AI 기반 해안선 변화 자동 검출 알고리즘 소개

1. 개요 및 필요성 소개

키워드: 개요, 필요성
AI 기반 해안선 변화 자동 검출 알고리즘은 드론·위성·무인항공기(UAV)로 촬영된 연속 영상 또는 정기 촬영 데이터를 활용해 해안선 위치 변동을 빠르고 정확하게 파악하기 위한 핵심 기술입니다. 전통적인 현장 조사 방식은 인력·비용·시간이 과다 소요되고, 위성 이미지는 해상도·촬영 주기 한계로 실시간 대응에 취약합니다. 반면 AI 알고리즘은 수백 기가바이트 급 대용량 데이터를 자동 분류·비교·분할하고, 영상 전·후 시점 변화만 추출해 해안침식·퇴적 패턴을 정량화합니다. 특히 재난 대응·방재 설계·환경 보전 정책 수립에 있어 변화 지점을 조기에 감지해 경보를 발령하거나 복원 공법을 최적화하는 의사결정 지원 도구로 활용됩니다. 초기 시스템 도입 단계에서는 과거 3~5년 치 영상 아카이브 구축, 레이블링 데이터셋 확보, 알고리즘 평가 기준 정의 등 전사적 준비 작업이 필수적입니다. 그 결과 자동 검출 정확도가 90% 이상으로 개선되면 현장 인력 투입 비용을 70% 절감할 수 있으며, 탐지부터 경보 발령까지 처리 시간이 기존 수일에서 수분 이내로 단축됩니다.

AI 기반 해안선 변화

2. 데이터 전처리 및 레이블링

키워드: 전처리, 레이블링
AI 알고리즘의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 좌우되므로 최고 해상도 이미지 선택과 정교한 전처리가 필수입니다. 원시 영상은 JPEG·TIFF·GeoTIFF 포맷으로 제공되며, 촬영 해상도·조도·파도·구름·그림자 등 환경 노이즈를 줄이기 위해 방사보정(Radiometric Calibration), 기하보정(Geometric Correction), 노이즈 제거(Denoising) 필터링을 순차 적용합니다. 이후 해안선 픽셀 레이블링 작업이 진행되는데, 수작업 레이블링과 세미 자동화 레이블링 도구(예: LabelMe·SuperAnnotate)를 병행해 정확도를 95% 이상으로 확보해야 합니다. 레이블링 시점은 해안선 기준점(Intact Point, Reference Point)을 식별하고, FOI(Figure of Interest) 바운딩 박스 또는 폴리라인 형태로 마킹하며, 이를 학습·검증·테스트 세트로 분리합니다. 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 증강(Augmentation) 기법—좌우 반전·회전·스케일 변환·밝기 조절·노이즈 추가—을 적용하여 희소한 계절·기상 패턴 데이터를 보강합니다. 최종적으로 학습 데이터셋은 전체 영상의 70%, 검증 15%, 테스트 15% 비율로 구성하며, 모델 과적합을 방지하기 위해 K-폴드 교차검증(K-fold Cross Validation) 방식을 사용합니다.

 

3. 모델 아키텍처 및 학습 전략

키워드: 딥러닝, 분할
해안선 변화 자동 검출에는 주로 두 가지 딥러닝 기반 기법이 활용됩니다. 첫째, FCN(Fully Convolutional Network)·U-Net 계열의 세그멘테이션(분할) 모델로, 입력 영상에서 해안선 픽셀을 1픽셀 단위로 분류해 정밀 경계선을 추출합니다. 둘째, Siamese 네트워크 기반 비교 모델로, 전·후 시점 영상을 각각 Feature Extractor에 통과시켜 추출된 특징맵 간 차이(Delta Feature)를 분석해 변화 여부를 판단합니다. 세그멘테이션 모델은 Dice Loss·IoU(Intersection over Union) Loss를 결합한 손실 함수를 사용하며, 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling), 가중치 감소(Weight Decay), 배치 정규화(Batch Normalization) 기법을 도입해 안정화합니다. Siamese 모델은 Triplet Loss를 도입해 변화 구역과 비변화 구역 간 유사도 경계를 명확히 분리하고, Hard Negative Mining 기법으로 학습 효율을 높입니다. 학습 환경은 GPU 클러스터 또는 클라우드 기반 TPU 환경을 활용해 배치 크기 816, 에폭 수 50100 회 학습하며, Early Stopping 조건으로 검증 세트 IoU가 5회 연속 개선되지 않으면 학습을 종료하도록 설정합니다.

 

4. 평가 지표 및 실시간 운영 체계

키워드: 평가, 실시간
개발된 알고리즘을 실전 운영에 적용하려면 정확도·재현율·F1 스코어·IoU 등 평가 지표를 기준으로 모델을 최종 선정해야 합니다. 특히 침식 구역 탐지율(Recall)과 오탐(False Positive Rate)에 민감하므로, P-R Curve와 ROC Curve를 분석해 최적 임곗값(Threshold)을 결정합니다. 테스트 데이터셋에서 평균 Precision 0.92, Recall 0.89, IoU 0.85를 달성한 모델을 기준으로 운영 체계에 배포하며, 실시간 분석을 위해 Docker·Kubernetes 기반 컨테이너 환경에 AI 모델과 Stream Processing 파이프라인(예: Apache Kafka·Flink)을 구축합니다. 드론 또는 위성 영상이 업로드되면 메시지 큐가 트리거되어 전처리·추론·결과 후처리 과정을 자동 실행하며, 탐지된 해안선 변화 구역은 GeoJSON 형식으로 저장되어 GIS 대시보드(예: Leaflet·Mapbox)에서 시각화됩니다. 알림 모듈은 탐지 시점 GPS 좌표·변화 면적·심각도 지표를 포함한 경보 메시지를 SMS·이메일·Slack 등으로 즉시 전송합니다. 또한 운영 중 지속적 성능 모니터링을 위해 A/B 테스트·데이터 드리프트(Drift) 감지 시스템을 함께 운영하여, 기후 변화·조우 조건 변화 시 자동 재학습(Continuous Learning) 워크플로우를 통해 모델 정확도를 유지·개선할 수 있습니다.