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MAXAR의 HD 위성 이미지와 머신러닝의 만남

저-멀리 인공위성에서 찍었다고 화질이 안 좋을 거란 생각은 그만! 

MAXAR는 고해상도 위성 이미지를 제공한답니다. 

 

출처: Maxar 홈페이지

 

지구 관측과 우주 인프라 기술 분야에서 최고로 손꼽히는 MAXAR가 가진 슬로건!

For A Better World✨ 

Maxar는 이 슬로건의 뜻처럼 그들의 선도적인 혁신, 솔루션과 사회 및 공공 경영 관행을 적용함으로써 지속가능한 발전을 위해 노력하고 있습니다.

이번 포스팅에서는 현재 궤도에 90여 개의 인공위성을 가진 Maxar의 HD 위성 이미지에 관해 이야기해드리려고 합니다. 

 

Maxar의 HD 기술?

HD, UHD급 화질..TV에서만 들어봤는데 인공위성 이미지에도 HD 기술이 들어갈 수 있다니 신기하지 않으신가요?!

Maxar만의 고화질(HD) 기술은 고해상도 위성 이미지의 선명도를 향상시켜 기존 이미지보다 미세한 부분까지 더 선명하게 파악할 수 있다고 합니다. 예를 들어 건물의 가장자리, 건축 설계 세부 사항, 도로 표시 및 차량 등과 같이 흐릿하게 보이는 것들까지도 말이죠!

아래 사진을 통해 Maxar의 HD 기술의 향상된 품질을 볼 수 있습니다. 

31cm 해상도에서 WorldView-3으로 본 거리, (왼쪽, 기본 이미지), (오른쪽, HD로 처리한 이미지)

 

어떠신가요! 태양 전지판의 선이나 자동차의 앞 유리나 나무와 같은 작은 디테일까지 선명하게 보이지 않나요?

Maxar는 단순히 이미지 퀄리티 개선이 아니라 이를 유의미한 수치로 나타내고자 객관적인 데이터를 제공하는 머신러닝(ML)을 이용해 또 다른 테스트를 해보았습니다. 

 

자, 그럼 Maxar는 어떤 주제로 HD 기술을 테스트했을까요?🤓

앞서 말한 Maxar의 ‘For Better World’ 슬로건에서 엿볼 수 있듯이, 이번 테스트 사례로는 UN Sustainable Development Goals (SDGs), 즉 유엔의 지속가능한 발전에 관한 사례 중점으로 가져와 봤는데요. 

그 중 기본 해상도와 HD 해상도 이미지의 차이를 확연하게 볼 수 있었던 사례는

바로 ☀️태양 전지판☀️입니다! 

이번 포스팅에선 태양 전지판에 초점을 맞춰보시면 해상도 차이를 더욱 느끼실 텐데요! 

기존 위성 이미지로는 태양 전지판의 방향과 각도에 따라 반사되는 강렬한 빛이나 패널 구성에 사용되는 재료의 차이로 인해 머신러닝이 안정적으로 식별하기 어려웠는데요.  더 선명하고 분명하게 보이는 HD 이미지로는 구분이 가능할 것으로 판단되어 선택했습니다. 

 

그래서 어떻게 데이터셋을 구성하고 어떤 모델을 사용할까?

태양 전지판 데이터셋은 기본 해상도(30cm), HD 해상도(15cm) 두 가지 버전으로 독일 남부의 Maxar WorldView-3 이미지의 약 100㎢로 구성되었습니다. 물체 감지 모델을 학습할 때 가장 일반적인 방법으로 사각형 모양의 맵 서버에서 그려지는 지리적 영역의 범위인 ‘Bounding box(경계 박스)’를 사용했습니다. HD 이미지에서 Bounding box 및 해당 좌표로 레이블를 지정한 다음 그 좌표를 기본 해상도 이미지에 전송하여 데이터셋을 구성했습니다. 

학습할 모델로는 You Only Look Twice(YOLTv4) 프레임워크를 사용했습니다. YOLTv4는 위성 이미지에서 다양한 크기의 물체 (비행기, 보트 및 자동차)를 성공적으로 감지했고, 오픈 소스 코드였기 때문에 쉽게 테스트를 할 수 있었습니다. 

 

모델 학습은 어떻게 할까?

각 데이터셋은 구성 그룹은 총 3개로 학습된 이미지, 검증 이미지, 그리고 테스트 이미지로 나눠 구성했습니다. 이미지에게 태양 전지판을 인식하는 훈련을 하고 검증 이미지는 하이퍼 파라미터를 조정하는 동안 모델에 대한 객관적인 평가를 제공했습니다. 

