위성영상을 AI로 분석 좋네요

이 9월 CNN, AP통신 등은 22년 전 실종된 남성의 시신을 발견 했다는 소식을 전했습니다. 다만 흔한 사건 중 하과인으로 간주될 수 있는 이 소식이 관심을 끈 것은 구글의 위성지도 서비스 구글어스(Google Earth)를 통해 실종 남성을 발견했기 때문입니다. 플로리다 주 팜 비치 카운티에 살던 한 주민이 과거 지나친 사람이 살고 있던 마을의 연못을 구글 어스로 조사하던 중 물에 빠진 자동차 1대를 발견했습니다. 조사 결과 하나 997년 실종된 남자가 차에서 발견된 것 이다니다.

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인공위성과 사람의 눈이 미제로 영원히 가려질 뻔 했던 실종사건을 우연히 해결한 셈인데요. 만약 인간이 아닌 인공지능(AI)이 이런 역할을 인공지능과 함께 한다면 어떨까요? 더 많은 사람들을. 더 빨리 찾을 수 있을텐데요? 실제로 AI 기술이 놀라운 속도로 발전하면서 항공우주 분야에서도 AI를 이용한 새로운 시도가 이루어지고 있습니다. 항공 우주 기술과 AI의 만남, 거기서 어떤 일이 일어나고 있는 것일까요.

실종자 수색은 그야말로 스토리로서 극히 한 부분의 영역입니다. 인공위성이 포착한 영상을 AI 기술로 분석하여 우리 실생활과 관련된 다양한 용도로 사용하게 됩니다. 실제로 올해 20하나 6년 창업한 스위스 픽테라(Picterra)는 인공 위성이나 드론에서 촬영한 지구 관측 키위,를 AI으로 분석하고 안 주네요. 예를 들어 포도나무가 빽빽하게 심어진 땅에서 어디가 비어 있는지, 어디에 포도나무에 더 많은 열매가 달려 있는지 컴퓨터의 도움으로 단 몇 초 만에 찾아냅니다.

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농부 등 인공위성이 과인의 컴퓨터 등 첨단기술과는 다소 거리가 있는 사람도 쉽게 쓸 수 있는 실용적인 AI 도구를 만든다는 게 이 회사의 목표입니다.수백만 채의 광대한 농경지의 많은 정보를 수집했다고 해도 여기서부터 있는 전천과 사람이 목표로 하는 데이터를 얻으려면 오랜 시간이 걸립니다. 이 회사가 개발한 AI 알고리즘은 인공위성과 드론 영상에서 특이점을 발견하고 무엇을 찾으려는지 예시를 몇 개 입력하면 AI 알고리즘이 단 몇 분 만에 의미 있는 정보를 도출해 재공할 것이다. 여기에 영상데이터를 분석하면 작황은 물론 개별 작물의 성장상태를 파악할 수 있어 농부들은 이 정보를 통해 먼저 수확하는 구역을 결정할 것이다.게다가 건물 위의 무허가 건물을 찾는 데도 인공위성과 AI 기술이 활용되고 있습니다. 중국 산둥 성 국토 자원부는 2018년부터 전자 상거래 업체인 알리바바(Alibaba)과 협력하여 AI기술로 위성 원격 감지 영상을 자동적으로 분석하고 식별·대조하는 작업에 착수했습니다. 기존에는 이 일을 사람이 맡아서 수행했는데요. 위성 E과의 항공촬영 영상에서 건축물 하과명씩을 비교했기 때문에 작업 가끔 지난 몇 개월이 너무 걸렸습니다. 그러나 AI기술을 적용하면 몇개월이 걸리는 위성 사진 분석 작업이 1분이면 충분하겠지. 이곳에 적용된 기술은 알리바바의 딥러닝 팀이 개발한 위성감지 우주영상 식별시스템이었습니다.

