인공지능/머신러닝(AI/ML)과 구현 기술 : 지구관측 서비스 제공업체의 전략

AI/ML and Enabling Technologies: Strategies for Earth Observation Service Providers

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한글목차

"멀티모달 위성 데이터의 복잡성과 거기에서 얻은 통찰력으로 EO 서비스 제공업체가 AI/ML 솔루션에 투자할 필요성이 증가하고 있습니다."

현재의 지구관측(EO)에 있어서의 인공지능(AI)의 채용은 단순한 자동화에 한정되어 있어 AI의 자기 학습능력을 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 게다가 AI는 다운스트림 공정의 분석 용도로는 충분히 활용되지 않았습니다.

본 보고서에서는 EO 서비스 제공업체가 AI를 채용할 때의 전략을 제안함과 동시에 AI를 기반 모델 등의 신기술과 어떻게 병용하여 최종 사용자에게 맞는 솔루션을 제공하기 위해 AI와 기초 모델 등의 신기술을 어떻게 병용하는지에 대해 고찰합니다.

이 보고서에서 답변하는 질문 :

• 지구관측(EO)에서 인공지능(AI)의 현재 도입 수준은 얼마입니까?
• 기초 모델은 어떤 역할을 하는가?
• 생성형 AI(GenAI)는 어떻게 맞춤형 솔루션을 구축하는 데 도움이 되며, 다운스트림 애널리틱스 기업의 가치 차별화를 가능하게 하는가?
• AI 도입 증가에 대응하고 이 새로운 시장 동향으로부터 이익을 얻기 위해서 각 이해관계자는 무엇을 해야 하는가?
• 이러한 이해관계자가 AI/ML 능력을 강화하고 향상시키기 위해서는 어떤 파트너십이 유효한가?

JHS

영문 목차

영문목차

"The complexity of multi-modal satellite data, and the insights we can derive from it, make it increasingly necessary for EO service providers to invest in AI and ML solutions."

The current adoption of AI in Earth observation (EO) is limited to simple automation and does not fully take advantage of the self-learning capabilities of artificial intelligence (AI). Furthermore, AI is underused in downstream analytics applications.

This report provides strategic guidance for EO service providers on adopting AI and how AI can be used together with emerging technologies such as foundation models to offer tailored solutions for end users.

Questions answered in this report:

• What is the current level of adoption of AI in EO?
• What role do foundation models play?
• How can generative AI (GenAI) help to build tailored solutions and enable value differentiation for downstream analytics players?
• What should different stakeholder groups do to address the increasing adoption of AI and benefit from this emerging market trend?
• Which partnerships will enable these stakeholders to enhance and improve their AI/ML capabilities?

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