평가 중에 사용된 메트릭은 mAP (mean Average Precision: 평균 정밀도)로 모델 파라미터 및 검증 데이터셋을 사용하여 감지된 임계값에 대한 측정된 수치를 뜻합니다. 아래는 학습 후 각 모델이 달성한 mAP을 평가한 차트인데요, mAP은 1에 가까울수록 정확하다고 하는데 HD 이미지의 mAP이 0.912로 기본 이미지보다 월등히 우수하다고 볼 수 있습니다! 

mAP의 수치를 통해 HD 모델이 기본 모델보다 더 안정적임을 알 수 있습니다.

 

분석해보자면?

HD 이미지는 더 많은 태양 전지판을 감지하고 모든 테스트에서 오류도 더 적었습니다. 또한 기존 이미지의 문제가 되었던 다양한 크기의 패널 ​​및 패널 클러스터를 식별할 수 있었습니다. 이로써 태양 전지판과 같이 기존 위성 사진으로는 식별이 어려운 사물을 감지할 때 HD 이미지로 설계 및 테스트 된 모델이 더 나은 성능을 가지고 있다는 것이 증명되었네요! 

기본 해상도 모델(오른쪽)은 일부 태양광 패널을 감지하지만, HD 모델(가운데)은 모두를 감지합니다.

HD 모델(가운데)은 기본 해상도 모델(오른쪽)에서 놓친 모든 태양 전지판을 식별…앗! 하지만 이미지 상단에 잘 못 감지한 부분이 있네요.

 

HD 이미지로 개선된 점을 정확하게 나타내기 위해 테스트 이미지의 Ground truth bounding box(실측자료)를 사용하여 F1 점수를 계산했습니다.

F1 점수는 긍정오류(false positives)와 부정오류(false negatives)를 피하고 올바르게 식별하는 모델의 능력을 측정하는 데 사용되는 점수인데, 0과 1 사이의 범위에서 1은 모든 물체가 완벽하게 감지될 때를 의미한답니다!

아래 표를 보면 반복 테스트에서 HD 모델이 기본 모델보다 우수한 성능을 알 수 있는데요, 이 사용 사례의 경우 데이터셋 해상도를 HD로 변경하기만 했는데 모델 성능이 6% 이상 향상되었습니다. 태양 전지판을 정확하게 식별하는 작업도 수천 시간은 절약될 만큼 효율적이라는 뜻이죠! 

기본 해상도 모델과 비교했을때, HD 해상도 모델은 정확도, Recall 및 F1 점수 모두 더 높은 성능을 기록했습니다. 

 

마지막으로, 

Maxar의 HD 기술은 고화질 이미지 제공뿐만 아니라 머신러닝을 동반하여 반복적인 프로세스가 아닌 모델 성능을 테스트할 때 드는 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있다는 큰 장점이 있었습니다. 이러한 유용한 기술을 더욱 발전시켜 향후 더 미세한 물체도 감지하고 중요한 정보를 수집하는 속도가 빨라질 것이라 기대해봅니다! 

머신러닝이 HD 위성 이미지에도 쓰일 수도 있다는 놀라운 기술의 융합이 매우 흥미로웠던 사례였던 것 같습니다. 다음 포스팅에서는 Maxar의 또 다른 새로운 기술을 들고 올 테니 기다려주세요😉

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고 있는 고객의 사례에 꼭 맞는  무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며,  SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

위성사진도 구독하는 시대? Maxar SecureWatch의 국내 활용 사례!

 

위성사진도 구독하는 시대? Maxar SecureWatch의 국내 활용 사례!

 

안녕하세요, SPH입니다! 오늘은 SPH가 다루고 있는 제품 중 항공/위성사진 분야에서 대적 불가한 세계 리더 자리를 지키고 있는 Maxar Technologies에 관해 얘기해보려고 합니다. 

미국 주식에 관심이 많으신 분들이라면 맥사(Maxar)가 좀 더 친숙하게 느껴지실 수 있는데요, MAXR라는 티커 보신 적 있나요? 요즘 핫한 우주/항공 테마에 대해서 얘기할 때 빠지지 않고 나오는 기업 Maxar는 월스트릿트 투자은행이 선정한 ‘2022 가장 기대되는 우주기업’이며 캐시우드의 Ark Investment가 출시한 우주산업 ETF ARCX의 주요 종목 중 하나이기도 하죠. 미국 정부 기관과 연계되어 NASA 및 미 군사 사업에도 관여하고 있는 그야말로 인공위성/항공 분야의 탑 티어 기업입니다.

