--- title: 고해상도 이미지를 위한 AI 솔루션 개발의 어려움과 개발 과정 description: 고해상도 이미지 처리를 위한 AI 플랫폼 개발 과정에서 저희 팀이 마주했던 과제 탐구하며, 다양한 컴퓨팅 기술의 정수 DEEP TREK의 탄생 과정을 공개합니다. image: https://www.deepblock.net/hubfs/Blog%20Components/The%20similarities%20between%20satellite%20and%20micrograph%20imagery%20analysis250-min.png --- [![logo\_omnislabs\_big](https://www.deepblock.net/hubfs/Brand%20Assets/Logos/logo_omnislabs_big.png)](https://www.deepblock.net/ko/?hsLang=ko) ![menu](https://f.hubspotusercontent40.net/hubfs/7479797/menu.png) ![close\_24px](https://7479797.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/7479797/close_24px.svg) - [제품](https://www.deepblock.net/ko/product) Show submenu for 제품 - [매뉴얼](https://www.deepblock.net/ko/product/manual) - [판매 제품 목록](https://www.deepblock.net/ko/product/pricing) - [제품 활용 방법](https://www.deepblock.net/ko/product/how-to-use-deep-block) - [공간정보](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing) Show submenu for 공간정보 - [감시 및 방위 산업](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/defense-surveillance) - [농업 및 산림](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/precision-agriculture) - [현미경](https://www.deepblock.net/ko/microscopy) Show submenu for 현미경 - [반도체 & MEMS](https://www.deepblock.net/ko/microscopy/semiconductor) - [자연과학 & 의학](https://www.deepblock.net/ko/life-science-and-medicine) - [리소스](https://www.deepblock.net/ko/resources) Show submenu for 리소스 - [고용량 이미지 분석의 어려움](https://www.deepblock.net/ko/resources/challenges-high-resolution-imagery-ml-solution) - [Deep Block을 선택해야 하는 이유](https://www.deepblock.net/ko/resources/why-deep-block) - [회사 소개](https://www.deepblock.net/ko/about-us) - [연락하기](https://www.deepblock.net/ko/contact) - [제품](https://www.deepblock.net/ko/product) Show submenu for 제품 - [매뉴얼](https://www.deepblock.net/ko/product/manual) - [판매 제품 목록](https://www.deepblock.net/ko/product/pricing) - [제품 활용 방법](https://www.deepblock.net/ko/product/how-to-use-deep-block) - [공간정보](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing) Show submenu for 공간정보 - [감시 및 방위 산업](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/defense-surveillance) - [농업 및 산림](https://www.deepblock.net/ko/remote-sensing/precision-agriculture) - [현미경](https://www.deepblock.net/ko/microscopy) Show submenu for 현미경 - [반도체 & MEMS](https://www.deepblock.net/ko/microscopy/semiconductor) - [자연과학 & 의학](https://www.deepblock.net/ko/life-science-and-medicine) - [리소스](https://www.deepblock.net/ko/resources) Show