초록 ▼

□ 연구개발 목표
○ 현재 운영중인 위성의 영상정보 활용을 통한 재난관리, 도시계획 등 국민생활과 연관된 기술개발 로드맵 수립 지원
○ 국내 위성으로 축적된 위성영상을 분석, 정제하여 데이터를 구축함으로써 딥러닝 기술개발을 위한 기반 마련
○ 위성영상 데이터를 활용한 AI, 딥러닝 기반 자동탐지기술 제안 및 구현

□ 연구개발 내용
○ 국내외 위성영상 데이터셋 및 자동탐지 기술현황 조사
⇒ 국가 기관 및 연구논문, AI 경진대회등을 통해 배포된 위성영상 데이터셋 수집 및 분석
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□ 연구개발 목표
○ 현재 운영중인 위성의 영상정보 활용을 통한 재난관리, 도시계획 등 국민생활과 연관된 기술개발 로드맵 수립 지원
○ 국내 위성으로 축적된 위성영상을 분석, 정제하여 데이터를 구축함으로써 딥러닝 기술개발을 위한 기반 마련
○ 위성영상 데이터를 활용한 AI, 딥러닝 기반 자동탐지기술 제안 및 구현

□ 연구개발 내용
○ 국내외 위성영상 데이터셋 및 자동탐지 기술현황 조사
⇒ 국가 기관 및 연구논문, AI 경진대회등을 통해 배포된 위성영상 데이터셋 수집 및 분석
⇒ 민간 기업의 기술수준 분석 (국내 – 에스아이에이 / 국외 - 디지털 글로브(Maxar), 오비탈 인사이트, 에어버스, 플래닛, 데카르트랩스 등)
⇒ 학회 및 학술지에 발표된 최근 연구 동향 분석
○ 해외 개방형 데이터셋의 벤치마킹을 통한 아리랑 위성영상 기반 대규모 학습 데이터셋 구축 방안 연구 (ex. SpaceNet challenge 1 – Semantic Segmentation 기법 적용을 통해 건물 검출 데이터셋 구축)
⇒ 해외 개방형 데이터셋과 호환성 유지
⇒ 육안식별 가능한 객체의 메타데이터 생성 (선박, 건물, 자동차 등)
○ 다양한 최신의 딥러닝 이미지 분석 및 AI기술 구현, 적용을 통해 위성영상 탐지에 적합한 딥러닝 아키텍처 및 알고리즘 제안, 연구
○ 연속성 있는 연구 과제 제안 및 관련 정책 수립을 위한 인사이트 및 구체적 로드맵 도출

□ 활용계획 및 기대효과(응용분야 및 활용범위 포함)
○ 딥러닝 기술 활용을 통한 대규모 인공위성 영상 정보의 단시간 분석 능력 보유 및 인적, 물적 자원의 효율적 관리 가능
○ 산불, 해양사고등과 같은 재난사건 발생시 고화질 위성영상을 통한 해당지역 실시간 탐지로 재난관리 지원
○ 데이터셋 구축을 통한 관련 분야 민간분야 기술개발 지원 및 신사업 부가가치 창출 도모
○ 위성영상에 적합한 자동 객체탐지 기술을 제안하고, 경진대회등을 이용하여 이후 연속적인 기술 개발 촉진

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 연구 분야 ... 3
• 보안 등급의 분류 및 결정사유 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발 목표 및 평가주안점별 성과 ... 5
• 1-1. 연구개발 목표 ... 5
• 1-2 평가주안점별 성과 ... 5
• 1-4. 선정/단계/연차점검의견 ... 7
• 2. 추진내용 및 연구개발결과 ... 8
• 가. 주요 위성영상 데이터셋 현황 및 자동탐지 기술현황 조사 ... 8
• 나. 객체 자동탐지 기술 개발방안 연구 ... 20
• 다. 대규모 학습 데이터셋 구축 및 배포방안 연구 ... 31
• 라. 정책 수립방안 연구 ... 34
• 2-2. 추진 일정 실적 ... 37
• 3. 연구 개발 결과의 활용 방안 ... 38
• 가. 인공지능, 딥러닝 기반 위성영상 객체 자동탐지기술 개발방안 연구 ... 38
• 나. 인공지능학습에 필요한 위성영상 정보 데이터셋 구축 및 배포방안 연구 ... 39
• 4 당초 연구계획 대비 주요 변경사항 ... 41
• 첨부목록 ... 42
• 첨부1 연구개발 목표의 달성도 증빙 ... 43
• 끝페이지 ... 64