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텔레픽스, 유럽우주국 주최 AI 경진대회서 우승
우주 AI 종합 솔루션 기업 텔레픽스가 유럽우주국(ESA)이 주최한 지진 대응을 위한 AI 모델 개발 경진대회(AI for Earthquake Response Challenge)에서 우승을 차지했다. 작년에 열린 ‘맵 유어 시티 챌린지(MapYourCity Challenge)’에 이어 유럽우주국 주관 국제 대회에서의 2년 연속 우승으로 AI 기반 위성 영상 활용 역량을 다시 한번 입증했다. 이번 경진대회는 대규모 지진 발생 시 위성 영상을 신속하게 분석하여 피해 지역을 파악하는 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 유럽우주국의 지구 관측 분야 연구 조직인 ‘파이 랩(Φ-lab)’과 전 세계 주요 재난 대응을 위해 위성 데이터를 지원하는 ‘우주 및 주요 재난 국제 헌장(The International Charter: Space and Major Disasters)’이 공동으로 주최한 대회로, 전 세계 위성영상 및 AI 분야 연구자와 개발자가 참가해 실력을 겨뤘다. 참가자들에게는 지진 전과 후의 고해상도 위성 이미지를 분석하여 지진으로 인해 손상된 건물을 자동으로 감지할 수 있는 AI 모델을 개발하는 임무가 주어졌다. 텔레픽스는 두 단계에 걸친 대회에서 모두 뛰어난 성과를 보이며 총 261개의 참가팀 중 벨기에(2위)와 일본(3위)의 참가팀을 제치고 최종 1위를 차지했다. 피해 등급이 표시된 학습 데이터를 활용해 건축 피해를 탐지하는 1단계 미션을 성공적으로 수행했으며, 이전에 공개된 적 없는 지진 현장을 분석하는 2단계 테스트에서도 신속성과 안정성을 보이며, 주어진 데이터셋에 최적화된 성능을 넘어 새로운 상황에도 강한 일반화 성능을 입증했다. 시상은 지난 10월 8일(현지시간) 프랑스 스트라스부르에서 열린 제54차 우주 및 주요 재난 국제 헌장 총회에서 진행됐다. 텔레픽스 연구팀은 발표를 통해 전 세계 우주 및 재난 대응 커뮤니티의 리더와 연구자들에게 AI 모델 개발 과정과 성과를 알렸다. 이번 대회에서 입증된 텔레픽스의 모델은 향후 유럽우주국의 클라우드 기반 온라인 위성영상 분석 지원 시스템(ESA Charter Mapper)에 통합되어 실제 재난 대응에 활용될 수 있다. 이번 대회에서 텔레픽스 팀을 이끈 박재완 AI연구팀장은 “작년에 이어 또 한 번 세계 무대에서 텔레픽스의 역량을 인정받아 뜻깊다”라며, “앞으로도 AI 기반 위성 데이터 활용 분야에서 글로벌 리더십을 더욱 확고히 하고, 재난을 비롯한 다양한 분야에서 사회적 가치를 창출하는 혁신적인 기술을 선보일 것”이라고 전했다. 텔레픽스는 인공위성 탑재체 설계 및 제조부터 AI 기반 위성영상 활용 솔루션까지 위성 산업 전 주기의 역량을 가진 우주 AI 종합 솔루션 기업이다. 환경, 국방, 금융 등 다양한 분야에서 활용이 가능한 위성데이터 특화 에이전틱 AI 솔루션 ‘샛챗(SatCHAT)’과 AI 큐브위성 ‘블루본(BlueBON)’ 등을 글로벌 시장에 선보이고 있다. AI 기술로 위성영상을 자동으로 비교분석하는 샛챗의 기능을 활용해 이란 이스파한 핵시설 공습 피해, 강릉 가뭄, 남해안 적조 등 국내외 재난재해 상황을 신속하게 분석해 알린 바 있다.
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텔레픽스, AI 학회 ‘ICLR’서 인공위성 영상 분야 1위…최고학술논문상
위성 AI 토탈 솔루션 기업 텔레픽스(TelePIX)가 인공지능(AI) 학회 ICLR(The International Conference on Learning Representations, 표현 학습 국제 학회)에 자사의 연구 성과 2건이 선정되었다고 밝혔다. 2건의 논문 중 텔레픽스 연구진 단독으로 수행한 1건은 인공위성 영상 분야에서 1위를 차지해 최고학술논문상을 수상했다. ICLR은 데이터로부터 유의미한 표현을 자동으로 학습하는 딥러닝 기술(표현 학습)을 중심으로 한 연구를 다루는 국제 학회로, NeurIPS(신경정보처리시스템학회), ICML(국제머신러닝학회)와 함께 구글 스칼라(Google Scholar)가 발표하는 h5 인덱스(최근 5년간 발표된 논문들이 인용된 횟수의 중앙값) 기준 인공지능 및 기계학습 분야 최상위 학회로 꼽히고 있다. 스티브(Steve Andreas Immanuel) 주임연구원을 중심으로 한 텔레픽스 연구진은 ‘인페인팅 디퓨전 모델을 통한 원격탐사 분야의 퓨샷 세그멘테이션 문제 해결’ 논문으로 ‘원격탐사를 위한 머신러닝 워크숍’에서 최고학술논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 본 논문은 디퓨전 기반 이미지 인페인팅(image inpainting) 기법을 활용하여, 위성영상 학습 데이터가 부족한 상황에서도 높은 객체 분할 성능을 달성할 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 새로운 클래스 객체를 위성영상에 자연스럽게 채워 넣는 방식으로 예시를 생성하고, 이를 통해 학습 데이터를 효과적으로 늘림으로써 딥러닝 모델의 일반화 성능을 저해하는 과적합 문제를 완화한다. ‘원격탐사를 위한 머신러닝 워크숍(Machine Learning for Remote Sensing Workshop, ML4RS)’은 위성과 항공기 등으로 지구를 관측하는 원격탐사 분야에 머신러닝의 실질적 응용 가능성과 새로운 기술 발전을 논의하는 자리이다. 이번 ICLR 2025에서 열리는 해당 워크숍은 구글 딥마인드(Google ...





