우주에서 공중으로: AI 기반 기초 모델을 활용한 SAR 영상 합성 기술

ONERA 연구진이 AI 기반 기초 모델을 활용하여 위성 SAR 영상을 항공 SAR 영상으로 변환하는 기술을 개발했습니다. 11만 장의 SAR 영상 데이터를 활용한 이 연구는 항공 SAR 영상 확보의 어려움과 고비용 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

AI가 열어가는 SAR 영상의 새로운 지평

최근 몇 년 동안 상업적으로 이용 가능한 합성개구레이더(SAR) 위성 영상의 가용성이 크게 증가했습니다. 하지만 고해상도 항공 SAR 영상 확보는 여전히 비용이 많이 들고 제한적입니다. 공개 소스, 잘 분류된 데이터 또는 쉽게 활용 가능한 SAR 텍스트-이미지 데이터셋의 부족은 원격 감지 분야에서 기존 기초 모델의 활용에 큰 장벽이 되고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 프랑스 국립 항공 우주 연구소(ONERA) 연구진(Solène Debuysère, Nicolas Trouvé, Nathan Letheule, Olivier Lévêque, Elise Colin)이 혁신적인 해결책을 제시했습니다. 바로 AI 기반의 합성 영상 생성입니다.

연구진은 ONERA의 15년 이상 축적된 방대한 항공 데이터 아카이브(11만 장 이상의 SAR 영상)를 활용하여 35억 개의 파라미터를 가진 사전 훈련된 잠재 확산 모델을 학습시켰습니다. 이를 통해 위성 SAR 영상을 항공 SAR 영상으로 변환하는 획기적인 기술을 개발한 것입니다. 이는 기초 모델 내에서 공간 조건화 기법을 활용한 새로운 접근 방식입니다.

뿐만 아니라, 연구진은 이 파이프라인이 ONERA의 물리 기반 시뮬레이터인 EMPRISE로 생성된 시뮬레이션 영상의 현실성을 높이는 데 효과적임을 보여주었습니다. 즉, AI를 활용하여 SAR 영상 기술의 현실성을 한 단계 끌어올린 것입니다.

연구진은 이 연구를 통해 SAR 영상 기술 발전에 있어 AI의 중요한 역할을 보여주었으며, 이러한 접근 방식을 최초로 제시했다는 점에서 그 의미가 더욱 큽니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, 고해상도 항공 SAR 영상의 접근성을 높여 다양한 분야에서의 활용 가능성을 넓힐 것으로 기대됩니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하고 활용될지 주목할 필요가 있습니다.