Sentinel-2 위성 데이터를 활용한 오픈소스 물류 추적 도구 DRISH-X 공개

물리적 현상을 이용한 탐지 방식에 대해 매우 흥미롭다는 반응이 많으며, 특히 오픈소스로 공개된 점에 대해 긍정적인 평가가 이어지고 있습니다.

• 군사 기지나 주요 물류 허브 인근의 활동량을 모니터링할 때 고가의 위성 사진을 구매하기 전 DRISH-X를 먼저 활용해 추세를 파악하라.
• GitHub 저장소의 가이드를 따라 FastAPI 환경을 구축하면 로컬에서 직접 위성 데이터를 분석할 수 있다.

센티넬-2(Sentinel-2)

— 유럽 우주국(ESA)에서 운영하는 지구 관측 위성 임무로, 고해상도 광학 이미지를 무료로 제공한다. 이 아티클에서는 가시광선 대역(RGB)의 촬영 시간차를 이용해 물체의 움직임을 포착하는 데이터 소스로 활용됐다.

분광 번짐 현상(Spectral Smear)

— 위성 센서가 서로 다른 파장 대역을 미세한 시간차를 두고 촬영할 때, 빠르게 움직이는 물체가 각 밴드에서 서로 다른 위치에 기록되어 무지개색 잔상처럼 나타나는 현상이다. 이 물리적 특성을 역이용하면 정지 영상에서도 차량의 속도와 방향을 추론할 수 있다.

랜덤 포레스트(Random Forest)

— 여러 개의 결정 트리를 구축하고 그 결과를 앙상블하여 예측하는 머신러닝 알고리즘이다. 본 프로젝트에서는 위성 이미지 내의 픽셀 패턴을 분석하여 일반적인 지형과 움직이는 차량에 의한 분광 번짐을 구분하는 분류 모델로 사용됐다.

공개 출처 정보(OSINT)

— 공개된 소스에서 수집한 정보를 분석하여 인텔리전스를 생산하는 기법이다. 고가의 상업용 위성 데이터 대신 무료인 Sentinel-2 데이터를 활용하여 누구나 물류 이동량을 추적할 수 있게 함으로써 분석 비용을 획기적으로 낮춘다.