동일 지역의 두 시점 위성영상을 활용한 자연재해 피해 여부 판별

Abstract

급격한 기후 변화는 지구 전역에서 홍수와 가뭄, 태풍 등 예상할 수 없는 기상 현상의 발생 빈도를 높이고 있다. 이러한 기상 현상 중 태풍과 허리케인과 같은 자연재해는 건축물과 농지의 파괴 등 다방면의 피해를 야기하기 때문에, 재난에 대한 빠른 대처를 위한 지역별 피해 여부 파악의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 최신 연구에서는 위성영상을 통해 물적, 인적 자원의 소모 없이 효율적으로 경제 규모를 추정하는 기계학습 모델을 제시하고 있다. 그러나 기존 경제 점수 측정 모델은 심각한 인공물의 파괴가 일어난 지역을 별도로 학습하지 않기 때문에 재난 피해 지역에 대해서는 정확한 예측을 하지 못한다. 이 연구에서는 기존 모델이 재난 지역의 전후 위성영상을 학습할 수 있도록 확장해 재난 피해 여부를 탐지할 수 있는 모델을 개발하였다. 모델에 미국의 허리케인, 토네이도 피해 지역에 대해 수집한 위성영상을 적용해 실험한 결과, F1 score 0.76의 성능을 확인하였다. 제시한 모델에 단계적 피해 정도 데이터를 적용해 학습시키면 재난 피해 여부의 판별 뿐만 아니라 지역별 피해 정도의 추정까지도 가능할 것으로 예상된다.