교육과정을 불러오는 중입니다
위성영상과 공간데이터를 AI로 분석하기 위한 개념·데이터·모델 활용 입문
GeoAI의 개념부터 학습데이터 구축, 사전학습 모델 추론, 결과 검증까지 2일에 걸쳐 다룹니다. AI 기반 위성영상 분석 도입을 검토하는 분들을 위한 입문 과정입니다.
GeoAI 축의 진입 과정입니다. 심화 과정(AIV-02)과 약 5주 간격을 두었습니다.
Python(PyTorch 기반 실습 환경), QGIS, 사전학습 객체탐지·분할 모델, 위성영상 학습데이터 샘플셋
AI 기반 위성영상 분석의 전 과정을 이해하고, 사전학습 모델을 활용한 분석을 직접 수행할 수 있는 수준
전체 교육시간의 80% 이상 출석 시 수료증이 발급됩니다.
DAY 1 · 1교시 (2시간) — 위성영상과 공간데이터 융합 분석의 필요성, GeoAI 적용 분야 지도(국토·환경·재난·안보), 공공부문 적용 사례, 위성 제조·운용부터 분석까지의 데이터 흐름 이해
DAY 1 · 2교시 (2시간) — 합성곱 신경망(CNN)의 동작 원리, 영상 분류·객체탐지·의미분할의 차이와 선택 기준, 위성영상 고유의 난점(소형 객체·다중밴드·회전 불변성·클래스 불균형)
DAY 1 · 3교시 (3시간) — 라벨링 도구 활용 실습, 타일링과 데이터 증강 기법, 공개 위성영상 학습데이터셋 활용, 학습데이터 품질 기준과 검수 방법
DAY 2 · 1교시 (3시간) — 실습 환경 구성, 건물·선박·차량 객체탐지 추론 수행, 토지피복 의미분할 추론 수행, 추론 파라미터 조정에 따른 결과 변화 확인
DAY 2 · 2교시 (2시간) — 정밀도·재현율·F1·IoU 지표의 의미와 계산, 오탐·미탐 사례 분석과 원인 진단, 모델 성능 리포트 작성
DAY 2 · 3교시 (2시간) — 추론 결과의 벡터 변환과 좌표 정합, 행정경계·도로·건물 등 공간데이터와의 중첩, 지역별 집계 통계 산출 및 주제도 표현
인스페이스 아카데미 전임 강사진
㈜인스페이스 위성영상분석·AI연구 인력이 직접 강의합니다. 과정별 담당 강사는 개설 확정 시 안내드립니다.
주차 안내
건물 지하주차장 이용 가능(교육 기간 무료). 접수처에서 주차등록 필요.
실습용 노트북이 제공되므로 별도 준비물은 없습니다. 개인 노트북 사용을 원하시면 신청 시 알려주세요. 실습은 오픈소스 소프트웨어(QGIS·Python) 기반이라 별도 라이선스 부담이 없습니다.