Visual Media Lab.

 

위성사진에 처음 등장한 물체를 알아보려면, 기존 인공지능은 새 데이터를 모으고 이름을 붙인 뒤 다시 학습해야 했다. 시간과 비용이 뒤따르는 이 과정을 줄일 수 있는 연구가 한밭대에서 나왔다.

국립한밭대학교 지능미디어공학과 최해철 교수 연구팀은 '2026 한국방송·미디어공학회 하계학술대회'에서 우수논문상을 받았다고 밝혔다.

수상 논문은 소프트웨어융합대학원 지능미디어공학과 윤종훈 석사과정, 한승석 박사과정, 최해철 교수가 공동으로 수행한 '위성영상에서 Zero-shot 객체 탐지 성능에 미치는 캡션 설계의 영향 분석'이다.

연구진은 인공지능이 학습하지 않은 사물도 찾아낼 수 있는 '제로샷 객체 탐지'에 주목했다. 위성영상은 일반 사진과 달리 하늘에서 내려다본 조감도 시점이어서 건물·차량·시설물의 모습과 배치가 다르게 나타난다. 이 특징을 충분히 반영하지 못하면 탐지 정확도가 떨어질 수 있다.

연구팀은 Vision-Language 모델과 YOLO-World를 활용해 객체 이름만 적는 방식에서 벗어나, 위성영상의 촬영 시점과 물체의 외형적 특성을 함께 담은 캡션을 적용했다. 그 결과 사전에 학습되지 않은 객체를 식별하는 성능이 개선되는 흐름을 확인했다.

새로운 객체가 나타날 때마다 데이터 수집과 라벨링, 재학습을 반복해야 하는 부담을 낮출 수 있다는 점에서 이번 연구의 의미가 있다. 위성영상 분석은 재난 대응, 국토·시설 관리, 환경 감시, 안보 분야 등 폭넓은 활용 가능성을 가진 만큼 후속 연구에도 관심이 모인다.

이번 성과는 국립한밭대 Visual Media Laboratory(VML)의 연구 기반에서 나왔다. VML은 신호처리와 신경망 기반 미디어 데이터 처리 기술을 연구하고 있으며, 국제 비디오 코덱 표준화 회의인 MPEG 활동에도 참여해 차세대 영상 압축 기술과 글로벌 표준화 논의에 힘을 보태고 있다.