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Transcription:

최신 ICT 이슈 거대사업으로부상중인딥러닝기반위성영상분석 * 인공지능기술이발전하고실생활에적용분야를넓혀가고있는가운데, 자동차산업에이어우주산업도인공지능에의한구조적변화가예상되며, 인공위성비용이낮아지고수집데이터가급증하면서딥러닝을이용한위성영상분석이새로운시장으로부상중 커넥티드카와무인자동차기술로인해자동차산업이큰변혁의시기를거치고있는데이어, 최근에는항공우주산업의환경도급격한변화를맞이하고있음 - 테슬라의 CEO 일론머스크가창업한우주운송회사 스페이스 X(SpaceX) 는로켓부스터를재사용함으로써위성발사비용을획기적으로낮추고있음 - 구글은초소형위성을클러스터로운영하는벤처기업 스카이박스이미징 (Skybox Imaging) 을인수하여위성사업에나서고있음. - 미국우주항공국 (NASA) 은주력위성에서촬영한이미지를모두공개하는오픈데이터정책을내놓았음 - 이러한변화들은향후위성영상의수가기하급수적으로증가할것이고따라서데이터분석이중요해질것임을예고하는동시에, 국가차원의산업이었던항공우주산업이실생활과보다밀접해질것임을예상하게함 향후위성영상데이터의분석이산업의핵심역량이될것으로예상됨에따라, 최근급속히발전중인딥러닝을이용한위성영상비즈니스에관심이쏠리고있음 - 2016 년초샌프란시스코에서개최된 RE.WORK Deep Learning Summit 컨퍼런스에서는최신인공지능기법과응용사례가소개되었으며, 이자리에서도우주산업과딥러닝의결합이화 제가되었음 - 뉴멕시코에본사를둔벤처기업 데카르트랩 < 자료 > Google Cloud Platform ( 그림 1) 데카르트랩스 * 본내용과관련된사항은산업분석팀 ( 042-612-8296) 과최신 ICT 이슈컬럼니스트박종훈집필위원 (soma0722@naver.com 02-739-6301) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 23

주간기술동향 2016. 3. 23. 스 (Descartes Labs) 는대규모신경망을통해위성사진을분석하는기술을개발하고있음 - 데카르트랩스의공동창업자인스티븐브럼비는 클라우드에서본지구 (Seeing the Earth from the Cloud) 라는제목의강연을통해위성이미지를딥러닝으로분석하는기법과비즈니스트렌드를소개 - 데카르트랩스는로스알라모스 (Los Alamos) 국립연구소에서스핀아웃한기업으로 7 년간대규모신경망연구를진행해오고있음 - 로스알라모스는 2 차세계대전당시원자폭탄을개발한것으로유명하며, 그이후로는슈퍼컴퓨터연구에서세계를선도해왔고, 최근에는슈퍼컴퓨터급의신경망에서대규모데이터를분석하는기법을연구하고있음 데카르트랩스는위성사진에서유의미한정보를추출하는기술을개발하고있으며, 대표적인예가작물수확량예측시스템임 - 분석대상은모든위성이미지가되며, Feature Extraction( 특성추출 ) 의과정을거쳐필요로하는대상객체만추출해냄 - 가령위성사진에서특정작물에대한데이터를추출하도록시스템을교육시킨다음, 과거 10 년동안의위성사진분석을실행시키면, 추출한작물데이터에관한통계모델을적용하여실제수확량을예측할수있음 - 실제로위성사진으로부터농장에서재배되는옥수수관련데이터를추출해그해의수확량을예측하고있으며, 이런정보는정부기관이나투자은행등에제공되어농업정책의결정이나관련기업에대한투자결정등에활용되고있음 데카르트랩스의작물수확량예측시스템에는딥러닝기술이적용되고있음 - 위성영상처리응용프로그램을개발하려면우선데이터를집계하고데이터를클리닝하는사전준비절차가필요함 - 데이터양이페타바이트에이르면이런처리에도기술이필요한데, 가령위성이미지로부터구름을제거하는알고리즘을개발해야깨끗한데이터를사용할수있게됨 - 분석에사용되는데이터는 1972 년부터확보된것들이며, 1972 년은 NASA 가위성을이용한원격탐사를본격적으로시작한해임 - 1972 년당시는이미지를처리할수있는계산능력이충분하지않았기때문에위성 24 www.iitp.kr

에서수신한이미지데이터는필름의형태로담겨냉장고에넣어저장되었다가, 이후컴퓨팅자원이확보되면서빛을보게되었음 - 데이터클리닝이끝나면, 이를바탕으로원격감지기술및딥러닝기법을활용하여작물생육상황의지도를작성하게됨 - 위성에서촬영한가시광선이미지와적외선이미지데이터가입력되면, 스펙트럼, 위치정보, 시간정보를기반으로딥러닝기술이특정작물관련정보를추출함 - 이때 USDA( 미국농무부 ) 가발행하고있는작물수확량데이터를수확량의기준량 (Ground Truth) 으로삼고, 이데이터를사용하여시스템을교육시킴 딥러닝기반의작물수확량예측시스템은인간이직접실사를통해예측하는기존방식보다정확도가매우높게나타나고있음 - 가령분석결과로작성된작물생육상황지도는전년대비수확량예상치를보여주는데, 가령우측의지도는 2015 년의옥수수수확량을 2014 년과비교해나타 낸것으로, 색칠된부분은옥수수가재배되고있는지역임 < 자료 > Bloomberg ( 그림 2) 2015 년옥수수수확량예측 - 파란색지역은전년대비수확량이늘어난것을, 반대로빨간색부분은줄어든것을나타내는데, 옥수수가풍작이었던 2014 년에비해 2015 년은빨간색으로표시된지역이눈에많이띔 - 분석지도에서는주별로옥수수재배면적, 단위면적당수확량, 전체수확량등을알수있으며, 수확량예측은블룸버그가발행하는정보등에폭넓게활용되고있음 - USDA 는수확전에작물의수확량예측을발표하고, 2015 년에데카르트랩스는 USDA 에앞서옥수수수확예상량을발표했으며, 데카르트랩스의예측정확도가크게웃돈것으로나타남 - USDA 는농장을순회하며실제로작물을보고수확량을예측하는데, 사람보다는알고리즘을이용한기법이효과적일수있음을보여주고있음 25

