텔레픽스 AI 연구진, 세계 정상급 학회서 최고학술논문상 수상

인공위성 영상 분야 논문평가 1위 올라…세그멘테이션 성능 획기적 향상 기술 제안

위성 AI 토탈 솔루션 기업 텔레픽스(대표 조성익)가 세계적인 인공지능(AI) 학회인 'ICLR(표현 학습 국제 학회)'에서 인공위성 영상 분야 최고학술논문상을 수상했다고 21일 밝혔다.

ICLR은 데이터로부터 유의미한 표현을 자동으로 학습하는 딥러닝 기술(표현 학습)을 주로 다룬는 국제 학회다.

NeurIPS(신경정보처리시스템학회), ICML(국제머신러닝학회)와 함께 구글 스칼라가 발표하는 h5 인덱스(최근 5년간 발표된 논문들이 인용된 횟수의 중앙값) 기준 인공지능 및 기계학습 분야 최상위 학회로 꼽힌다.

텔레픽스가 제안한 인페인팅 디퓨전 모델 기반 데이터 생성 개요.(자료=텔레픽스)

텔레픽스 측은 "2건의 논문을 출품, 모두 통과됐다"며 "원격탐사 분야 논문은 전체에서 부문 1위를 차지했다"고 말했다.

부문 평가 1위에 올라 최고학술논문상을 받은 논문은 스티브 안드레아스 임마누엘 주임연구원이 주도했다. 주제는 ‘인페인팅 디퓨전 모델을 통한 원격탐사 분야의 퓨샷 세그멘테이션 문제 해결’이다.

디퓨전 기반 이미지 인페인팅 기법을 활용, 위성영상 학습 데이터가 부족한 상황에서도 높은 객체 분할 성능을 달성할 수 있는 방법을 제안했다.

한다. 즉, 새로운 클래스 객체를 위성영상에 자연스럽게 채워 넣는 방식으로 예시를 생성하고, 이를 통해 학습 데이터를 효과적으로 늘림으로써 딥러닝 모델의 일반화 성능을 저해하는 과적합 문제를 완화한다.

이외에 수상은 하지 못했지만, 학회에 통과한 다른 1편의 논문은 ‘주기적 신호 학습을 위한 신경 함수’라는 제목으로 출품했다. 이 논문은 AI연구팀 조우진 연구원이 제1저자로 참여했다

논문에서 조 연구원은 기저 신호가 공간적 또는 시간적으로 주기성을 갖는 경우, 측정값으로부터 주기적인 패턴을 추출하고 이를 신호 표현에 활용하는 새로운 네트워크 아키텍처를 제안했다.

위성영상으로 식생, 기후 변화와 같은 주기적인 환경 변화를 모니터링할 때, 촬영 간격이 긴 구간에서도 주기성을 기반으로 데이터를 예측해 연속적으로 모니터링할 수 있다.

이들 2건의 논문은  24일부터 오는 28일까지 싱가포르에서 열리는 ICLR 2025에서 전 세계 AI 분야 전문가와 업계 관계자들에게 공개된다.

텔레픽스 권다롱새 최고데이터사이언티스트(CDS)는 “특수한 모델 아키텍처나 복잡한 학습 전략이 필요한 기존의 방식에 비해 비교적 간단히 제한된 데이터 환경에서 객체 분할 성능을 크게 향상시킬 수 있어, 실제 원격탐사 분야에 큰 잠재력이 있을 것"으로 기대했다.

한편 텔레픽스는 최근 위성정보 기반 원자재 물동량 분석 서비스 ‘메탈스코프(MetalSCOPE)’가 한국 기업 최초로 세계경제포럼(WEF) 인공위성 기반 지구관측 활용사례로 선정됐다.