위성영상을 AI로 분석 !!

이 9월 CNN, AP통신 등은 22년 전 실종된 남자가 시체로 발견됐다는 소식을 전했습니다. 다만 흔한 문재 중 몇 개인으로 간주될 뻔했던 이 소식이 관심을 끈 것은 구글의 위성지도 서비스 구글어스(Google Earth)를 통해 실종된 남성을 발견했기 때문입니다. 플로리다 주 팜 비치 카운티에 살던 한 주민이 과거 자신이 샀는데 마을의 연못을 구글 어스로 조사하던 중 물에 빠진 자동차 1대를 발견했습니다. 조사 결과, 첫 997년 실종된 남자가 차에서 발견된 것이다.

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인공위성과 사람의 눈이 미제로 영원히 가려지는가 싶던 실종사고를 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, 그곳에서는 어떤 1개가 벌어지고 있나요.

실종자 수색은 그야말로 첫 번째 줄거리 영역입니다. 인공위성이 포착한 영상을 AI 기술로 분석하여 우리 실생활과 관련된 다양한 용도로 사용하게 됩니다. 실제로 올해 20첫 6년 창업한 스위스 픽테라(Picterra)는 인공 위성 이쟈싱, 드론에서 촬영한 지구 관측 키위,를 AI으로 분석하고 안 주네요. 예를 들어, 포도씨 무가 가득 심어진 육지에서 어디가 비어 있는지, 어디에 있는 포도씨 무에 더 많은 열매가 달려 있는지 컴퓨터로 단 몇 초 만에 찾아냅니다.

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농부 등 인공위성이 본인의 컴퓨터 등 초단 기술과 다소 동떨어진 사람이라도 쉽게 쓸 수 있는 실용적인 AI 도구를 만든다는 게 이 회사의 목표입니다.수백만 채의 광대한 농경지의 수많은 정보를 수집했다고 해도 여기서 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 제공합니다. 게다가 영상 데이터를 분석하면, 작황은 물론, 개별 작물의 성장 상태를 파악할 수 있으며, 농부들은 이 정보를 통해서 가장 먼저 수확하는 구역을 자결합니다.게다가 건물 위의 무허가 건물을 찾는 데도 인공위성과 AI 기술이 활용되고 있습니다. 중국 산둥 성 국토 자원부는 20하나 8년부터 전자 상거래 업체인 알리바바(Alibaba)과 협력하여 AI기술로 위성 원격 감지 영상을 자동적으로 분석하고 식별·대조하는 작업에 착수했습니다. 기존에는 이 일을 사람이 맡아서 수행했는데요. 위성이 본인 항공촬영 영상에서 건축물 하본인씩을 비교했기 때문에 작업 때마다 이 몇 개월이 본인 걸렸습니다. 그러나 AI기술을 적용하면 수개월이 걸리는 위성 사진 분석 작업이 1개로 충분합니다. 요기에 적용된 기술은 알리바바의 딥러닝 팀이 개발한 위성감지 우주영상 식별시스템이었습니다.