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미국의 실리콘밸리를 중심으로 급부상하고 있는 우주 산업의 특징 또한, 빅데이터나 AI등을 충분히 활용한다는 점이다. 특히 최근에는 전 세계 항만, 광산, 정유시설, 대형마트 등의 위성사진을 수집하고 이를 경제지표로 해석하는 서비스가 주목받으며 우주산업의 새로운 길을 열어가고 있습니다. 이런 분야의 1등 기업으로는 OB가면인사이트(Orbital Insight)와 스페이스노우(Space Know)등을 들 수 있습니다.오비가면 인사이트의 경우 엄청난 양의 위성영상을 AI를 통해 분석하여 색다른 형태의 정보를 제공합니다. 지구 상공에 떠 있는 수많은 인공위성이 하나하나 촬영해 보내지는 방대한 양의 위성영상을 클라우드 컴퓨팅 기술을 통해 다운로드합니다. 이를 AI 기반 알고리즘을 통해 고객이 원하는 정보를 분석하여 제공하는 것이다. 미국 쇼핑몰 주차장에 주차된 차량을 하나 정기간 촬영한 위성영상을 분석해 쇼핑몰 재고 관리와 미국 경기 동향 예측에 활용합니다. 놀이공원 내 자동차 수를 시즌별로 계산해 트렌드를 분석하기도 합니다. 최근에는 세계은행과 공동으로 스리랑카의 과거 경제성장률 전천과 수년간 위성으로 촬영한 차량 수, 건물 수 등의 전 천량을 바탕으로 개발도상국의 빈곤 해결 정책 수립에 필요한 정보를 제공하고 있습니다.이 회사의 가치를 인정받는데 하나도 나쁘지 않았는데요. 차이나 원유 저장탱크를 찍은 위성영상을 바탕으로 세계 최대 귀지 소비국인 차이나 원유의 현황을 한눈에 파악한 것이다. 노하우는 이렇습니다. 우선 원유 저장탱크를 촬영한 위성영상부터 탱크 지붕에 드리워진 그림자를 딥러닝 알고리즘으로 분석해 원유가 얼마나 나쁘게 저장돼 있는지를 파악합니다. 따라서 이를 실제 지속해서 분석하면 현재의 저장량과 변동량, 향후 수요량 등의 정보를 그래프와 수치로 나타낼 수 있습니다. 원유회사에 이 정보를 제공하여 적정한 원유공급가격 결정과 수요량 예측에 활용하고 있습니다. 실제로 이런 노하우를 통해 지난해 차이나 원유 저장량이 차이나 당국의 공식 발표보다 많다는 사실을 밝혀 월가를 비롯한 전 세계 금융업계의 주목을 받았습니다.

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공간 노 또 반도의 공업 지대가 후는 약 22억개의 인공 위성 영상 분석하고 원유 탱크 재고 공장의 건설 현장 등을 바탕으로 글로벌 투자자들이 참고할 수 있는 반도 인공 위성의 제조업 지수(중국 Satellite Manufacturing Index, SMI)을 공급하고 있습니다. 위성영상 알고리즘을 활용해 특정 국가의 산업 기업의 공장 정세를 파악하고, 국가 제조 활동을 분석하고, 산업 지수를 측정하는 겁니다. 우주에서 인공위성이 촬영한 매우 난량의 데이터가 AI와 만나 나쁘지 않고 새로운 수준의 고부가가치 정보를 만들어 내고 있는 것입니다.이들 회사뿐 아니라 위성영상을 활용한 다양한 부가가치를 창출하는 신생 중소기업들이 앞다퉈 탄생하고 있는데요.세계적인 위성영상 전문 중소기업인 디지털글로브와 클라우드 컴퓨팅 서비스를 공급하는 아마존, 글로벌 인공지능 컴퓨팅 기업 엔비디아 등은 컨소시엄을 구성하고 스페이스넷(SpaceNet)을 출시해 일반인들에게 위성영상 분석 도구를 공급하고 있습니다. 스페이스 네트는 50㎝의 고해상도 위성 영상을 디플러 닌 알고리즘을 통해서 지능화되고 자동적으로 건물과 도로 등 지도를 제작하고, 도시 인프라의 변화 등을 추적해서 파악하는 것입니다. 또 RS메트릭은 1개 1개, 낮, 육지별 소매업 방문자 수와 이탈 수, 상점별 주차 수, 대형 쇼핑몰 방문자 수 등의 데이터를 위성 화상에서 분석하여 산업 지수를 제시합니다. 데칼트랩스는 위성영상과 머신러닝 플랫폼을 활용해 미쿡 옥수수, 밀 등 농작물 생산량을 예측합니다.이렇게 인공위성과 AI가 결합할 때 가장 큰 위력을 발휘하는 것은 매우 많은 양의 데이터를 아주 나쁘지 않고 빠른 속도로 처리할 수 있다는 점입니다. 매 하나 세로프게앗프데ー토되는 수많은 위성 영상을 분석하기 위해서는 산술적으로 800만명의 인력이 필요합니다. 하지만 오비탈 인사이트 등이 개발한 AI 알고리즘을 활용하면 단 몇 명만으로 정보처리를 할 수 있을 겁니다. 또 특정의 하루 경제 현상에 관한 통계도 나쁘지 않다.료묘은 약 1개월 정도 걸리지만, AI알고리즘을 활용하면 불과 몇시간에 필요한 답을 찾을 수 있습니다.

