기후 변화 대응을 위한 컴퓨터 비전 기술

기후 변화(Climate Change)에 대해 어떻게 생각하시나요? 인류가 직면서 가장 심각한 이슈 중 하나입니다. 관련해서 컴퓨터 비전(Computer Vision)을 통해서 이를 해결하는 방안을 제시하는 좋은 기사 공유합니다. 😃 (출처: Medium) * ML, 특히 컴퓨터 비전은 사용 가능한 엄청난 양의 데이터를 이해할 수 있게 해 주고, 이 힘을 통해 기후 변화에 대한 조치를 취할 수 있습니다. 시각적 데이터(예: 위성 데이터)에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 것은 기후 변화에 대처하는 데 중요한 작업입니다. 컴퓨터 비전 이해 * CV는 이미지들로부터 패턴들을 학습하기 위한 계산적인 방법들을 사용하며, 이미지들로부터 기후 패턴들을 이해하기 위해, 분류(Classification), 물체 인식(Object detection), 이미지 분할(Image segmentation) 등의 기술을 사용할 수 있습니다. * 분류: 사전 정의된 클래스(단일 레이블)를 기반으로 이미지를 분류(단일)하는 작업이 포함됩니다. 화재 감지 및 화상 지역 매핑은 위성 이미지의 이미지 분류 기술을 사용합니다. 이러한 이미지는 연소된 식물과 연결된 스펙트럼 특성을 제공하는데, 이러한 독특한 패턴을 사용하여 연구자들은 산불의 영향을 추적할 수 있습니다. * 물체인식: 관심 있는 지역의 물체를 찾는 것으로 구성됩니다. 허리케인과 사이클론의 추적은 이 기술을 사용합니다. 구름 패턴을 감지하는 것은 해안 지역에서의 영향을 완화하는 데 도움이 됩니다. * 이미지 분할: 이미지의 각 픽셀에 클래스를 할당합니다. 이 기술은 영역과 경계를 식별하는 데 도움이 됩니다. 빙하의 후퇴를 추적하는 데 이 기술이 사용됩니다. 빙하에서 위성 이미지를 분할하는 것은 변화를 추적할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 시간에 따른 빙하의 범위, 면적 및 부피를 모니터링하는 것입니다. 사례 연구 1: 산불 감지 * 신경망(Neural Nexworks)과 같은 AI 딥러닝 알고리즘이 최상의 결과를 제공하고 CNN(Convolutional Neural Networks)은 지구 과학 응용 분야에서 널리 사용되며, 화재 감지 정확도를 높일 수 있는 가장 큰 잠재력을 보여줍니다. VGGNet, AlexNet 또는 GoogleNet과 같은 여러 모델이 이 알고리즘을 사용합니다. 이러한 모델은 CV 작업에서 향상된 정확도를 제공합니다. * CV 알고리즘을 통한 화재 감지에는 이미지 분할이 필요합니다. 그러나 데이터를 분할하기 전에 전처리가 필요합니다. 예를 들어 노이즈를 줄이고 값을 정규화하고 크기를 조정합니다. 다음으로 분석에서는 다른 이미지 정보와 구별될 수 있도록 화재를 나타내는 픽셀에 레이블을 지정합니다. 사례 연구 2: 사이클론 추적 * 기후 변화는 사이클론의 빈도와 강도를 증가시키는데요, 모델, 위성, 레이더 및 지상 기상 관측소의 데이터와 같은 실시간 애플리케이션에서는 막대한 양의 데이터가 처리되지 않습니다. 반면 CV는 이러한 데이터를 처리하는 데 효율적인 것으로 나타났습니다. 또한 인간의 개입과 관련된 편견과 오류가 감소했다고 하네요. * CNN 모델은 이 방대한 양의 이미지 중에서 가장 관련성이 높은 관찰들은 사이클론 활성(또는 곧 활성화될) 관심 영역(ROI)을 나타내고 이 문제에 접근하기 위해 지구 과학에서 사용되는 여러 모델이 있습니다. 그러나 U-Net CNN은 가장 인기 있는 선택 중 하나입니다. 사례 연구 3: 빙하 후퇴 추적 * 과거에는 빙하를 모니터링하는 과정에 시간이 많이 걸렸고, 위성영상을 해석하려면 이를 디지털화하고 분석할 전문가가 필요했습니다. * CV는 이 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있고, 프로세스를 더욱 효율적으로 만들 수 있는데요. 예를 들어, 모델링에 더 많은 데이터를 통합할 수 있습니다. GlacierNet과 같은 CNN 모델은 빙하를 추적하기 위해 딥 러닝의 힘을 활용합니다. * 빙하 경계를 탐지하는 데는 분할, 객체 감지 및 에지(edge) 감지가 있는데, CV는 훨씬 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 빙하 이미지를 비교하는 것이 하나의 예입니다. 빙하의 이동 속도와 두께까지 결정할 수 있고, 이는 빙하 역학을 추적하는 강력한 도구입니다. 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 상세 내용은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. 감사합니다.🙏 [Source Link] https://towardsdatascience.com/introduction-to-computer-vision-for-climate-change-81d888f471bd