인하대 픽셀팀, SW중심대학협의회장상 수상
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인하대는 기계공학과 문정현, 정보통신공학과 김의진, 컴퓨터공학과 정상준·최승혁 학생으로 구성된 픽셀팀이 'SW중심대학 공동 AI 경진대회'에서 SW중심대학협의회장상(4등)을 수상했다고 25일 밝혔다.
전국 51개 SW중심대학의 학생들이 참여한 이번 대회는 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원, SW중심대학협의회가 주관했다. 주제는 ‘위성 이미지 건물 영역 분할’이었다.
인하대에선 총 10개팀(37명)이 참가했다. 참여한 학생들은 약 4주 동안 온라인으로 위성 이미지의 건물 영역 분할을 수행하는 AI 모델을 개발했다.
픽셀팀은 위성영상과 항공사진으로 판독이 어려웠던 지형·지물까지 확인할 수 있도록 하는 AI 모델을 개발했다. 기존 위성 이미지 연구의 경우 수작업으로 건물 객체를 추출하기 때문에 많은 시간과 비용이 들고, 오류 발생 가능성도 있다는 것을 문제점으로 주목했다.
음성인식 자연어 처리 분야의 표준으로 자리 잡은 ‘트랜스포머(Transformer)’ 구조를 컴퓨터 비전 분야에 적용하는 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체의 설계방식)를 활용했다. 많은 양의 위성 이미지를 사전 학습하고 훈련에 필요한 연산량을 크게 줄이면서 AI 모델의 성능을 높일 수 있었다.
학습 이미지의 좌우 반전과 회전, 광도를 왜곡시키는 등 데이터 증강을 통해 어떠한 국가·지형에서도 객체 인식이 가능하게 설계했다. 원격탐사 자료를 이용한 연구가 다각화하는 데 기여할 것이라고 픽셀팀은 기대했다.
인천=강준완 기자
전국 51개 SW중심대학의 학생들이 참여한 이번 대회는 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원, SW중심대학협의회가 주관했다. 주제는 ‘위성 이미지 건물 영역 분할’이었다.
인하대에선 총 10개팀(37명)이 참가했다. 참여한 학생들은 약 4주 동안 온라인으로 위성 이미지의 건물 영역 분할을 수행하는 AI 모델을 개발했다.
픽셀팀은 위성영상과 항공사진으로 판독이 어려웠던 지형·지물까지 확인할 수 있도록 하는 AI 모델을 개발했다. 기존 위성 이미지 연구의 경우 수작업으로 건물 객체를 추출하기 때문에 많은 시간과 비용이 들고, 오류 발생 가능성도 있다는 것을 문제점으로 주목했다.
음성인식 자연어 처리 분야의 표준으로 자리 잡은 ‘트랜스포머(Transformer)’ 구조를 컴퓨터 비전 분야에 적용하는 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체의 설계방식)를 활용했다. 많은 양의 위성 이미지를 사전 학습하고 훈련에 필요한 연산량을 크게 줄이면서 AI 모델의 성능을 높일 수 있었다.
학습 이미지의 좌우 반전과 회전, 광도를 왜곡시키는 등 데이터 증강을 통해 어떠한 국가·지형에서도 객체 인식이 가능하게 설계했다. 원격탐사 자료를 이용한 연구가 다각화하는 데 기여할 것이라고 픽셀팀은 기대했다.
인천=강준완 기자