주간기술동향 2016. 3. 23. 데카르트랩스처럼벤처기업이위성사업을뛰어들수있게된배경에는미국정부의오픈데이터정책이있음 - 오바마행정부는 2009 년부터오픈데이터정책을추진하고있으며, 민간기업이정부의데이터를활용해혁신을일으키도록지원하는것이목표임 - NASA 역시이흐름에따라인공위성에서촬영한사진의공개를단행하였고, 소유하고있는모든위성영상데이터를무료로공개하였음 - 대표적인것이인공위성의선구자라할수있는랜드샛 (Landsat) 에탑재된센서가수집한지표의데이터를공개한것임 - 랜드셋프로그램은 1972 년에시작하여 8 세대에걸쳐지상을모니터링하고있으며, 현재는 Landsat 7 과 Landsat 8 에서센싱데이터를전송하고있음 - 프로그램시작당시부터현재까지위성영상데이터는 NASA 의사이트외에 USGS ( 미국지질조사국 ) 및아마존웹서비스 (AWS) 에공개되고있으며, 기업과개인은이러한이미지데이터를사용하여신규사업을기획할수있음 인공위성사업이큰전환기를맞이하게된또다른배경은인공위성의발사비용이크게낮아지고있다는것임 - 지금까지인공위성데이터를사용하기위해위성을발사하는비용은 5 억달러정도로알려져있는데, 이시장에서선두를차지하고있는디지털글로브 (DigitalGlobe) 는인공위성제조및발사에총 7 억 5,000 만달러의비용이든다고공표하고있음 - 이에비해일론머스크의스페이스 X 는로켓부스터를재사용하기때문에위성발사비용을 6,100 만달러로낮췄다고공표하고있음 - 일론머스크는페이로드에탑재하는중량이늘어나기때문에실제위성발사비용은 1/ 100 수준이된다고설명하는데, 스페이스 X 의팰콘 9(Falcon 9) 은페이로드 1kg 당발사비용이 4,700 달러라고함 - 위성을대규모의고가구성에서 콘스털레 이션 (Constellation, 성좌 ) 이라는구성으로 옮겨가는것도발사비용을낮추는요인이 < 자료 > Planet Labs ( 그림 3) 초소형위성도브 (Dove) 26 www.iitp.kr

되고있으며, 콘스털레이션은수많은초소형위성 (CubeSat, 큐브샛 ) 을연동하여운용하는방식을말함 - 이시장의선두는벤처기업 플래닛랩스 (Planet Labs) 로최대규모의콘스털레이션을구성하고있으며, 초소형위성인 도브 (Dove) 28 대를연동ㆍ운용하여 Flock 1 이라는콘스털레이션을구성하고있음 - 구글은현재 스카이박스이미징 (Skybox Imaging) 을인수하여콘스털레이션에서플래닛랩스를뒤쫓으려하고있음 인공위성발사비용과위성제조비용이크게낮아지는반면, 위성의수는급증하게됨에따라위성사업도빅데이터분석이중요해지는단계로접어들고있음 - 위성을이용한원격탐사로수집되는데이터의량은계속증가하여 2020 년에는현재의 50 배가될것으로전망되고있음 - 이때문에위성원격탐사에서수집한데이터에서딥러닝기법을활용하여정보를추출하는사업에큰기대가모아지고있음 - 인공위성이미지데이터의분석결과를응용할수있는분야는국방뿐만아니라주식이나선물거래, 도시계획, 내비게이션과자동운전, 환경보전, 보험평가, 시장조사, 공급망관리등다양할것으로예상됨 - 딥러닝은자동차산업에이어우주산업을다음목적으로하고있으며, 구름밖에있었던위성사업은이제지상으로내려와일상생활과접점을넓혀가며일반인들에게새로운가치를제공할준비를해나가고있음 < 참고자료 > [1] Robinson Meyer, A New 50-Trillion-Pixel Image of Earth, Every Day, The Atlantic, 2016. 3. 9. [2] T. S. Last, High-tech startup plans to change how we understand Earth, Albuquerque Journal, 2016. 3. 4. [3] Emily Calandrelli, Astro Digital Releases Platform For Anyone To Analyze Satellite Imagery, Tech Crunch, 2016. 2. 24. [4] Jeff Wilson, Corn Crop Conditions Seen Worsening in Satellite Images, Bloomberg, 2015. 8. 10. 27