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위성영상 활용 경진대회 휩쓸었다
작성자 대외홍보센터 작성일 2026-10-28
조회수 87
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위성영상 활용 경진대회 휩쓸었다
대외홍보센터 2026-10-28 87

국립부경대학교, 위성영상 활용 경진대회 휩쓸어
- 환경지질과학·빅데이터융합전공 학생들 최우수상·우수상

△ 경진대회 시상식.


국립부경대학교 학생팀들이 (사)대한원격탐사학회의 ‘2026 새싹연구 지원사업: SpaceEye-T 영상활용 경진대회’에서 최우수상과 우수상을 수상했다.

이 대회에서 환경지질과학전공 박동혁·나수빈·설미래 학생팀(멘토 지구환경시스템과학부 하수빈 박사과정생·김예영 석사과정생)은 ‘SpaceEye-T 및 Sentinel-2 연계를 통한 카리브해 모자반 탐지 및 부패 상태 분류’를 주제로 발표해 최우수상과 상금 200만 원을 받았다. 

이 팀은 도미니카공화국 연안을 대상으로 Sentinel-2의 광역 관측자료와 SpaceEye-T의 고해상도 영상을 딥러닝으로 함께 학습해 모자반을 탐지하고, 빛의 파장에 따른 반사 특성으로 부패 상태를 구분할 수 있는지 분석했다. 그 결과 두 자료를 함께 학습한 모델에서 SpaceEye-T 영상의 탐지 성능이 향상됐으며, 모자반의 상대적인 부패 상태를 구분할 가능성도 확인해 가장 우수한 평가를 받았다.

이와 함께 우수상을 받은 빅데이터융합학과 변상현·문기영, 데이터공학과 진동혁 석사과정생과 빅데이터융합전공 이동진 학생팀은 ‘SpaceEye-T를 이용한 파운데이션 모델 기반 연안 모자반 유입 및 해안선 변화 탐지 기술’을 주제로 발표해 상금 100만 원을 받았다.

이 팀은 1m 해상도의 SpaceEye-T 영상에 사전 학습된 파운데이션 모델을 적용해 해안선 인근에 쌓이는 모자반을 정밀하게 탐지했다. 그 결과 이 모델은 기존 딥러닝 모델보다 높은 탐지 성능을 보였으며, 적은 학습용 라벨을 사용하고도 전체 라벨로 학습한 기존 모델보다 우수한 성능을 냈다. 또한 도미니카공화국 해안에서 모자반 면적이 25일 만에 약 5배로 늘어난 변화를 추적해, 모자반 수거와 차단막 설치 등 연안 관리에 활용할 가능성을 제시했다.

한편, 이번 경진대회는 SpaceEye-T 초고해상도 위성영상 데이터를 활용해 개발도상국이 직면한 사회·환경 문제를 발굴하고 원격탐사 기반의 해결책을 제안하는 것을 주제로 열렸으며, 지난 6월 서류심사를 통과한 팀들이 참가해 약 4개월간 수행한 연구 결과를 발표했다. (사)대한원격탐사학회 주최, ㈜에스아이아이에스 후원으로 지난 10월 21일부터 22일까지 열린 대한원격탐사학회 추계학술대회 기간 중 진행됐다. <부경투데이>

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