지뉴소프트, SOTA서 초분광 이미지 분류 부문 세계 1위

농업, 식품, 환경 모니터링 등 실질적 산업 적용 기대

 ㈜지뉴소프트(대표 김동일)가 초분광 이미지 분류 기술로 전 세계 분야별 인공지능모델을 평가하는 SOTA(State-of-the-Art)에서 Indian Pines 데이터셋 대상 초분광 이미지 분류(Hyperspectral Image Classification) 부문 세계 1위를 달성했다고 밝혔다.

지뉴소프트는 이번 SOTA 1위 달성 기술적 성과를 계기로 보다 다양한 데이터셋 대상 기술 성능 검증을 진행하여,  올 하반기에는 다양한 수요기관 대상 기술 검증(PoC)과 산업 적용을 추진할 예정이다.

 이번에 지뉴소프트가 1위를 한 분야는 Indian Pines는 16개 클래스로 구성된 농업과 토지관련 초분광 이미지로 많은 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능 검증을 위해 사용된 난이도 높은 벤치마크 데이터셋으로 꼽히고 있다.

지뉴소프트에서 개발한 초분광 이미지 분석 모델인 HyperspectralMAE모델은 소량의 초분광 이미지로 92.37%의 정확도를 보였다. 이는 2023년 발표된 RPNet_RF모델의 90.23% 정확도를 2년만에 넘어선 기록이다.

 HyperspectralMAE모델은 푸리에 기반 스펙트럼 위치 인코딩(Fourier-Encoded Dual-Branch Masked Autoencoder) 기술을 통해 스펙트럼 순서와 간격 인식도를 높임으로써 초분광 이미지 분석을 보다 정확하게 할 수 있으며, 이중마스킹전략(Dual-Masking Strategy)을 통해 공간 패치와 스펙트럼 밴드 일부를 가리고 복원시키는 과정에서 공간과 스펙트럼 차원 관계를 정확하게 파악할 수 있도록 하는 특징이 있다.

 특히, 사전학습과 전이학습을 수행하는 구조를 통해 다양한 산업 분야에서 실시간 처리 및 빠른 응답 속도로 실질적 활용도를 높일 수 있을 것으로 보여진다.

 지뉴소프트 김동일 대표는 “HyperspectralMAE 모델이 환경 모니터링, 재난 대응 등 다양한 산업에서 실질적인 변화를 이끌어낼 기술적 기반이 될 수 있을 것으로 보고 있다. 자체 구축한 데이터셋과 도메인 특화 학습을 통해 모델 성능을 강화하고 있다“라고 밝혔다.

 실제로 지뉴소프트는 2024년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능 첨단유망원천기술개발사업의 ‘AI기반산업난제 해결과제’와 ‘SW딥테크 기술 글로벌 경쟁력 강화사업’을 통해 초분광 이미지 분석 기술을 개발 중에 있다.

 초분광 이미지 분석을 위한 파운데이션모델 개발을 총괄 리딩하고 있는 임태훈 연구소장은 “이번 SOTA 1위 달성은 초분광 파운데이션 모델의 개발 성과를 보여주는 중요한 계기가 될 것으로 보고 있다. 초분광 이미지 분석 기술은 다양한 산업 분야에서 활용 잠재성이 높은 분야로서 파운데이션 모델 개발을 통해 글로벌 경쟁력과 기술적 리더십을 확고히 하고자 한다”라고 밝혔다.

최용석 기자 duck8@donga.com