기술특징 및 효과

• 본 기술은 드론을 통해 획득한 산림 영상을 복수의 레벨로 다운 샘플링하여 비정밀(coarse) 객체 검출을 수행하여 의심영역을 추출하고, 해당 의심영역에 대해 정밀(fine) 객체 검출을 수행하여 해당 영역의 병해충 검출 정보를 획득함
• 드론 영상은 주로 정사영상으로 높은 해상도의 광범위한 영역을 포함하는데, 데이터의 양이 매우 크기 때문에 저장 및 처리에 필요한 메모리 및 프로세서의 부하가 높고 상당한 처리시간이 요구됨
• 본 기술은 높은 해상도를 갖는 산림 영상 원본을 저해상도로 다운 샘플링하여 다해상도 영상으로 변환 및 분석함으로써 병해충 검출에 소요되는 메모리 요구량과 처리시간을 단축할 수 있는 효과가 있음

국내·외 기술동향

• 드론은 단순 촬영용 저가·소형 중심에서 임무 수행, 즉 농업·감시·측량·배송 등 각 산업 분야의 주요한 역할을 수행하는 고가·중형 중심으로 바뀌고 있음
• 특히, 국가·공공기관의 다양한 업무, 건설, 시설물 안전관리, 국토 조사 등의 공공분야에 드론이 적극적으로 도입되고 있음
• 2020년 6월, 산림청에서는 ‘산림드론 스테이션 개발 및 AI 기반 산림 감시체계 구축사업’을 시작하였으며, 이 사업은 인공지능을 활용하여 오랜 시간 넓은 면적의 산림을 감시하거나 산림재해를 실시간으로 탐지해 신속하게 산림재해에 대응하고자 추진되고 있음
• 드론 분야의 기업으로는 중국의 SZ DJI가 독보적이며, 국내기업으로는 한컴인스페이스, 아르고스다인, 유시스, 이스온, KT, 엘지유플러스 등이 있음
• 한컴인스페이스는 위성지상국 시스템 구축, 무인드론운영 플랫폼, 인공지능 기반 영상 분석 서비스를 제공하며, 다목적 화재감시 시스템 ‘Drone SAT’ 개발하고 전주시 한옥마을에서 시범 운영하고 있음
• 최근 딥러닝 영상분야의 발전방향은 객체검출과 세그멘테이션, 인식, 추적분야로 구별되며, 공간적 특징 정보를 기반으로 한 연구들은 번호판 검출, 사람 검출, 감시, 불량품 검사 등 다양한 제품들에 대해 성공사례가 보고되고 있음
• 드론영상분석은 근접 영상이 아닌 원거리 항공영상이라는 점과 날씨나 장소, 시간에 따라 변화하는 환경이라는 점에서 검출 성능의 미흡으로 인해 상용화에 어려움이 있는 것으로 알려짐

국내·외 시장동향 및 전망

• 드론 세계 시장 규모는 2019년 기준 174.6억 달러에서 2023년에는 약 480.5억 달러 규모로 급격한 성장이 예상됨
• 국내 드론 시장 규모 또한 2016년 기준 704억 원에서 매년 64.6%씩 성장하여 2022년까지 1.4조 원 규모로 급성장할 것으로 전망
• 글로벌 시장조사 기관인 트랙티카(Tractica)의 조사 보고서 '딥러닝 부문별 총 매출, 세계 시장'에 따르면 딥러닝 소프트웨어 시장은 2017 년 30억 달러(약 3조 4천억원)에서 오는 2025 년까지 672억 달러(약 75조 8천7백억원)로 연평균 성장률(CAGR) 47.4%로 계속 성장할 것으로 예측됨
• 현재 인공지능 기반의 영상감시 시스템 시장은 아직 초기 단계이며 주로 분야별 정부과제 형식으로 진행되고 있음
• 드론을 이용한 산림 감시 기술도 현재 국가 주도의 R&D 초기 단계로서 상용화된 기술이 없는 상황으로, 정부나 지자체 중심의 시장 형성이 본격화될 것으로 예상되며, 이를 시작으로 성장세가 이어질 것으로 예측