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[IT뉴스]KAIST, 구름에 가린 위성영상 '빈 틈' 메우는 AI 개발...국방 분야도 활용 기대

온카뱅크관리자

2026-10-20 10:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KTr0s2Iks3">
          <p contents-hash="57152223ddb86a6003491d18582cf2a58226fa42fc7b779f2768619810dd6997" dmcf-pid="9ympOVCEEF" dmcf-ptype="general">구름에 가려진 영상을 복원해, 위성 영상의 '빈틈'을 메우는 인공지능(AI) 기술이 국내 개발됐다. 재난 대응, 환경 감시를 비롯해 위성 영상 자료를 활용하는 다양한 분야에 새로운 전기를 마련할 전망이다.</p>
          <p contents-hash="f77a5616b7ad9b566135265e183280762779fe5f284879d5297e14c0ffafa7a8" dmcf-pid="2WsUIfhDmt" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST·총장 배충식)은 김문철 전기 및 전자공학부 교수팀이 위성영상 생성·복원·변환에 활용할 수 있는 AI '지오코어-9B(GeoCore-9B)'를 개발했다고 20일 밝혔다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b382d17df2659495cb396a27ffd476a1eeaa701b5d993d658c93c4dd45b65995" dmcf-pid="VYOuC4lwI1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST가 개발한 'GeoCore-9B' 연구 활용 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/etimesi/20261020101638182znkk.jpg" data-org-width="647" dmcf-mid="BsTR0jUZOp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/etimesi/20261020101638182znkk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST가 개발한 'GeoCore-9B' 연구 활용 이미지
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="45a386febfcc8f2fc442015671eb73792ff57b90cab38ee6ba5673395d327e55" dmcf-pid="flEtwbmjI5" dmcf-ptype="general">햇빛이 지표에 반사되는 모습을 촬영하는 광학영상은 구름이 짙거나 밤에는 관측이 어렵다. 전파를 쏴 되돌아오는 신호로 지상을 관측하는 합성개구레이더(SAR)는 밤이나 구름이 낀 날에 촬영이 가능하지만, 영상 밝기·패턴이 일반 사진과 달라 해석이 어렵다.</p>
          <p contents-hash="464ed43b8e5ab62c413978c82d5aaf767fbebc68f49fd151de911e64dd07cc21" dmcf-pid="4SDFrKsAsZ" dmcf-ptype="general">연구팀은 위성영상 생성을 담당하는 핵심 모델을 지구관측 데이터로 처음부터 학습했다. 위성에서 내려다본 지형·산림·항구·도시 모습을 바탕으로 새롭게 학습했다. 전 세계 위성영상과 각 내용 설명 문장을 짝지은 자료 1000만 쌍을 활용했고, 촬영 위치와 공간 규모를 함께 반영하고자 위도·경도, 지상표본거리(GSD)도 학습에 활용했다.</p>
          <p contents-hash="c229122c0638be3b161c6a6404bc3bc944a732df4156dac17cb7bf98c27dcc8c" dmcf-pid="8vw3m9OcOX" dmcf-ptype="general">또 지형·도시 구조를 더 잘 표현하도록, 위성영상 전문 AI가 파악한 특징을 생성 모델이 참고하도록 한 '지리공간 의미 정렬' 기법도 적용했다. 이렇게 학습한 지오코어-9B를 구름 제거와 레이더 영상 변환에 각각 맞춰 추가 학습했다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0a172fceb2d5a63bc7ac3182e81090f20246262575963c0db5a2b9af50659173" dmcf-pid="6Tr0s2IkmH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구름 낀 관측 영상의 복원 결과" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/etimesi/20261020101639427kffu.jpg" data-org-width="647" dmcf-mid="bp1xFa0HO0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/etimesi/20261020101639427kffu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            구름 낀 관측 영상의 복원 결과
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="02072fe2a0999c2c9391e418d1eff56eade96998d837e772c6e1f44826dd2e3d" dmcf-pid="PympOVCEsG" dmcf-ptype="general">공개 위성자료로 성능을 평가한 결과, 지오코어-9B는 구름에 가려진 영상 복원 실험에서 기존 전문 모델보다 우수한 성능을 보였다. 레이더 영상 광학영상화 실험에서도 일부 지표에서 가장 좋은 결과를 기록했다.</p>
          <p contents-hash="7bcae4691722f006495a678f72bb56898cc1a9f46105e84d9bf4d4e800f6cb69" dmcf-pid="QWsUIfhDrY" dmcf-ptype="general">김문철 교수는 “위성영상의 촬영 위치와 실제 지형의 크기까지 학습해, 하나의 AI를 구름 제거와 영상 변환 등 여러 작업에 활용하도록 했다”며, “앞으로 날씨나 촬영 방식 때문에 활용하기 어려웠던 위성자료의 쓰임을 넓혀 재난 상황 파악과 산림·도시 변화 관찰에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="d0f84fdc22246ceabc3e4f07a1cb760630e4a0f577ac9bef966d665dfa0f3921" dmcf-pid="xYOuC4lwEW" dmcf-ptype="general">이번 연구는 도정혁 KAIST 정보전자연구소 박사가 제1저자로 주도하고, 김문철 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 '뉴립스 2026'에 채택됐고, 논문은 8월 3일 온라인 논문 공개 사이트 아카이브(arXiv)에 사전 공개됐다.</p>
          <p contents-hash="44e646affaf9479cd978242cfdf36f5aa67e7fd898b6fc2db7a743bc2f789fc8" dmcf-pid="yR2cfh8Bry" dmcf-ptype="general">한편 연구진은 이번 성과가 방대한 위성자료를 미리 학습한 뒤 여러 작업에 맞춰 활용할 수 있는 '파운데이션 모델'이라고 밝혔다. 앞으로 지형 변화를 정확하게 예측하는 연구와 감시·정찰을 위한 국방 분야 응용 연구로도 적용 범위를 넓힐 계획이다.</p>
          <p contents-hash="442c48453aac20e3849fdc62f0b5f894f8e2e1b71a6d5b87b511f8166a9b5101" dmcf-pid="WeVk4l6bwT" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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