프로젝트 소개
본 과제는 고해상도 항공 사진 속 건물이나 선박 같은 사물을 자동으로 찾아내는 인공지능(AI) 모델을 개발하는 연구임. 대용량의 항공 사진은 일반적인 AI 모델이나 프레임워크로 처리하기 어렵고, 비전문가에게는 더욱 복잡한 문제이기에, 이를 해결할 특화된 AI 기술 개발을 목표로 함.
연구 목표는 5K 이상, 10K 이하의 TIFF 이미지 파일에서 mAP 80% 이상의 정확도로 사물을 탐지하는 AI 모델을 개발하여, 약 1억 화소 이상의 항공사진에서 사물을 인식하는 기술을 구현하는 데 있음. 본 사업 기간 내 1GB에 달하는 항공사진용 사물인식 모델 개발 및 고도화가 목표임. 핵심 연구 내용은 C++ 기반 멀티프로세싱 기법을 활용한 고용량 이미지 전처리 기술 개발 및 전처리된 데이터를 분할하여 추론을 수행하는 사물인식 AI 모델 개발임. 딥러닝 기반의 FASTER-RCNN 모델과 FPN 모델을 결합하여 구현하며, 이를 통해 하나의 AI 모델 모듈을 소스코드로 구현함. 기대 효과는 자율주행, e-commerce 분야에 집중된 기존 AI 플랫폼의 한계를 극복하고, 고용량 항공 사진 처리의 어려움을 겪는 공간정보기업 및 정부기관의 업무 자동화에 기여하는 것임. 또한, 항공사진 분석 분야에서 인공지능 기술의 영향력을 확대하고 새로운 수익을 창출할 것으로 전망됨.