submenu for 리소스 - [고용량 이미지 분석의 어려움](https://www.deepblock.net/ko/resources/challenges-high-resolution-imagery-ml-solution) - [Deep Block을 선택해야 하는 이유](https://www.deepblock.net/ko/resources/why-deep-block) - [회사 소개](https://www.deepblock.net/ko/about-us) - [연락하기](https://www.deepblock.net/ko/contact) # 고해상도 이미지를 위한 AI 솔루션 개발의 어려움과 개발 과정 [![문귀환](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/Brand%20Assets/Team%20members/Deep%20Block_Gwihwan%20Moon_Blog.png?width=50&height=50&name=Deep%20Block_Gwihwan%20Moon_Blog.png)](https://www.deepblock.net/ko/blog/author/gwihwan-moon) [문귀환](https://www.deepblock.net/ko/blog/author/gwihwan-moon) 22 10월, 2026 ![](https://www.deepblock.net/hubfs/Blog%20Components/The%20similarities%20between%20satellite%20and%20micrograph%20imagery%20analysis250-min.png) 대규모 이미지를 효율적으로 처리할 수 있는 최첨단 AI 플랫폼을 만드는 일은 결코 쉽지 않습니다. 이러한 소프트웨어는 빅데이터, 머신러닝, 고급 컴퓨팅 기술을 유기적으로 통합하여 현미경 영상, 디지털 트윈 영상, 원격탐사 영상을 분석하는 사용자들의 요구를 충족해야 합니다. 저희는 이러한 플랫폼을 개발하는 과정에서 지난 8년 동안 수많은 도전과 장애물에 직면했습니다. ### 1. 대용량 이미지는 어떻게 처리하며, 왜 그렇게 어려울까요? 대용량 이미지의 대표적인 예인 원격탐사 영상은 웹브라우저가 기본적으로 지원하지 않는 GeoTIFF 형식으로 촬영·저장되는 경우가 많습니다. 따라서 Deep Block과 같은 웹 애플리케이션에서 사용자가 이미지를 볼 수 있도록 서버가 해당 영상을 호환 가능한 형식으로 변환해야 합니다. 이 변환 작업은 HTTP 요청에 대한 응답이 지연되거나 시간 초과가 발생하지 않도록 효율적이고 빠르게 수행되어야 합니다. 이를 위해서는 백그라운드에서 변환 작업을 처리하고, 완료되면 사용자에게 알리는 기능이 필요합니다. 저희는 처리 시간을 단축하기 위해 특허받은 알고리즘을 구현하고 플랫폼 아키텍처를 최적화하여, 용량이 큰 이미지에서도 빠른 응답 속도를 확보했습니다. ### 2. 이렇게 큰 이미지에 머신러닝 기술을 어떻게 적용할까요? 이러한 영상을 분석하려면 먼저 작은 조각으로 분할하는 작업이 필수적입니다. 컴퓨터 비전이나 머신러닝에 익숙하지 않은 사람은 별도 전처리 없이 전체 이미지를 오픈소스 AI 모델에 그대로 입력하려 할 수 있습니다. 하지만 이렇게 하면 모델이 이미지를 단순히 축소해 버려 중요한 시각적 특징이 사라지므로 원하는 결과를 얻기 어렵습니다. ### 3. 이미지 분할의 문제 — 객체의 일부가 누락되는 현상![](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/image-png-Dec-12-2023-02-45-15-3075-PM.png?width=574&height=183&name=image-png-Dec-12-2023-02-45-15-3075-PM.png) 이미지를 여러 부분으로 나누면 경계에 걸친 객체는 일부만 남게 됩니다. 머신러닝 모델이 이렇게 잘린 객체도 인식할 가능성은 있지만, 일반적으로 머신 비전 모델은 불완전한 형태의 객체를 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 일부 머신러닝 엔지니어는 “이 문제를 해결할 알고리즘을 구현하겠습니다”라고 말할 것입니다. 하지만 여전히 중요한 질문이 남습니다. “**구체적으로 어떻게 구현할 것인가?**” ### 4. 이미지를 분할하면서 발생하는 또 다른 문제들 이 문제를 해결하기 위해 저희는 해당 현상을 효과적으로 처리하는 자체 특허 알고리즘을 개발했습니다. 하지만 알고리즘 구현은 시작에 불과합니다. 초고해상도 이미지를 분할하면 엄청나게 많은 파일이 생성됩니다. 또한 파일을 읽는 속도는 RAM이나 캐시에 이미 적재된 데이터를 읽는 속도보다 상당히 느립니다. 저희는 이러한 문제를 처리하기 위해 고급 소프트웨어 엔지니어링 기술을 적용했습니다. ### 5. 처리된 초고해상도 이미지는 어떻게 화면에 표시할까요? 일부 위성영상이나 현미경 영상은 파일 크기가 10GB를 넘고 해상도가 100K 픽셀을 초과하기도 합니다. 