올해 하반기부터 본격적인 기술 실증, 산업 적용 테스트 추진 예정
㈜지뉴소프트는 Indian Pines 데이터셋을 대상으로 한 초분광 이미지 분류(Hyperspectral Image Classification) 부문에서 전 세계 1위에 올랐다. Indian Pines는 16개 클래스로 구성된 농업·토지 관련 초분광 이미지로, 현존하는 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능 검증에 활용하는 난이도 높은 벤치마크 데이터셋이다.
SOTA(State-of-the-Art)는 AI 각 분야별 세계 최고 수준의 인공지능 모델과 연구성과를 제시하고 있는 플랫폼으로, 특정 분야의 1위는 곧 최고 수준의 혁신적 접근법과 기술적 우수성을 보이며 업계에서 표준이 될 가능성이 높다고 평가받게 된다. 대표적으로 자연어 처리(NLP) 부문의 경우 OpenAI의 GPT-4가 1위로서 대표적인 최신 언어모델로 평가받고 있다.
㈜지뉴소프트가 개발한 초분광 이미지 분석 모델인 HyperspectralMAE 모델은 소량의 초분광 이미지만으로 92.37%의 정확도를 달성했다. 2023년에는 RPNet_RF 모델이 정확도 90.23%를 기록했다.
HyperspectralMAE 모델은 △공간 패치와 스펙트럼 밴드의 일부를 가리고 복원하는 과정에서 공간과 스펙트럼 차원의 관계를 정확하게 파악하는 이중마스킹전략(Dual-Masking Strategy) △스펙트럼의 순서와 간격 인식도를 높여 보다 정밀한 초분광 이미지 분석을 돕는 푸리에 기반 스펙트럼 위치 인코딩(Fourier-Encoded Dual-Branch Masked Autoencoder) 기술 △초분광 이미지 분석의 정확도와 연산 효율성을 모두 만족시키며, 고차원 공간 및 스펙트럼 데이터 동시 처리 △다양한 산업 분야에서 실시간 처리 및 빠른 응답 속도로 실질적 활용도를 높일 수 있는 사전 학습과 전이 학습 구조 등의 특징이 있다.
초분광 이미지 분석을 위한 파운데이션모델 개발의 총괄 리딩을 담당하는 임태훈 연구소장은 "초분광 이미지 분석 기술은 환경과 재난, 농업, 식품 등 여러 산업 분야에서 높은 활용 잠재성을 가진 분야다"라며 "이번 SOTA 1위 달성은 HyperspectralMAE 모델이 업계의 표준으로 자리매김할 만한 혁신적인 접근법과 기술성을 갖췄음을 인정받았다는 의미다"라고 전했다.
한편, 산업난제 해결 전문 AI 솔루션 전문 기업인 ㈜지뉴소프트는 음성 인식, 사운드 분석, Vision AI, LLM RAG 등 다양한 인공지능 기술을 개발했다.
지난해에는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 핵심원천기술개발 R&D 사업에 선정돼 첨단유망원천기술개발사업의 'AI기반산업난제 해결과제'와 'SW딥테크 기술 글로벌 경쟁력 강화사업'을 진행하며 초분광 이미지 분석 기술을 개발하고 있다.
㈜지뉴소프트 김동일 대표는 "현재는 자체 구축한 데이터셋과 도메인 특화 학습을 통해 모델 성능을 강화하고, 실시간 분석이 가능한 수준으로 기술을 고도화하고 있다. 또한, 다양한 데이터셋에 대한 기술 성능 검증을 진행하여 올 하반기부터 수요기관 대상 기술 검증(PoC)과 본격적인 산업 적용을 추진할 예정"이라고 밝혔다. 정용석기자 kudljang@dt.co.kr
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