코로나19 팬데믹을 겪으며 각 산업 분야에서 디지털 기술을 활용한 혁신과 비즈니스가 생겨나고 있다. 대기업뿐 아니라 중소·중견기업들까지 성공적인 디지털 전환을 이룩하기 위해서는 정부의 지원이 필수적이다. 올 1월 제정되어 7월부터 시행된 ‘산업 디지털 전환 촉진법’은 본격적인 국내 산업 디지털 전환에 신호탄을 쏘아 올린 것으로 보인다. 지난 7월, 산업 디지털 전환 국회 포럼에서 고려대학교 이영환 특임교수가 ‘제조산업의 디지털 전환을 위한 정책 방향’에 관해 발표한 내용을 정리했다. 코로나19 팬데믹, 4차 산업혁명의 가속화로 인공지능과 사물인터넷 등 디지털 기술이 전 산업 분야에 접목돼 산업 간 경계가 모호해지고 있다. 하지만 국내 산업 디지털 전환은 시작 단계에 불과하고, 기업 간 진행 차이도 매우 크다. 2020년 국제통화기금에서 발표한 세계 경제 전망 보고서에 따르면, 우리나라의 GDP 대비 제조업 비중은 27.8%로 독일 21.6%, 일본 20.8%, 미국 11.6%, 영국 9.6% 등 주요 선진국 대비 높은 수준이다. 하지만 제조업 특성상 전통적인 방식에서 벗어나기 힘들어 디지털 전환이 쉽지 않아 보인다. 그렇다면 국내 제조 산업의 성공적인 디지털
헬로티 이동재 기자 | DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 활용한 디지털 지도 생성 인공지능 신경망 모듈을 개발했다. 항공 영상에서 건물 등 물체를 정확하게 추출하는 기술은 군사, 물류, 자율주행 등에서 활용되는 디지털지도 제작에 중요한 기술이다. 하지만 저품질·저해상도 항공영상의 경우 기존 관련 기술들로는 물체를 정확하게 구분하는 것이 어려워 지금까지는 사람이 직접 디지털 지도를 제작하는 등 시간과 비용이 많이 소요돼 왔다. 이에 DGIST 정보통신융합전공 황재윤 교수팀은 디지털 지도의 자동 제작에 필요한 물체 검출 시 항공영상상 건물들의 경계에 집중해 검출한다면 건물 탐지의 성능을 증가시킬 수 있을 것으로 예상, 이에 기반한 인공지능 모델 개발에 착수했다. 개발된 인공지능 모델은 정확한 경계 분할뿐만 아니라, 정밀한 건물의 경계 탐지까지 가능하다. 더 나아가 연구팀은 새로운 학습 파이프라인 및 새로운 연산자를 설계해 건물의 경계와 정보의 연관성을 분석해 정확한 분할을 수행하는 새로운 신경망 구조를 개발했다. 새롭게 개발된 신경망은 항공 영상에서 건물의 정확한 모양과 경계 추출이 가능하다는 장점을 갖고 있어, 다양한 항공영상의 도