제1 항에 있어서,상기 관측 지역을 촬영한 복수의 영상들은 상기 관측 지역 상에 주기를 갖는 궤도를 따라 비행하는 적어도 하나의 인공 위성에 의해 촬영된 위성 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,관측 지역과 상기 관측 지역 내의 복수의 후보 영역들을 결정하는 단계;상기 관측 지역의 적어도 일부가 나타난 복수의 영상들 각각에 위치 정보를 라벨링하는 단계;상기 복수의 영상들 각각에서 상기 복수의 후보 영역들 각각을 탐색하도록, 상기 위치 정보가 라벨링된 상기 복수의 영상들을 기초로 컨벌루션 신경망 기반의 인공 신경망을 트레이닝하는 단계;상기 트레이닝된 인공 신경망에 기초하여 상기 복수의 후보 영역들 각각의 피탐색 성능을 평가하는 단계; 및상기 복수의 후보 영역들 각각의 상기 피탐색 성능을 기초로 상기 복수의 후보 영역들 중 적어도 일부를 특이 영역들로 결정하는 단계를 포함하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 복수의 후보 영역들은 상기 관측 지역 내에 서로 중첩하지 않도록 분포되는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 복수의 후보 영역들은 미리 설정된 형상을 갖고, 상기 관측 지역 내에 서로 인접하게 배열되는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 복수의 후보 영역들은 제1 직경을 갖는 원형이고, 상기 관측 지역 내에 서로 인접하게 배열되는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 관측 지역을 촬영한 복수의 영상들은 상기 관측 지역의 상공을 비행하는 비행체에 의해 촬영된 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 관측 지역을 촬영한 복수의 영상들은 지구에서 상기 관측 지역을 촬영한 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 관측 지역을 촬영한 복수의 영상들은 상기 관측 지역의 모델링된 지형, 상기 관측 지역에 대한 태양의 위치, 및 상기 관측 지역을 촬영하는 카메라의 포즈에 기초하여 생성된 합성 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,착륙선이 착륙할 착륙 지점 및 상기 착륙 지점에 착륙하기 위한 착륙 궤도를 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 관측 지역은 상기 착륙 궤도에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제9 항에 있어서,상기 관측 지역 상의 상기 착륙 궤도의 고도와 상기 착륙선에 탑재되는 카메라의 공간 해상도에 기초하여 상기 복수의 영상들을 확대 또는 축소하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 위치 정보는 상기 복수의 영상들 각각에 나타난 촬영 지역의 위치 좌표를 포함하고,각 영상에 라벨링되는 상기 촬영 지역의 위치 좌표에 기초하여 상기 각 영상에서의 상기 복수의 후보 영역들 각각의 영상 좌표가 추출되는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 위치 정보는 각 영상에서의 상기 복수의 후보 영역들의 영상 좌표들을 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 라벨링하는 단계는 상기 복수의 영상들 각각에 각 영상에 대응하는 시점에서의 상기 관측 지역에 대한 태양의 위치 및 상기 관측 지역에 대한 카메라의 포즈를 추가로 라벨링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계는,상기 위치 정보가 라벨링된 상기 영상들 중에서 제1 영상을 상기 인공 신경망에 입력하는 단계;상기 인공 신경망의 출력으로서, 상기 제1 영상에서의 상기 복수의 후보 영역들의 추정된 영상 좌표들을 수신하는 단계; 및상기 제1 영상에 라벨링된 상기 복수의 후보 영역들의 영상 좌표들과 상기 제1 영상에서의 상기 복수의 후보 영역들의 추정된 영상 좌표들 간의 차이가 최소화되도록 상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제14 항에 있어서,상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계는,상기 인공 신경망의 출력으로서, 상기 제1 영상에서의 상기 복수의 후보 영역들의 추정된 크기들을 수신하는 단계; 및상기 복수의 후보 영역들의 크기들과 상기 제1 영상에서의 상기 복수의 후보 영역들의 추정된 크기들 간의 차이가 최소화되도록 상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제1 항에 있어서,상기 복수의 후보 영역들 각각의 피탐색 성능을 평가하는 단계는 상기 복수의 후보 영역들 중 제1 후보 영역의 피탐색 성능을 평가하는 단계를 포함하고,상기 제1 후보 영역의 피탐색 성능을 평가하는 단계는,상기 관측 지역 중 적어도 일부가 나타난 복수의 테스트 영상들 각각을 상기 트레이닝된 인공 신경망에 입력하는 단계;상기 트레이닝된 인공 신경망의 출력으로서, 상기 복수의 테스트 영상들 각각에서 상기 복수의 후보 영역들의 추정된 영상 좌표들을 수신하는 단계; 및상기 트레이닝된 인공 신경망의 출력에 기초하여 F1 스코어를 산출하고, 상기 산출된 F1 스코어에 기초하여 상기 제1 후보 영역의 분류 성능을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제16 항에 있어서,상기 제1 후보 영역의 피탐색 성능을 평가하는 단계는,각 테스트 영상에 라벨링된 상기 제1 후보 영역의 영상 좌표와 상기 각 테스트 영상에서의 상기 제1 후보 영역의 추정된 영상 좌표 간의 위치 차이를 기초로, 상기 제1 후보 영역의 정확도 성능을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제17 항에 있어서,상기 제1 후보 영역의 피탐색 성능을 평가하는 단계는,상기 복수의 테스트 영상들 각각에 라벨링된 상기 관측 지역에 대한 태양의 위치에 기초하여, 태양의 방위각과 고도에 따른 상기 제1 후보 영역의 분류 성능 및 정확도 성능을 각각 분류 성능 그래프 및 정확도 성능 그래프로 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제18 항에 있어서,상기 복수의 후보 영역들 중 적어도 일부를 특이 영역들로 결정하는 단계는 상기 복수의 후보 영역들 각각에 대한 분류 성능 그래프 및 정확도 성능 그래프에 기초하여 상기 특이 영역들을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

