■ 요약

국방 지휘·정보 체계 성능개량 사업의 일환으로, 현장 판독/분석 인력의 Daily 업무 병목을 해소하는 프로젝트를 수행하였습니다.

• 저품질 영상의 가독성 개선 자동화
  : AI기반 초해상화, 노이즈 제거, 흔들림 보정, 저조도 개선을 적용해 "분석 가능한 EO/IR/SAR 영상 품질" 확보에 소요되는 반복 작업을 줄였습니다.
  
  
• AI 기반 영상 품질 향상과 한/영 혼합 문서의 OCR 및 AI 번역 자동화 
  : OCR과 용어 정합성을 고려한 번역 파이프라인으로 문서 처리 시간을 단축했습니다.

관련 기술로 국제 CVPR Workshop TISR Challenge 1위를 달성하였으며, 이를 통해 핵심 영상 복원 기술의 경쟁력과 신뢰성을 대외적으로 입증했습니다.

■ 문제 (Pain Point)

국방 Vertical AI 환경에서 판독 검사원은 EO(전자광학), IR(적외선), SAR(합성개구레이더) 등 다양한 센서 기반 영상과 이들이 결합된 혼합 영상, 그리고 캡처/스캔 기반 문서 자료를 일상적으로 처리합니다. 

이러한 업무 과정에서 다음과 같은 기술적인 문제가 빈번하게 발생하였습니다. 

• 센서별 영상 품질 편차 및 열화(Degradation) 문제
  : EO/IR/SAR는 촬영 원리와 잡음 특성이 서로 달라, 동일한 기준으로 판독하기 어려운 품질 편차가 발생합니다. 
  : 압축 아티팩트, 저해상도, 센서 노이즈, 흔들림/모션 블러, 저조도(또는 대비 부족) 등으로 인해 “판독 가능 수준”에 못 미치는 영상들이 존재하여, 판독 전 수동 보정/재확인 등 반복적인 업무가 발생합니다. 
  
  
• 혼합(다중 센서/다중 소스) 데이터의 정합성 저하
  : 서로 다른 센서/소스 영상이 혼재될 때, 해상도/스케일/대비/동적 범위 차이로 인해 비교/대조가 어렵습니다.
  : 동일 객체/영역을 확인하기 위해 추가적인 정렬/확대/보정 작업이 발생합니다. 
  
  
• 품질 저하 데이터의 누적 저장 및 재활용 한계
  : 매일 수집되는 영상 중 ‘저품질 영상/문서’가 그대로 저장/누적되면서, 이후 재분석/공유/검색 단계에서도 동일한 품질 문제가 반복 발생합니다.
  : 데이터가 “분석 가능한 품질” 수준으로 표준화되어 저장되지 않아, 기존 업무를 재사용하거나 레퍼런스로 활용하기 어려웠습니다.
  
  
• 한/영 혼합 문서의 판독·보고 업무 비효율
  : 스캔본/캡처본/보고서 등 다양한 형식의 문서가 한글·영문·혼합 표기로 구성되어 있었습니다.
  : 이로 인해 핵심 내용을 빠르게 파악하고 비교/요약/보고서로 정리하는 과정에서 반복적인 확인과 재검수가 발생했습니다.
  : 특히 표·주석·이미지 내 텍스트 등 비정형 요소가 많아 문서 가독성과 검색성이 떨어져, 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요되었습니다.

■ 해결 (Solution)

• 공개 고품질(드론/위성) 데이터 기반 유사 분포(EO/IR/SAR) 합성 및 센서 및 환경 적응형 품질 개선 학습 체계 구축
  : 실제 운용 데이터의 열화 특성을 반영하기 위해 "유사 분포 데이터 생성(Style Transfer)"과 품질 지표 기반 최적화를 수행하여 운용 데이터 재현성을 강화하였습니다.(현장 운용 영상 특성 반영)
  : EO/IR/SAR 센서 및 환경에 따라 품질 저하 원인이 달라지는 점을 고려해, 전처리 프로파일을 상황별로 분리 적용 가능하도록 설계하였습니다.

• OCR, 용어 정합 번역, 메타데이터 연계 저장을 통한 한/영 혼합 문서 지식화(검색·재사용) 체계 구축
  : 스캔/캡처 문서에 대해 레이아웃(표/문단/주석) 인식 기반 OCR을 적용하여 구조화된 텍스트를 추출하였습니다.
  : 도메인 용어집 + 규칙을 포함한 번역 파이프라인으로 용어 일관성 및 가독성 확보하고,  결과물을 검색/재사용 가능하도록 메타데이터와 함께 저장하였습니다.

■ 성과 (Results) 

• 다중 센서(EO/IR/SAR) 운용 데이터 재현 학습을 통한 현장 적합성 향상
  : 공개된 드론·위성 고품질 데이터를 기반으로, 실제 운용 데이터의 열화 특성을 반영한 유사 분포 데이터를 생성(예: Style Transfer)하여 학습에 활용했습니다. 
  : 센서/환경별 열화 원인이 다르다는 점을 고려해 전처리 프로파일을 상황별로 분리 적용 가능하도록 설계하여, 단일 조건 최적화가 아닌 "운용 환경 전반에 대한 강인성(robustness)"을 확보했습니다. 
  
  
• 국제 벤치마크 기반의 기술 검증(CVPR 워크숍 챌린지 1위)
  : 핵심 영상 복원/향상 기술은 국제 CVPR 워크숍 챌린지에서 1위 성과를 달성하여, 내부 평가에만 의존하지 않고 외부 경쟁 환경에서 객관적으로 성능과 재현성을 검증했습니다. 
  : 이를 통해 국방 분야 적용 시 요구되는 기술 신뢰도와 대외 설득력을 강화했습니다. 

• 한/영 혼합 문서 처리 자동화로 문서 리드타임 단축 및 품질 일관성 확보
  : 스캔/캡처 문서에 대해 레이아웃(표/문단/주석) 인식 기반 OCR을 적용해 구조화된 텍스트를 안정적으로 추출하고, 도메인 용어집과 후편집 규칙을 포함한 번역 파이프라인으로 용어 일관성과 가독성을 확보했습니다. 
  : 그 결과 문서 전사–번역–검수 과정에서 발생하던 누락/오인식/용어 불일치로 인한 재작업이 줄어들고, 판독 검사원은 반복 편집보다 판단·해석 중심의 업무에 더 집중할 수 있는 환경이 마련되었습니다.

■ 결론

본 프로젝트를 통해 판독 검사원의 Daily 업무를 저해하던 핵심 문제를 해소하고, 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 업무 구조를 개선할 수 있었습니다. 

핵심 기술은 국제 CVPR 워크숍 챌린지 1위를 수상하여, 객관적으로 성능을 인정 받았습니다. 

또한 영상/문서 처리 결과를 메타데이터와 함께 축적해 검색/재사용이 가능한 데이터 자산으로 전환함으로써, 후속 분석과 운영 고도화의 기반을 마련했습니다.