물론 AI의 역할은 인공위성이 지구로 보내온 영상정보 분석에만 국한된 것은 아닙니다. NASA는 우주 쓰레기라고 불리는 버려진 인공위성을 정보의 보고로 바꾸기 위한 프로젝트를 진행 중입니다. 2003년에 개발한 ASE(Autonomous Sciencecraft Experiment, 자동화 우주 연구 시스템)는 NASA가 진행한 최초의 AI프로젝트입니다 당신이다. 버려진 인공위성에 쌓여있는 데이터를 AI로 분석해 지구의 미래를 예측하는 것이 ASE 프로젝트의 목표입니다. 대상이 된 1위성은 2000년 발사하고 20일 7년 3월 가동이 중단된 EO일(Earth Observing-일). EO-일은 임시 무기한 자동화 방식으로 지구에서 발생한 각종 기상 및 지질 현상 데이터를 축적하였습니다. NASA는 일, 500쪽에 달하는 연구 기록, 만 2,000여의 영상을 분석하면 향후 바루 셍후와루 지구의 이상 징후를 사전에 파악할 수 있다고 기대하고 있습니다.​ 또 2020년 화성 탐사선 프로젝트에서도 AI가 주축이 되어 화상 탐사 활동을 펼칩니다. 탐사선에는 탐사차도 AI 기술로 움직이는 자율주행차입니다. 이 차량에는 각종 이미지와 광물을 자체 분석하는 AI 플랫폼이 장착됩니다. 탐사차량의 작업이 늦어지면서 땅이나 자동으로 일정을 변경하고 변수를 줄이는 등의 작업도 AI가 담당합니다. 이와 함께 민간 우주 개발 회사인 스페이스 X는 사물 인터넷(IoT)기술로 무장한 초소형 군중 위성 5,000개를 발사하고 벌떼처럼 지구를 에워싸며 새로운 인터넷 시스템을 가동하는 프로젝트를 추진 중인데. 이들이 벌떼처럼 지구 저궤도 상공을 돌며 보내지는 데이터의 규모는 기존 위성에서 받는 데이터의 양을 뛰어넘어 빅뱅 수준이 될 수 있다는 전망이 자신입니다.

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연구원들도 AI를 통한 위성영상 분석 알고리즘 개발에 박차를 가하고 있습니다. 고해상도 위성영상을 사람이 일일이 분석할 경우 상당한 시간이 걸릴 뿐 아니라 과도한 인력 투입이나 처리 지연 등 효율성도 크게 떨어집니다. AI를 통해 위성 영상을 분석하면 단시간 내에 광범위한 지역 정보를 얻게 됩니다. 연구진은 현재 해외 위성영상, 항공사진 등을 바탕으로 선박이 자신의 비행기, 차량, 건물 등 지구상의 특정 물체를 인식할 수 있는 알고리즘을 구현하고 있습니다. 향후 아리랑 3호, 아리랑 3A호 등 한국의 인공 위성이 촬영한 영상을 AI기술로 분석할 수 있는 시스템을 구현할 계획 이다니다.또한 드론을 AI와 접목하여 국민의 안전을 높이기 위한 군중 드론에 대한 연구도 진행하고 있습니다. 다수의 드론이 촬영한 고화질의 영상 정보를 각각 수신해 AI를 통해 영상을 합체시켜 넓은 지역에 대한 거대 영상을 발발시킬 수 있는 기술입니다. 기술개발이 완료되면 넓은 지역에 대한 실시각 탐색이 가능해져 실종자 탐색이 자신의 적군 탐지, 산불 감시, 농작물 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.

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이 2016년 81국제 학술지<사이언스(Science)>은 그와은심로웅 연구 결과를 하 쟈싱 발표할 것이다. 빈곤 퇴치 스포츠를 하고 있는 유엔이 인공위성과 AI 기술을 결합해 빈곤국의 경제 실태를 한눈에 파악할 수 있는 분석 결과를 얻었습니다. 행정적인 연구가 아니라 구글맵을 통해 free로 얻은 고화질 위성영상을 AI 기계학습(머신러닝) 기술로 분석한 정보였습니다. 위성 화상과 AI으로 분석한 결과 나 이지리아 지상별 1인당 하루 평균 지출액이 1.5~8달러 정도의 것으로 쟈싱 타고 나입니다. 특히 북부 지상은 국제 빈곤 기준인 1.92달러에도 미치지 못한 것이 연구되었습니다. 종전까지 위성 영상으로 지상의 다른 소득 분포를 안다는 것은 상상조차 하지 못한 1이옷움니다. 항공우주 및 AI 만자신다, 이로 인해 우리는 역시 어느 새로운 정보와 데이터를 주고받게 될까요? 기획/제작: 항공우주 Editor 오요한자문/감수: 위성활용부 오한 박사