지뉴소프트, 대한원격탐사학회서 ‘초분광 파운데이션 모델·AI 반사율 복원 기술’ 발표 작성일 10-22 53 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">추가 학습 없는 초분광 언믹싱 모델, 기존 딥러닝 방식 대비 약 31배 빠른 분석 성능 확인</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="f7UKdwb0WH"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d6d66039a9e72ce22e2f5ea99a15b4f9603d8cf3389812b7178bfd33169e5983" dmcf-pid="4zu9JrKpTG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지뉴소프트 연구소 이충훈 팀장. (지뉴소프트 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/dt/20261022135109497vsrw.png" data-org-width="640" dmcf-mid="V9B4oIfzTX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/dt/20261022135109497vsrw.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지뉴소프트 연구소 이충훈 팀장. (지뉴소프트 제공) </figcaption> </figure> <p contents-hash="5f2f9996f809664f95ee22c35fc6c33797a580d4f7fed8768dfc7653af2828a2" dmcf-pid="8q72im9UWY" dmcf-ptype="general"><br> 초분광 AI 전문기업 ㈜지뉴소프트(대표 김동일)는 지난 21일 개최된 ‘2026 대한원격탐사학회 추계학술대회’에서 초분광 파운데이션 모델과 AI 기반 지표 반사율 복원 기술에 관한 연구성과를 발표했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="1599c4111c224d5e00281e35186e335d14dcf2fe357e2b3c2c8b1de83200171f" dmcf-pid="6BzVns2uhW" dmcf-ptype="general">이번 발표는 △자기지도학습 기반 튜닝 프리 초분광 언믹싱 파운데이션 모델 △초분광 복사휘도-지표 반사율 변환을 위한 이중 분기 분광-공간 융합 Transformer 등 2편의 연구로, 초분광 영상 분석의 효율성을 높이고 서로 다른 센서와 관측환경에서 AI 기술의 활용 가능성을 확대하기 위한 연구성과를 소개했다.</p> <p contents-hash="f48c0ee1247a0a6f94fe1b29fa67365b1afdbe56e16e09b0a6ae2cd10fc0d4b1" dmcf-pid="P1Zp8a0HTy" dmcf-ptype="general">첫 번째 연구는 초분광 영상에 혼합된 여러 물질의 분광정보를 분리하고 구성 비율을 추정하는 ‘언믹싱(Unmixing)’ 기술에 파운데이션 모델을 적용한 것이다. 지뉴소프트는 다양한 센서에서 확보한 약 3만 7,000개의 데이터 패치를 사전학습해 새로운 영상에 별도의 추가 학습 없이 적용할 수 있는 모델을 개발했다. 5개 공개 데이터셋 실험에서 기존 딥러닝 방식과 비교 가능한 정확도를 확보하면서 약 31배 빠른 처리속도를 확인했다. 특히 분석 대상에 따라 물질의 구성 요소 수가 달라지더라도 하나의 사전학습 모델로 2개부터 24개까지 대응할 수 있도록 설계해, 다양한 초분광 영상에 대한 모델 활용 가능성을 높였다. 향후 산림 병해충 탐지, 식생 변화 분석, 환경 모니터링 등 원격탐사 분야에서의 활용이 기대된다.</p> <p contents-hash="3c9473df0cf3410a165099d21d4f032d86a0ccc139c85376902e25f7414e4d7e" dmcf-pid="Qt5U6NpXCT" dmcf-ptype="general">두 번째 연구는 초분광 센서로 측정한 데이터를 물질의 고유한 분광 특성을 나타내는 지표 반사율로 변환하는 AI 기술이다. 지뉴소프트는 영상의 분광·공간정보를 Transformer로 결합해 별도의 대기 관측정보 입력 없이 반사율을 추정하는 모델을 개발했다. 특히 대규모 항공 데이터로 사전학습한 모델을 드론 데이터에 적용한 결과, 드론 데이터만으로 학습했을 때보다 반사율 복원 오차가 21.4% 감소해 센서 간 학습 지식의 활용 가능성을 확인했다.</p> <p contents-hash="0fd2be6ced114410c0cbb003f4567dab94cacf48e9c2ff8e5a8a946d6bd5c9e5" dmcf-pid="xF1uPjUZWv" dmcf-ptype="general">이번 연구성과는 초분광 영상의 분석 효율성과 데이터 활용성을 높이기 위한 핵심 AI 기술의 발전 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 지뉴소프트는 향후 실제 관측 데이터를 활용한 검증을 확대하고, 위성·항공·드론 원격탐사와 산림·환경·제조 등 다양한 산업 분야로 기술 적용 범위를 넓혀갈 계획이다.</p> <p contents-hash="bd37e1457ec48635634d3a76234c9075caedff0ee21a6160b1531b607ebf54e9" dmcf-pid="ygLcvpAiCS" dmcf-ptype="general">지뉴소프트 임태훈 연구소장은 “초분광 AI의 산업 활용을 확대하기 위해서는 센서와 관측환경에 따라 달라지는 데이터 처리 문제와 반복적인 모델 학습의 부담을 해결하는 것이 중요하다”며 “이번 연구는 하나의 사전학습 모델을 다양한 데이터와 분석 과제에 활용하는 범용 초분광 AI 기술로 발전시키기 위한 의미 있는 성과로, 앞으로 실제 산업 데이터를 활용한 성능 검증과 기술 고도화를 통해 활용 가능성을 확대해 나가겠다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="daaf100cdee0a27f36d4e371a89aad21968b628c08c98b68128cd9bfbd845cca" dmcf-pid="WaokTUcnll" dmcf-ptype="general">지뉴소프트는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)의 ‘SW딥테크기술글로벌경쟁력강화사업’, 산업통상부·한국산업기술진흥원(KIAT)의 ‘기업수요기반 차세대연구자 도전혁신 기술개발사업’, 문화체육관광부·한국문화기술기획평가원의 ‘문화기술연구개발사업’ 등의 지원을 받아 초분광 파운데이션 모델과 AI 기반 데이터 처리 기술을 연구개발하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 실증과 사업화를 추진하고 있다.</p> <p contents-hash="b63f52346a2669416fccfce17f59483e1c8e1fac027501677cc55b391e173c0c" dmcf-pid="YNgEyukLWh" dmcf-ptype="general">구본규 기자 qhswls20@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 전투기는 국산, 심장은 미국산..엔진 독립의 조건은? 10-22 다음 "18년 커머스 기술이 기반"…버즈니, 세이코드·노이로 AX 사업 본격화 10-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
