지뉴소프트(대표 김동일)는 전세계 분야별 인공지능모델을 평가하는 SOTA(State-of-the-Art)에서 Indian Pines 데이터셋 대상 초분광 이미지 분류 부문 전세계 1위를 달성했다고 19일 밝혔다.

SOTA는 AI 각 분야별 세계 최고 수준의 인공지능 모델과 연구성과를 제시하고 있는 플랫폼이다. 지뉴소프트가 1위를 한 분야는 Indian Pines 데이터셋을 대상으로 한 초분광 이미지 분류 부문이다. Indian Pines는 16개 클래스로 구성된 농업과 토지관련 초분광 이미지로 많은 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능 검증을 위해 사용된 난이도 높은 벤치마크 데이터셋으로 꼽히고 있다.

지뉴소프트에서 개발한 초분광 파운데이션 모델인 HyperspectralMAE모델은 소량의 초분광 이미지로 92.37%의 정확도를 보이며 세계 1위에 오르게 됐다. 이는 2023년 발표된 RPNet_RF모델의 90.23% 정확도를 2년 만에 넘어선 기록이다.

HyperspectralMAE모델은 이중마스킹전략(Dual-Masking Strategy)을 통해 공간 패치와 스펙트럼 밴드 일부를 가리고 복원시키는 과정에서 공간과 스펙트럼 차원을 관계를 정확하게 파악할 수 있도록 한다. 또 푸리에 기반 스펙트럼 위치 인코딩 기술을 통해 스펙트럼 순서와 간격 인식도를 높임으로써 초분광 이미지 분석을 보다 정확하게 할 수 있는 특징을 보여준다.

지뉴소프트에 따르면, 기존의 초분광 이미지 분석 모델들과 달리 HyperspectralMAE는 초분광 이미지 분석의 정확도와 연산 효율성을 모두 만족시킨다. 이를 통해 고차원 공간 및 스펙트럼 데이터를 동시에 처리할 수 있다. 특히, 사전학습과 전이학습을 수행하는 구조를 통해 다양한 산업 분야에서 실시간 처리 및 빠른 응답 속도로 실질적 활용도를 높일 수 있다.

2024년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 핵심원천기술개발 R&D사업 수주를 통해 본격적인 초분광 파운데이션 모델을 개발중인 지뉴소프트는 HyperspectralMAE 모델이 환경 모니터링, 재난 대응 등 다양한 산업에서 실질적인 변화를 이끌어낼 기술적 기반이 될 수 있을 것으로 보고 있다. 또 자체 구축한 데이터셋과 도메인 특화 학습을 통해 모델 성능을 한층 강화하고 있다. 이를 통해 기존 초분광 데이터 분석에 많은 전문인력과 분석시간이 소요되는 문제를 실시간 분석이 가능한 수준으로 발전시키고자 박차를 가하고 있다.

지뉴소프트 임태훈 연구소장은 “이번 SOTA 1위 달성은 초분광 파운데이션 모델의 개발 성과를 보여주는 중요한 계기가 될 것으로 보고 있다”면서 “초분광 이미지 분석 기술은 다양한 산업 분야에서 활용 잠재성이 높은 분야로서 파운데이션 모델 개발을 통해 글로벌 경쟁력과 기술적 리더쉽을 확고히 하고자 한다”고 밝혔다.