GeoAI 기반의 토지이용변화 모니터링 혁신과 활용방안

서기환 책임연구원

1> (개 념) 토지이용변화 모니터링은 ① 토지의 상태를 주기적으로 파악해 ② 인간 활동이나 자연현상에 의한 토지이용변화를 탐지하고, ③ 이를 토대로 미래 토지수요와 변화를 예측하는 활동

2> (문제점) 토지이용변화 모니터링에 사용하는 토지이용현황도와 토지피복도는 자료제작 방식의 특성으로 인해 많은 구축비용과 시간을 투입하지만 시·공간적 일관성이 낮아 현업에서의 활용성이 저조

3> (GeoAI) 인공지능 기술(deep learning)을 활용해 영상자료(aerial photo, satellite imagery)로부터 유의미한 정보를 추출 또는 분류함으로써 토지이용현황 파악과 변화탐지에 용이

4> (혁신효과) 정사항공사진에 딥러닝 기법을 적용할 경우 기존 방식에 비해 토지이용현황에 대한 높은 분류정확도, 학습자료의 재활용을 통한 짧은 처리시간, 자료구축 비용 절감 등의 효과와 더불어 시계열자료 구축 및 비교를 통한 변화탐지에서 혁신이 기대됨

5> (도전과제) 분류목적과 영상종류에 적합한 딥러닝 알고리즘 선정, GPU를 포함한 고성능 컴퓨팅 환경, 초기 학습자료(training dataset) 구축에 많은 시간과 노력, 국토교통부와 환경부의 협업, 딥러닝 기법의 분석과정을 설명할 수 없어 결과에 대한 신뢰성 확인 등