짤막하게 Maxar에 대한 설명을 덧붙이자면, Maxar는 인류가 처음 태양계를 탐험하기 시작했을 때부터 우주 산업 시설을 조달하는 기업으로, 오늘날까지 쏘아 올린 우주탐사선만 285개 이상, 현재 기준 지구를 돌고 있는 위성 수는 90개가 됩니다(!). 저장 중인 위성 사진만 125페타바이트(1,024 테라바이트 = 1페타바이트)로 매달 38억 명의 사람들이 Maxar의 위성기술을 경험한다고 하니 그 규모가 실감이 나시나요?

 

Maxar SecureWatch에 관한 짤막한 소개 영상입니다! 3분 40초 가량밖에 하지 않으니 관심 있으신 분들은 시청하시면 좋을 것 같아요!

 

구글맵에서 위성영상을 선택했을 때 나오는 하단의 Image Source를 확인해보신 적 있나요?  오른쪽 하단의 검정 글씨를 보시면 본 이미지가 Maxar의 위성에서 제공된 것임을 확인할 수 있습니다!
(물론 Google Maps에서 제공하는 모든 위성 Image Source가 Maxar에서 제공되는 것은 아니며, 고화질의 이미지의 경우 Maxar의 멤버십을 별도 필요로 한다는 점 상기시켜 드립니다)

 

Maxar Technologies는 위성/항공 분야에서 다양한 솔루션을 보유하고 있는데, 오늘은 그 중에서도 SecureWatch라는 위성영상 구독 서비스를 소개하겠습니다.

사실 SPH는 이미 블로그 포스팅을 통해 몇 차례 SecureWatch의 활용 사례를 소개한 바가 있는데요, SecureWatch와 AI로 부동산 개발을 모니터링한 사례부터 토지 이용 현황을 추적한 사례를 소개했던 포스팅, 다들 기억나시나요? 

이처럼 Maxar의 SecureWatch를 사용하면 다른 지도 플랫폼보다 더 선명하고 최신의 항공/위성 사진을 확인할 수 있습니다. 그럼 이런 항공/위성 사진 타임라인을 국내에서는 어떻게 활용할 수 있을까요? 궁금하시죠? 그럼 저와 함께 SecureWatch를 이용한 국내 항공사진 사례를 확인하러 가보실까요?🏃‍♀️🏃‍♂️

 

 

  1. 가보지~않아도~알~아요🎵 토지개발의 든든한 조력자 SecureWatch

지난 Maxar의 포스팅에서는 SecureWatch를 활용한 미국 부동산 컨설팅 업체 Zonda의 사례를 소개해 드렸었습니다. Zonda에서는 Maxar의 고해상도 위성 이미지 분석을 통해 미국 내 60,000개 이상의 부동산 프로젝트를 모니터링하고 고객에게 인사이트를 제공할 수 있었습니다. 국내의 부동산 개발 산업에도 Maxar의 위성사진을 적용할 수 있을까요?

 

어디를 둘러볼까 고민하던 중 국내에서 요즘 한창 개발로 핫한 그곳, 떠오르는 신도시! 평택시를 둘러보기로 했는데요. 그중에서도 비교적 최근 완공된 아파트(🏦평택 뉴비전 엘크루 아파트, 21년 10월 완공) 를 선택하여 네이버 지도, 카카오 지도, 구글맵, 그리고 Maxar의 SecureWatch 위성사진을 비교해보겠습니다!

 

참고로 네이버지도와 카카오지도의 위성영상은 모두 동일하게 국토지리정보원에서 제공 받고 있었습니다. 그럼 네이버지도와 카카오지도에서 살펴본 평택 뉴비전 엘크루 항공 영상을 살펴볼까요?

<네이버 지도>

 

<카카오지도>

 

위에서 말씀드린 것처럼 두 지도의 Image Source는 동일하였으며, 한 가지 차이가 있다면 카카오지도에서는 연도별 위성사진을 확인할 수 있었습니다. 다만 여기서도 매년 사진이 업데이트되는 것은 아니었습니다(사진 업데이트 주기는 지역에 따라 다를 수 있는 점 참고해 주세요!)

