'공간정보 특성화대학원 워크숍' 대상
딥러닝 기반 건물 경계 검증 연구
이번 워크숍은 국토교통부와 공간정보산업진흥원이 주관하는 공간정보 특성화대학원 사업의 공식 행사로, 전국 특성화대학원 장학생과 외부 평가위원 등이 참석해 연구 성과를 공유하고 우수 연구를 시상하는 자리였다.
대상을 수상한 이인혁 학생은 항공 정사영상과 기존 건물 데이터를 활용한 '딥러닝 기반 정밀 건물 경계 분할 및 국가 수치지도 건물 묘사 오류 자동 검증 프레임워크'를 제안했다.
특히 연구는 세그포머(SegFormer)의 문맥 인식 능력과 샘(SAM)2의 정밀 경계 추론 능력을 결합한 단계적 분할 기법을 적용해, 오픈 스트리트 맵(OSM) 건물 경계 품질을 자동으로 향상시키고 국가 수치지도 건물 묘사 오류를 객체 단위로 검증할 수 있음을 실증했다.
이를 통해 대규모 공간정보 데이터 품질 관리의 자동화 가능성과 행정 업무 효율성 제고 측면에서 높은 평가를 받았다.
이인혁 학생은 "이번 수상은 연구의 학술적 완성도뿐 아니라 실무적 활용 가능성까지 함께 인정받았다는 점에서 의미가 크다"고 소감을 밝혔다.
지도교수인 이임평 교수는 "국가 공간정보 품질 관리 현장의 실제 문제를 정확히 짚고 이를 최신 인공지능(AI) 기술로 해결한 우수한 연구 성과"라며 "향후 학술 연구는 물론 정책 및 행정 분야로의 확장도 기대된다"고 전했다.
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