제18 항에 있어서,착륙선이 착륙할 착륙 지점 및 상기 착륙 지점에 착륙하기 위한 착륙 궤도를 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 복수의 후보 영역들 중 적어도 일부를 특이 영역들로 결정하는 단계는, 상기 복수의 후보 영역들 각각에 대한 분류 성능 그래프와 정확도 성능 그래프, 및 상기 착륙선의 1차 착륙 일시에 기초하여 상기 복수의 후보 영역들 중 적어도 일부를 제1 특이 영역들로 결정하는 단계; 상기 관측 지역 내에 상기 제1 특이 영역들을 포함하는 제1 온보드 맵을 생성하는 단계; 상기 복수의 후보 영역들 각각에 대한 분류 성능 그래프와 정확도 성능 그래프, 및 상기 착륙선의 2차 착륙 일시에 기초하여 상기 복수의 후보 영역들 중 적어도 일부를 제2 특이 영역들로 결정하는 단계; 및 상기 관측 지역 내에 상기 제2 특이 영역들을 포함하는 제2 온보드 맵을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특이 영역 결정 방법.

컴퓨팅 장치를 이용하여 제1 항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

관측 지역의 적어도 일부가 나타난 복수의 영상들, 및 컨벌루션 신경망 기반의 인공 신경망을 저장하는 메모리; 및상기 관측 지역과 상기 관측 지역 내의 복수의 후보 영역들을 결정하고,상기 복수의 영상들 각각에 위치 정보를 라벨링하고,상기 복수의 영상들 각각에서 상기 복수의 후보 영역들 각각을 탐색하도록, 상기 위치 정보가 라벨링된 상기 복수의 영상들을 기초로 상기 인공 신경망을 트레이닝하고,상기 트레이닝된 인공 신경망에 기초하여 상기 복수의 후보 영역들 각각의 피탐색 성능을 평가하고,상기 복수의 후보 영역들 각각의 상기 피탐색 성능을 기초로 상기 복수의 후보 영역들 중 적어도 일부를 특이 영역들로 결정하고,상기 관측 지역 내에 상기 특이 영역들을 포함하는 온보드 맵을 생성하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 온보드 맵 생성 장치.

착륙선의 프로세서에 의해 상기 착륙선의 방향을 결정하는 방법에 있어서착륙 궤적에 따라 비행하면서 미리 설정된 고도에서 미리 설정된 관측 지역을 촬영하여 관측 지역 영상을 생성하는 단계;메모리에 저장된 온보드 맵의 상기 관측 지역 내의 특이 영역들을 상기 관측 지역 영상에서 탐색하는 단계; 및상기 관측 지역 영상에서 탐색된 특이 영역들의 배치 방향과 상기 온보드 맵의 상기 특이 영역들의 배치 방향의 차이를 기초로 상기 착륙선의 방향을 결정하는 단계를 포함하고,상기 온보드 맵은,관측 지역과 상기 관측 지역 내의 복수의 후보 영역들을 결정하는 단계;상기 관측 지역의 적어도 일부가 나타난 복수의 영상들 각각에 위치 정보를 라벨링하는 단계;상기 복수의 영상들 각각에서 상기 복수의 후보 영역들 각각을 탐색하도록, 상기 위치 정보가 라벨링된 상기 복수의 영상들을 기초로 컨벌루션 신경망 기반의 인공 신경망을 트레이닝하는 단계;상기 트레이닝된 인공 신경망에 기초하여 상기 복수의 후보 영역들 각각의 피탐색 성능을 평가하는 단계;상기 복수의 후보 영역들 각각의 상기 피탐색 성능을 기초로 상기 복수의 후보 영역들 중 적어도 일부를 상기 특이 영역들로 결정하는 단계; 및상기 관측 지역 내에 상기 특이 영역들을 포함하는 상기 온보드 맵을 생성하는 단계를 수행하는 컴퓨팅 장치에 의하여 생성되는 것을 특징으로 하는 착륙선의 방향 결정 방법.