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경북대학교 컴퓨터학부의 이재협 교수 연구팀(경북대학교 컴퓨터학부 3학년 전민영, 4학년 박주헌, 이재협 교수)의 연구 논문 "U-SET: Uncertainty-aware SAR-to-EO Translation"이 신호처리 분야의 국제 저명학술지 **IEEE Signal Processing Letters (SPL)**에 게재 승인되었다.

이번 연구에서는 합성개구레이다(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 광학영상(Electro-Optical, EO) 으로 변환하는 딥러닝 기반 프레임워크 U-SET (Uncertainty-aware SAR-to-EO Translation) 을 제안하였다.

SAR 영상은 기상이나 조명 조건과 무관하게 영상을 획득할 수 있는 장점이 있으나, 스펙클 노이즈(speckle noise) 와 기하학적 왜곡 등으로 인해 일반 사용자가 해석하기 어려운 단점이 존재한다.

연구팀이 제안한 U-SET은 픽셀 단위 불확실성을 정량적으로 추정하여, 영상 내 구조적으로 모호하거나 노이즈가 심한 영역을 선택적으로 학습하도록 설계되었다.

이를 통해 기존 SAR-to-EO 변환 모델에 비해 세부 구조 보존력과 전역적 화질 향상을 동시에 달성하였다.

또한 새롭게 구축한 아리랑3호 및 5호 위성 영상을 포함한 KOMPSAT 위성 영상 데이터셋을 활용하여 학습 및 평가를 수행한 결과, 제안 U-SET은 기존 최신 기법들 대비 6개 화질 지표(PSNR, SSIM 등) 전 항목에서 최고 성능을 기록하였다.

이재협 교수는 "본 연구는, 한국 항공우주연구원과의 협력 연구로 도출해낸 연구 성과로, 이번 연구는 재난 대응, 국토 모니터링, 군사 감시 등 다양한 원격탐사 분야로의 실질적 응용 가능성을 제시한 연구이자,

특히 경북대학교 컴퓨터학부 학부 3학년 전민영 학생이 제1저자로 참여한 SCIE급 국제 연구 성과라는 점에서 더욱 큰 의의가 있다” 라고 전하며,

“앞으로도 위성영상 해석 및 딥러닝 기반 신호처리 연구를 지속적으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

아래 사진은 순서대로, 컴퓨터학부 3학년 전민영 학생, 4학년 박주헌 학생, 그리고 이재협 교수.