• 아리랑 위성영상(광학 및 레이다 영상)을 이용한 다양한 위성정보 획득
• 아리랑 위성 AI 데이터 구축·제공을 통해 국내 AI 위성 분석 서비스 산업 육성

• 재난·환경·에너지·자원·안보·식량 등 위성 영상을 다루는 다양한 분야에서 활용 가능

• 위성영상, 객체검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 수계 검출

• 기하급수적으로 증가하는 위성 정보를 효율적으로 분석, 활용하기 위해서는 AI 기술 개발 필요
• 해외 선진국의 경우 AI 기술 도입하여 최첨단 분석 서비스를 제공하고 있으며 민간·공공 기관에서 다양한 종류의 위성영상 AI 학습 데이터를 공개하여 AI 기술 개발을 촉진
• 국내도 국가위성영상에 특화된 AI 학습 데이터 확보하여 고부가가치의 AI 분석 서비스 산업 육성 시급
• 우선적으로 아리랑 위성 영상을 활용한 학습 데이터셋 5종(관심객체 검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 구름 추출, 레이더영상 수계 추출)을 구축하여 공개

• 관심객체 검출 데이터는 차량, 선박, 비행기, 기차 등 15종의 관심 객체의 위치와 종류를 판단하는 것으로 총 50만건 이상 구축
• 건물 육곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 20만건 이상 구축
• 도로 윤곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 6종류로 총 6000km 이상 구축
• 구름 추출 데이터는 구름의 특징에 따라 두꺼운 구름, 얇은 구름, 그림자, 청천으로 분류하여 데이터를 1024x1024 크기의 패치 단위로 4000장 이상 구축
• 수계 추출 데이터는 레이더 영상을 1024x1024 크기의 패치 단위로 나눠 2400장 이상 구축

※ 1차 공개분은 최종 형태가 아니며 과제 진행함에 따라 내용 변경 될 수 있음

• 보안과 비용 문제로 쉽게 접근하기 힘든 고해상도 위성영상 데이터셋을 공개함으로써 기업, 대학, 공공·연구기관 등이 보다 쉽게 AI 기술 개발을 할 수 있게끔 해 AI 위성영상 분석 서비스 산업 발전을 촉진함

• 관심객체 검출: 객체의 길이, 방향을 알 수 있는 회전된 형태의 바운딩 박스(rotated bounding box)를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
  - 위치 박스: [중심좌표 x, y, 박스크기 H, W, 회전각 θ]
• 건물윤곽 추출: 다각형의 건물 윤곽과 종류를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
  - 위치 모양: polygon 형태의 닫힌 도형
• 도로 추출: 도로 윤곽과 종류를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
  - 위치 모양: polygon 형태의 닫힌 도형

• 구름 추출: 구름의 종류와 그림자를 비트맵 형태인 png파일로 제공
  - 빨간색: 짙은 구름, 녹색: 옅은 구름, 노란색: 그림자
• 수계 추출: 수계 지역을 좌표와 함께 비트맵 형태인 geo-tiff 파일로 제공
  - 0: 비수계, 255: 수계
  - 좌표는 geo-tiff 파일의 헤더 정보에 포함

수행기관(주관) : 한국항공우주연구원

수행기관(참여)