다.]

국내 연구진이 인공지능을 활용해 위성영상 속 파괴된 숲을 빠르고 정확하게 파악하는 기술을 개발했습니다.

눈에 보이는 가시광선은 물론 적외선, 근적외선 등 11개 파장 정보를 이용해 벌목 지역을 정확히 인식할 수 있도록 하고, 삼림과 삼림이 아닌 지역을 자동으로 분류하도록 한 겁니다.

위성 4기가 촬영한 영상 10만여 건을 학습한 결과입니다.

이번 기술의 삼림 벌채 탐지 정확도는 91%를 넘어 지난 6월 위성영상 처리 기술을 겨루는 국제 대회에서 1위를 차지했습니다.

연구진은 이번 기술로 벌채뿐 아니라 산불과 씽크홀을 탐지하는 데 성공했고, 홍수와 가뭄까지 탐지하도록 개발하고 있습니다.

연구팀은 이번 기술을 다목적실용위성 아리랑이 보내오는 영상을 분석하는 데 적용할 예정입니다.

해외에선 이미 인공지능으로 위성영상을 분석하는 기술이 주목받고 있습니다.

한 스타트업은 위성영상 속에 찍힌 원유 저장소 덮개와 지붕 그림자 등을 분석해 각국의 원유 저장량뿐 아니라 일일 변동량, 향후 수요까지 정확히 측정하는 데 성공했습니다.

[이정호 / 한국항공우주연구원 박사 : 전 세계적으로 봤을 때 기존에는 위성 개발 중심이었다면 위성 개발이 아니라 위성 영상 활용을 중심으로 이동하고 있습니다.]

관련 업계는 현재 위성영상 활용 시장 규모가 연간 3조 원 정도이며 2030년쯤엔 두 배 이상 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

위성 산업의 새로운 패러다임으로 자리 잡아가는 위성영상 분석 경쟁 시장에서, 한발 늦게 뛰어든 우리나라가 선두권을 형성할 수 있을지 주목됩니다.

YTN 사이언스 최소라입니다.



YTN 최소라 (csr73@ytn.co.kr)