인공지능 기반 지리공간 분석이 세상을 바꿀 수 있다

​이제 인공지능이 더 나은 방식을 만들어가고 있습니다. AI는 지리공간 산업에서 아직 상대적으로 새로운 기술이지만, 이를 통해 다양한 분야의 전문가가 보다 효율적이고 정확하게 작업하고 문제에 더 빠르게 대응하며 비용을 절감할 수 있습니다. 손해 보험 회사는 위험을 더 잘 찾아낼 수 있습니다. 은행은 농부들에 대한 대출금 지급을 가속화할 수 있습니다. 유틸리티는 송전선을 배치할 위치와 배치하지 말아야 할 위치 등을 더 잘 이해할 수 있습니다.

AI는 여러 계층의 복잡한 데이터와 이미지를 처리하여 인간보다 더 정확하고 빠르게 통찰력을 제공합니다.

지리공간기술의 전망과 문제점

상업기업은 공간정보로부터 통찰력을 얻고 싶어하지만 이를 보다 쉽게 ​​찾을 수 있는 방법을 원합니다. 딜로이트(Deloitte)는 내년까지 대기업 및 중규모 조직의 36%가 위치 인텔리전스 소프트웨어를 배포할 것으로 예상하고 있으며 이는 2019년 10%에서 증가한 수치입니다.

지리공간 데이터는 GIS 지도, LiDAR 이미지, 측량 기록 등 정보의 집합체입니다. 위성에서 얻은 원격 탐사 데이터는 대부분의 연구자와 다른 사용자에게 유용한 처리가 필요합니다. 단일 데이터 소스로는 부족한 경우가 많으므로 모델링에는 연결되지 않은 데이터 소스를 함께 연결해야 하는 경우가 많습니다.

지리공간 분석에는 여러 단계와 전문 기술이 필요합니다. 데이터는 다양한 소스에서 수집되어 다층적인 시각적 표현과 매핑으로 변환되어야 합니다. 소스에는 지구 관측, 지리 정보 시스템(GIS), 글로벌 위성 항법 시스템 및 드론 3D 스캐닝이 포함됩니다.

패턴을 결정하려면 매핑을 분석해야 합니다. 이 프로세스에는 특정 프로그래밍 언어뿐만 아니라 원격 감지 및 이미지 처리 도구, 매핑 기술 및 기타 전문 재능이 필요할 수 있습니다.

Meticulous Research는 다양한 산업 분야에서 AI 기반 GIS 솔루션을 사용하여 데이터 수집 및 정리 프로세스를 빠르게 발전시켜 예측 정확도를 향상시키고 있다고 보고합니다. 지리공간 분석 시장은 2021년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 17.6%로 성장해 2,560억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI는 지리공간 데이터의 잠재력을 발휘합니다.

Deloitte는 공급망 네트워크를 최적화하는 기업, 토지 관리 관행을 개선하는 정부, 그리드를 따라 식생에 대한 위험을 관리하는 전력 회사 등 응용 분야를 식별합니다.

기술 솔루션은 인공 지능을 활용하여 더 빠르게 행동하고 비용을 절약하며 안전을 유지합니다. AI는 사소한 작업을 처리하고, 대량의 데이터 포인트를 분석하고, 정확성을 높이고, 적시에 테이크아웃을 제공할 수 있습니다.

AI는 자동화를 통해 실시간으로 정보를 추출하고 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI 알고리즘은 산불 위험을 예측하고, 습지를 식별하고, 식생 유형을 분류하여 매립 활동을 평가하고, 수많은 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 에너지 회사는 이 기술을 사용하여 산사태, 홍수 등 파이프라인이 직면한 환경 위험과 모니터링 노력의 우선순위를 정하는 최선의 방법을 이해할 수 있습니다. 환경을 더 효과적으로 관리하고 비용을 절감하며 공공 안전을 보장합니다.

기존 기후 모델은 너무 광범위하고 구식일 수 있습니다. 수년에 걸쳐 강수량이 증가하는 경향은 토양 침식으로 인해 인프라에 산사태 위험이 발생하는 위치를 이해하는 것보다 덜 중요할 수 있습니다. 현장 평가가 필요 없이 AI를 사용하여 LiDAR 이미지 정보를 분석하는 팀은 사람들에게 해를 끼치지 않고 영향을 평가할 수 있습니다.

미래에는 무슨 일이 일어날까

지리공간기술과 영상기술의 지속적인 발전으로 미래의 가능성을 상상할 수 있습니다. 단 몇 년 만에 얼마나 많은 발전이 이루어졌는지 알아보려면 휴대전화를 보세요. 당신의 스마트폰은 어떤 카메라가 좋은가요? 귀하의 스마트폰에 가장 적합한 위성 내비게이션 시스템은 무엇입니까?

인공지능이 위성 이미지를 분석하여 기후 변화를 더 잘 이해하는 데 도움을 주고 있는 것은 우연이 아닙니다. Penn State의 전산 및 데이터 과학 연구소 부소장인 Guido Cervone은 "우리의 목표는 남극 표면 용해에 대한 합성 고해상도 위성 이미지를 생성하기 위해 딥 러닝 알고리즘과 수십 년간의 물리학 지식의 새로운 조합을 개척하는 것입니다."라고 말했습니다. 주도형 지리공간 분석 방법은 많은 전문가의 작업 방식을 보다 효율적이고 정확하며 적시적이고 안전하며 통찰력 있게 혁신할 것입니다. 동시에, 이는 그들의 산업과 세상을 변화시킬 것입니다.

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