교육과정을 불러오는 중입니다
위성영상과 공간데이터를 결합한 AI 분석 모델의 학습·융합·운영 적용 실무
융합 데이터 파이프라인 구축, 전이학습 기반 모델 학습, AI 변화탐지, 멀티모달 융합, 운영 자동화까지 3일에 걸쳐 실습하는 최상위 과정입니다.
GPU 실습 환경 구축 완료 후 개설됩니다. 정원은 GPU 실습 여건을 고려해 8명으로 제한합니다.
Python(PyTorch·geopandas·rasterio), GPU 실습 환경, QGIS, 다시기 위성영상 및 공간데이터 융합 실습셋
기관 고유 데이터를 활용한 GeoAI 분석 모델을 설계·학습·검증하고 운영 체계로 연결할 수 있는 수준
전체 교육시간의 80% 이상 출석 시 수료증이 발급됩니다.
DAY 1 · 1교시 (2시간) — 업무 문제의 분석 과제화, 데이터 소스 매핑(위성영상·행정경계·도로·건물·인구통계·기상), 분석 단위와 목표 지표 정의, 성능 요구수준 산정
DAY 1 · 2교시 (3시간) — 좌표계 정합과 재투영, 해상도 리샘플링 전략, 시점 정합과 결측 처리, 래스터·벡터 융합 피처 스택 생성
DAY 1 · 3교시 (3시간) — 사전학습 모델의 파인튜닝 절차, 학습·검증·시험 데이터 분할 전략, 주요 하이퍼파라미터의 영향, 학습 과정 모니터링과 과적합 진단
DAY 2 · 1교시 (3시간) — 분할 모델 학습 실습, 데이터 증강 전략 비교, 클래스 불균형 대응, 손실함수 선택에 따른 성능 변화 실험
DAY 2 · 2교시 (3시간) — 다시기 영상 쌍 입력 구조 설계, 신축·훼손·재해 피해 탐지 모델 실습, 오탐 억제를 위한 후처리 규칙 설계
DAY 2 · 3교시 (2시간) — 광학·SAR 영상 융합 전략, 영상 특징과 GIS 속성정보의 결합, 공간 회귀 및 예측 모델을 통한 지역 단위 추정
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.
DAY 3 · 1교시 (3시간) — 탐지 결과의 밀도 및 핫스팟 분석, 공간 자기상관 검토, 시계열 변화 지표화, 정책·의사결정용 지표 설계와 시각화
DAY 3 · 2교시 (2시간) — 모델 배포 개념과 추론 파이프라인 구성, 위성 촬영–수신–분석–배포 연계 시나리오, 정기 모니터링 자동화 설계, 운영 단계 품질관리 방안
DAY 3 · 3교시 (1시간) — 팀별 분석 결과 발표, 설계 및 결과에 대한 강사 피드백, 기관별 적용 방향 논의