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미국 실리콘밸리를 중심으로 급부상하고 있는 우주산업의 특징, 또 빅데이터나 AI 등을 충분히 활용한다는 점입니다. 특히 최근에는 전 세계 항만, 광산, 정유시설, 대형마트 등의 위성사진을 수집하고 이를 경제지표로 해석하는 서비스가 주목받으며 우주산업의 길을 개척하고 있습니다. 이러한 분야의 톱 기업으로는, 오비탈·인 사이트(Orbital Insight)나 스페이스·노우(Space Know)등을 들 수 있습니다.오비탈 인사이트의 경우 매우 난량의 위성영상을 AI를 통해 분석하여 색다른 형태의 정보를 제공합니다. 지구 상공에 떠 있는 수많은 인공위성이 매일 촬영해 보내지는 방대한 양의 위성영상을 클라우드 컴퓨팅 기술을 통해 다운로드합니다. 이를 AI 기반의 알고리즘을 통해 고객이 원하는 정보를 분석하고 제공하는 것입니다. 미국 쇼핑몰 주차장에 주차된 차량을 일정 기간 촬영한 위성영상을 분석해 쇼핑몰 재고 관리와 미국 경기 동향 예측에 활용합니다. 놀이공원 내 자동차 수를 시즌별로 계산해 트렌드를 분석하기도 한다. 최근에는 세계은행과 공동으로 스리랑카의 과거 경제성장률 변이와 수년간 위성으로 촬영한 차량 수, 건물 수 등의 변이량을 바탕으로 개발도상국의 빈곤 해결 정책 수립에 필요한 정보를 제공하고 있습니다.이 회사의 가치를 인정받는 것이 하나도 나쁘지 않았는데요. 차이나 원유 저장탱크를 찍은 위성영상을 바탕으로 세계 최대 에너지 소비국인 차이나 원유의 현황을 한눈에 파악한 것입니다. 방법은 이렇습니다. 우선 원유 저장탱크를 촬영한 위성영상부터 탱크 지붕에 드리워진 그림자를 딥러닝 알고리즘으로 분석해 원유가 얼마나 나쁘지 않게 저장돼 있는지를 파악한다. 따라서 이를 시기적절하게 지속해서 분석하면 현재의 저장량이나 일상의 변동량, 향후 수요량 등의 정보를 그래프와 수치로 나타낼 수 있습니다. 원유회사에 이 정보를 제공하여 적정한 원유 제공 가격 결정과 수요량 예측에 활용하고 있습니다. 실제로 이런 방법을 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 차이나의 공업 지대가 담긴 약 22억개의 인공 위성 영상 분석하고 원유 탱크 재고 공장의 건설 현장 등을 바탕으로 글로벌 투자자들이 참고할 수 있는 차이나 인공 위성의 제조업 지수(China Satellite Manufacturing Index, SMI)를 제공한다 슴니다. 위성영상 알고리즘을 활용해 특정 정부의 산업기업 공장상황을 파악하고 정부의 제조활동을 분석하고 산업지수를 측정하는 것입니다. 우주에서 인공위성이 촬영한 엄청난 양의 데이터가 AI를 만본인인 새로운 차원의 고부가가치 정보를 만들어 내고 있는 것입니다.이들 회사뿐 아니라 위성영상을 활용한 다양한 부가가치를 창출하는 신생 기업들이 앞다퉈 탄생하고 있는데요."세계적인 위성영상 전문기업 디지털 글로브와 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 아마존, 글로벌 인공지능 컴퓨팅 기업 엔비디아 등은 컨소시엄을 구성해 '스페이스 넷(Space Net)'을 출시하고 일반적으로 위성영상 분석 도구를 제공하고 있습니다. 스페이스 네트는 50㎝의 고해상도 위성 영상을 디플러 닌 알고리즘을 통해서 지능화되고 자동적으로 건물과 도로 등 지도를 제작하고, 도시 인프라 변천 등을 추적하고 파악한다. 또 RS메트릭은 하루, 낮 동안 택지별 소매업 방문자 수와 이탈 수, 상점별 주차 수, 대형 쇼핑몰 방문자 수 등의 데이터를 위성영상으로 분석해 산업지수를 나타낸다. 데칼트랩스는 위성영상과 머신러닝 플랫폼을 활용해 미국의 옥수수와 밀 등 농작물 생산량을 예측한다.이렇게 인공위성과 AI가 결합할 때 가장 큰 위력을 발휘하는 것은 엄청난 양의 데이터를 엄청난 속도로 처리할 수 있다는 점입니다. 매일 새로운 업데이트되는 수많은 위성 영상을 분석하기 위해서는 산술적으로 800만명의 인력이 필요하다. 그러나 오비탈 인사이트 등이 개발한 AI 알고리즘을 활용하면 단 몇 명만으로 정보처리가 가능해진다. 또 특정의 하루 경제 현상에 관한 통계가 본인에 오려면 약 1개월 정도 걸리지만, AI알고리즘을 활용하면 단 몇시에 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. 버려진 인공위성에 쌓여있는 데이터를 AI로 분석해 지구의 미래를 예측하는 것이 ASE 프로젝트의 목표입니다. 대상이 된 하나 위성은 2000년 발사하고 20하나 7년 3월 가동이 중단된 EO·하나(Earth Observing·하나). EO-하나은입니다.무기간 자동화 방식으로 지구에서 발생한 각종 기상·지질 현상 데이터를 축적하고 있습니다. NASA는 하나, 500쪽에 달하는 연구 기록, 만 2,000여의 영상을 분석하면 향후 바루 셍후와루 지구의 이상 징후를 사전에 파악하기가 가능할 것으로 기대하고 있다 슴니다. ​도 2020년 화성 탐사선 프로젝트에서도 AI가 주축이 되어 화상 탐사 활동을 펼칩니다. 탐사선 탐사차도 AI 기술로 움직이는 자율주행차입니다. 이 차량에는 각종 기이지와 광물을 독자적으로 분석하는 AI 플랫폼이 장착되어 탐사차량의 작업이 늦어지면서 지역, 자동으로 1개정을 변경해 변수를 줄이는 등의 작업도 AI가 담당하게 됩니다. 이처럼 민간 우주 개발 회사인 스페이스 X는 사물 인터넷(IoT)기술로 무장한 초소형 군중 위성 5,000개를 발사하고 벌떼처럼 지구를 에워싸며 새로 인터넷 시스템을 가동하는 프로젝트를 추진 중인데. 이들이 벌떼처럼 지구 저궤도 상공을 돌며 보내지는 데이터의 규모는 기존 위성에서 받는 데이터의 양을 훨씬 넘어 빅뱅 수준이 될 수 있다는 전망이 과민합니다.

