AI는 위성 이미지 및 데이터 분석의 핵심적인 역할을 수행합니다. AI는 방대한 위성 데이터를 학습하여 다음의 작업을 자동화하고 고도화하는 데 사용됩니다.

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  객체 탐지 및 식별 위성 영상에서 건물, 도로, 차량, 선박 등 특정 객체를 자동으로 식별하고 분류합니다. 이는 도시 변화, 재난 상황 등을 파악하는 데 유용합니다.
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  패턴 분석 및 예측 기상 변화, 작물 생육 상태, 해양 오염 등 시간 흐름에 따른 위성 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 변화를 예측합니다.
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  데이터 전처리 및 보정 구름이나 그림자로 인해 왜곡된 위성 영상을 자동으로 보정하고, 노이즈를 제거하여 분석 정확도를 높입니다.

위성 시뮬레이터는 실제 위성 운영 및 데이터 수집을 모의하는 가상 환경입니다. 이는 AI 모델 개발 및 검증에 필수적인 역할을 합니다.

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  가상 데이터 생성 실제 위성 영상을 얻기 어려운 경우(예: 특정 지역의 미래 예측, 다양한 기상 조건) 시뮬레이터를 통해 AI 학습에 필요한 데이터를 생성합니다.
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  센서 및 궤도 모델링 위성 센서의 성능, 해상도, 궤도 변화 등을 정교하게 모델링하여 실제와 유사한 데이터를 생성합니다. 이는 AI 모델이 실제 환경에서도 잘 작동하도록 돕습니다.
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  임무 계획 및 검증 새로운 위성 임무를 시작하기 전에 시뮬레이터를 사용하여 데이터 수집 효율성, 위성 간 통신 등을 사전에 검증하고 최적화합니다.

스마트 가시화는 복잡하고 방대한 위성 데이터를 사용자가 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있는 형태로 시각화하는 기술입니다. 이 세 가지 기술의 결합은 국방, 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 등 다양한 분야에서 위성 데이터의 활용 가치를 극대화합니다.

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  3D 도시 모델링 위성 데이터를 기반으로 현실과 유사한 3차원 도시 모델을 구축하여, 도시 계획이나 재난 시뮬레이션에 활용합니다.
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  대화형 인터페이스 사용자가 지도, 그래프, 차트 등 다양한 시각적 도구를 통해 위성 데이터를 직관적으로 탐색하고 분석할 수 있도록 돕습니다.
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  실시간 데이터 연동 위성에서 수신되는 실시간 데이터를 지도에 즉시 반영하여 최신 정보를 제공합니다. 이는 재난 대응과 같은 긴급 상황에서 매우 중요합니다.