지뉴소프트, 초분광 이미지 분석기술 정확도 '92%' 돌파

경제·산업 입력 2025-05-21 10:12:29 수정 2025-05-21 10:12:29 김수윤 기자 0개

[서울경제TV=김수윤 인턴기자] 초분광 및 AI 전문 기업 지뉴소프트는 자사의 초분광 이미지 분류 기술이 전 세계 분야별 인공지능 모델의 연구 성과를 제시하고 평가하는 플랫폼 SOTA(State-of-the-Art)에서 세계 최고 성능을 달성했다고 21일 밝혔다.

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.

지뉴소프트가 개발한 초분광 이미지 분석 모델인 HyperspectralMAE는 소량의 초분광 이미지만으로 2023년 발표된 RPNetRF모델의 90.23% 정확도를 2년만에 넘어선 기록인 92.37% 정확도를 달성했다.

HyperspectralMAE 모델은 이중마스킹전략(Dual-Masking Strategy)을 통해 공간 패치와 스펙트럼 밴드 일부를 가리고 복원하는 과정에서 공간과 스펙트럼 차원의 관계를 정확하게 파악할 수 있다. 또한, 푸리에 기반 스펙트럼 위치 인코딩(Fourier-Encoded Dual-Branch Masked Autoencoder) 기술로 스펙트럼의 순서와 간격 인식도를 높여 보다 정밀한 초분광 이미지 분석을 돕는다. 이를 통해 기존의 초분광 이미지 분석 모델에 비해 높은 분석 정확도와 연산 효율성을 보여준다.

한편, 지뉴소프트는 2024년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 핵심원천기술개발 R&D 사업에 선정됐다. 이에 첨단유망원천기술개발사업의 ‘AI기반산업난제 해결과제’와 ‘SW딥테크 기술 글로벌 경쟁력 강화사업’을 진행하며 초분광 이미지 분석 기술을 개발 중이다.

자체 구축한 데이터셋과 도메인 특화 학습을 통해 모델 성능을 강화하고, 초분광 데이터 분석 시 요구되던 인력과 분석 시간에 대한 부담을 줄이고자 실시간 분석이 가능한 수준으로 수준을 업그레이드하고 있다. /suyun@sedaily.com

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