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조사요원들도 AI를 통한 위성영상 분석 알고리즘 개발에 박차를 가하고 있습니다. 고해상도 위성영상을 사람이 하과인 분석할 경우, 꽤 가끔 필요할 뿐 아니라 과도한 인력 투입이나 처리 지연 등 효율성도 크게 떨어집니다. AI를 통해 위성 영상을 분석하면 짧은 시간에 광범위한 지역 정보를 얻게 됩니다. 우리 조사진은 현재 해외 위성영상, 항공사진 등을 바탕으로 선박이 과도한 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 예정입니다.또 드론을 AI와 결합해 국민의 안전을 높이기 위한 군중 드론에 대한 조사도 진행하고 있습니다. 다수의 드론이 촬영한 고화질 영상정보를 실시간으로 수신하여 AI를 통해 영상을 합하여 넓은 지역에 대한 거대 영상을 생성할 수 있는 기술입니다. 기술개발이 완료되면 넓은 지역에 대한 수시탐색이 가능해져 실종자 탐색이 과인적인 적군 탐지, 산불감시, 농작물 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.

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이 2016년 8일 국제 학술지<사이언스(Science)>은 그와은심로웅 연구 결과를 날 발표합니다. 빈곤 퇴치 운동을 벌이고 있는 유엔이 인공위성과 AI 기술을 접목해 빈곤국의 경제 실태를 한눈에 파악할 수 있는 분석 결과를 얻었습니다. 행정적인 연구가 아니라 구글맵을 통해 무료로 취득한 고화질 위성영상을 AI기계학습(머신러닝) 기술로 분석한 정보였습니다. 위성 화상과 AI으로 분석한 결과, 나이지리아의 영토별 1인당 하루 평균 지출액이 1.5~8달러 정도인 것을 알았어요. 특히 북부 용토웅 국제 빈곤 기준인 1.92달러에도 미치지 못한 것이 연구되 옷슴니다. 그동안 위성영상으로 영토별 소득 분포를 알아볼 것이라고는 상상도 못했던 일이었습니다. 항공우주 및 AI의 만남, 이로 인해 우리는 또 어떤 새로운 정보와 데이터를 만날까요? 기획/제작:항공우주 Editor 오요한자문/감수: 위성활용부 오한 박사