네이버/카카오 지도에서 뉴비전 엘크루 아파트는 이미 작년 10월 완공되었음에도 건설장비들이 늘어져 있는 공사 현장으로만 보입니다…! 아파트 단지 내 도로들도 만들어져 있지 않고 대형 건설장비들만 눈에 들어오네요 😅

 

<Google Maps>

 

구글맵의 경우 앞서 살펴본 네이버/카카오 지도 보다 훨씬 더 저하된 화질은 물론, 최신 사진도 아닌 것을 확인할 수 있었습니다. 구글맵에서는 공사 현장 사진조차 나오질 않네요 😥…

 

마지막으로 Maxar SecureWatch 위성사진을 살펴보실까요?

짜잔✨ 확실히 앞의 지도들보다 훨씬 선명한 이미지에, 업데이트 빈도수도 높았습니다(동일 좌표 기준 2021년 한 해 동안 10번에 걸친 이미지 소스 확인). 아파트 단지 내 도로들은 물론, 지금 아파트 상공에서 바로 찍었다 해도 믿을 수 있을 만큼 높은 정확도를 보여줍니다!

 

SecureWath는 위성사진 타임라인을 제공해서 원하는 날짜별 현황 및 과정을 한눈에 보기 쉽습니다!

 

여기서 눈여겨볼 사실은 Maxar의 SecureWatch는 단순 위성사진을 제공하는 것뿐만 아니라, 위성사진 타임라인을 통한 비교, 디테일한 Image Source의 제공, 보정된 이미지를 통해 좀 더 현실감 있는 고화질의 사진을 받아볼 수 있다는데에 있습니다!

SecureWath를 활용한다면 직접 현장 방문이 어려운 지역의 부동산(이를테면 해외, 또는 광범위한 토지 전체를 살펴봐야 하는 경우), 토지 투자에 필요한 주변 지형 및 인프라 확인, 개발 등의 영역에서 유용하게 쓰일 수 있겠죠?

 

 

2. 지구를 지켜라! 산불 지킴이 SecureWatch 🌍

 

지난달 4일 경북 울진에서 시작된 산불은 13일까지 9일간 계속되었으며 전국 단위로는 처음으로 화재위험경보 ‘심각’ 단계까지 발령되었습니다. 강원 삼척 등지로 확산한 산불은 축구장 면적 4,621개에 이르며 213시간 만에 진화되어 산림청 집계 이래 ‘가장 오래 지속된 산불’로 기억되었습니다.

SecureWatch에서 본 울진 위성 사진을 한 번 볼까요? 올해 3월 6일 찍힌 위성 사진을 통해 산불이 대략 어디서 시작되고 어떻게 번져가고 있는지 모습을 한눈에 볼 수 있습니다. 

 

 

위성 사진이 있다면 산불, 홍수와 같은 자연재해에도 대처할 때 큰 도움이 될 수 있습니다. 실제로 Maxar의 고화질 위성 영상은 Global Forest Watch Fires라는 온라인 플랫폼에서 세계 각지의 산불을 모니터링 하고 제어하는 데 사용되고 있습니다. Maxar에서 쏘아 올린 5개의 위성은 바람의 방향부터 공해 물질, 재해 상황, 산림의 종류 등의 데이터를 제공하고 산불의 원인을 파악하고 컨트롤하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

 

이미지를 넘겼을때 보이는 사진은 같은 위경도 좌표를 찍었을 때 보이는 울진군 북면 두천리의 산불 이전 모습입니다(SecureWatch에서 제공하는 05년 1월 5일부터 21년 7월 9일까지의 위성사진을 종합한 하나의 보정 이미지). 푸르른 강산의 모습을 바라보니 이번 산불로 인한 피해가 더 와닿는데요, 하루 빨리 산불 이전의 모습으로 회복될 수 있기를 진심으로 바랍니다.

 

오늘 함께 살펴본 Maxar의 SecureWatch 활용 사례 어떠셨나요? 각자 몸담고 있으신 산업 분야에 적용해 어떤 인사이트를 얻어갈 수 있을지 아이디어가 떠오르셨나요?
항공/위성사진을 활용할 수 있는 방법은 우주 항공 분야를 넘어서 기후, 환경과 같은 공공산업 분야부터 건축, 부동산과 같은 개발 사업 분야에 걸쳐 무궁무진하답니다.
Maxar 뿐만 아니라 위성/항공 지도 산업의 업계 동향 및 사례를 알아보고 싶은 분들은 앞으로도 SPH 뉴스레터에 많은 관심 부탁드립니다!

 

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 케이스에 존재하는 다양한 제품군을 보유하고 있는 고객의 사례에 꼭 맞는  무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며,  SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다. 감사합니다.