위성영상은 넓은 지역의 재난 피해를 파악하는 데 활용되지만, 필요한 데이터를 찾고 분석하는 과정에는 전문 지식과 별도의 도구가 요구된다. 영상 검색과 선별, 분석 프로그램 적용을 차례로 거쳐야 해 결과를 얻기까지 상당한 시간도 필요하다. 생성형 AI의 자연어 인터페이스는 이처럼 복잡한 위성 데이터 분석 절차를 대화 형태로 바꾸고 있다. 나라스페이스가 산불 발생 지역을 찾고 피해 면적과 등급을 분석하는 위성영상 AI 서비스의 베타 버전을 선보였다.
나라스페이스테크놀로지는 위성영상을 자연어 질문으로 분석할 수 있는 AI 서비스 ‘EP Agent’ 베타 버전을 공개했다. EP Agent는 회사가 운영하는 위성 데이터 인텔리전스 허브 ‘EarthPaper’에서 제공된다.
EP Agent에서 산불 피해 지역의 위성영상을 확인하는 화면 (자료 제공: 나라스페이스)
기존 위성영상 분석은 사용자가 필요한 영상을 직접 검색하고 데이터를 선별한 뒤 전문 프로그램에 입력하는 방식으로 진행됐다. 위성영상과 공간정보를 이해하고 분석 도구를 다룰 수 있는 역량도 필요했다. EP Agent는 영상 탐색부터 데이터 분석, 결과 확인까지의 작업을 하나의 대화 흐름으로 구성했다.
자체 알고리즘으로 실제 위성 데이터 분석…보고서까지 생성
이번 베타 버전에는 가을철 산불 대응 수요를 고려한 피해 분석 기능이 먼저 적용됐다. 사용자가 “2026년 국내에서 발생한 산불을 찾아줘”라고 입력하면 관련 지역을 확인할 수 있다. 이어 특정 지역을 선택하고 “이 지역의 산불 피해를 분석해줘”라고 요청하면 위성 데이터를 토대로 피해 범위와 면적, 피해 등급을 분석한다.
분석 결과는 보고서 형태로도 생성할 수 있다. 공개된 인터넷 정보를 검색하거나 요약하는 방식이 아니라 나라스페이스의 위성영상 전문가들이 자체 개발한 알고리즘을 실제 위성 데이터에 적용한다는 것이 회사 측 설명이다.
나라스페이스에 따르면 전문가 1명이 100㏊를 초과하는 국내 대형 산불 피해 지역을 분석할 때 기존에는 수시간이 소요됐다. EP Agent를 활용하면 같은 규모의 분석을 10분 이내에 수행할 수 있다.
나라스페이스는 지난 2일 열린 위성 활용 콘퍼런스에서 EP Agent를 시연했다. 현장에서는 위성영상 검색과 산불 피해 분석, 결과 확인, 보고서 생성으로 이어지는 과정을 공개했다. 시연 참석자는 위성영상에 익숙하지 않은 사용자도 AI와 대화하는 방식으로 분석 결과를 확인할 수 있다는 점을 평가했다.
EP Agent에는 나라스페이스가 위성영상 분석 콘텐츠 서비스 ‘EP Post’를 운영하며 축적한 분석 방법론이 반영됐다. 전문 분석가의 작업 방식을 자연어 기반 서비스로 구현해 위성 데이터의 활용 대상을 확대하려는 시도다.
오형직 나라스페이스 운영부문 이사는 “EP Agent는 사용자가 위성영상의 언어를 배우는 대신 위성 데이터가 사용자의 언어를 이해하도록 만드는 서비스”라며 “위성 데이터가 실제 현장의 판단과 의사결정에 활용될 수 있도록 서비스를 고도화하겠다”고 말했다.
나라스페이스는 산불 피해 분석을 시작으로 산사태와 산림, 농업, 에너지 등 산업별 위성 데이터 분석 기능을 EP Agent에 추가할 예정이다.
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