이 정도 규모의 이미지를 브라우저에서 렌더링하는 것은 큰 기술적 과제입니다. 저희는 이미지를 작은 영역으로 나눈 다음 HTML의 Canvas 요소를 이용해 클라이언트 측에서 렌더링하는 전용 알고리즘을 구현했습니다. ### 6. 캔버스(Canvas)의 한계를 어떻게 극복할까요? 앞서 설명했듯이 HTML의 canvas 요소는 이미지를 그리거나 조작하는 데 사용됩니다. 하지만 원문에서 언급한 단일 캔버스의 권장 최대 이미지 크기는 약 5,000×5,000픽셀입니다. 이러한 제약을 극복하기 위해 저희는 대용량 이미지를 작은 구역으로 분할하고, 여러 캔버스에서 동시에 렌더링할 수 있도록 하는 전용 알고리즘을 구현했습니다. 서버 측에서 미리 렌더링하여 영상 모자이크를 생성한 뒤, 이를 클라이언트에 전달해 표시하는 혁신적인 기법도 개발했습니다. 그러나 웹브라우저에는 메모리 사용상의 제약이 있습니다. 원문에서 설명한 환경에서는 대부분의 웹페이지에 약 50MB 미만의 메모리 사용이 권장되며, 128MB를 넘어서면 브라우저 성능이 크게 떨어집니다. 따라서 초고해상도 원격탐사 영상을 인터페이스에 표시할 때에는 필요한 영역만 메모리에 적재하여 애플리케이션의 메모리 점유량을 줄입니다. ### 7. 그렇다면 왜 웹 기반 플랫폼을 개발할까요? 웹 브라우저의 제약에도 불구하고, 전 세계 사용자가 서비스에 접근하려면 Deep Block의 컴퓨터 비전 플랫폼은 웹 기반이어야 합니다. 웹 기술이 아니라면 C++ 또는 Python Qt 등을 사용하여 최종 사용자용 소프트웨어를 개발해야 합니다. 그러나 원문에서 언급한 대안 기술들은 웹 애플리케이션만큼 폭넓게 활용되지는 않습니다. 반면 웹 애플리케이션은 레이아웃과 디자인 측면에서 높은 유연성을 제공하며, 플랫폼을 설계하고 유지보수할 때 여러 장점이 있습니다. DEEP TREK 제품군의 경우, 온 프레미스 환경에서 서비스되지만, 고객에 따라 인트라넷 망에서 구동이 되어야 하는 경우도 있습니다. 결국, 서버 클라이언트 기반 서비스는 이 상황에서도 필요하며, 웹 애플리케이션 기술 기반의 제품 구현은 이런 환경에도 대응할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다. ### 8. 적절한 전문가를 선택해 지원받는 방법은 무엇일까요? 고해상도 영상은 크기와 해상도 모두 방대하기 때문에 빅데이터의 한 형태로 볼 수 있으며, 분석 자체가 어려운 과제입니다. 여기에 머신러닝, 병렬 컴퓨팅과 같은 기술까지 결합되면 복잡성이 더욱 커져, 자연과학자나 GIS 분석가가 이러한 과제를 혼자 해결하기는 사실상 어렵습니다. 더구나 단순히 동작하는 소프트웨어를 개발하고 머신러닝 알고리즘을 구현하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 산업 현장에서는 매일 셀 수 없이 많은 영상이 생성되고 세계는 끊임없이 변화합니다. 따라서 사용자가 불편함 없이 분석할 수 있도록 소프트웨어는 직관적이어야 하며 입력 이미지를 빠르게 처리할 수 있어야 합니다. 속도와 사용자 경험은 매우 중요한데도 일부 연구자나 실무자는 이를 간과하고, 소프트웨어 엔지니어링과 컴퓨터 소프트웨어 기술의 중요성을 충분히 인정하지 않기도 합니다. 이들에게 Deep Block과 유사한 소프트웨어 아키텍처를 설계해 보라고 하면 어디서부터 시작해야 할지조차 모를 수 있습니다. 지리공간 및 제조업 분야는 인공지능 기술 활용에서 아직 뒤처져 있으며, 여러 분석 업무를 여전히 수작업에 크게 의존하고 있습니다. 하지만 [컴퓨터 과학 분야의 폭넓은 전문성을 갖춘 Deep Block](https://www.deepblock.net/about-us?hsLang=ko)은 이미지를 효율적으로 처리하는 사용자 친화적인 소프트웨어를 개발하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다. Deep Block은 고급 알고리즘과 기술을 활용해 이미지 처리 속도뿐 아니라 매끄러운 사용자 경험까지 향상하는 솔루션을 제공합니다. Previous Post ###### [합리적인 비용의 반도체 불량 분석 AI 솔루션](https://www.deepblock.net/ko/blog/ai-solutions-for-semiconductor-inspection-and-defect-detection?hsLang=ko) [![logo\_deepblock\_big\_w](https://www.deepblock.net/hs-fs/hubfs/Brand%20Assets/Logos/logo_deepblock_big_w.png?width=250&height=43&name=logo_deepblock_big_w.png)](https://www.deepblock.net?hsLang=ko) Deep Block은 코딩없이 AI 모델을 만들고 사용할 수 있는 NO CODE AI 플랫폼입니다. 딥 블록을 사용하면 전문 지식없이, 다양한 AI 모델을 훈련시키고 활용할 수 있습니다. [linkedin icon](https://www.linkedin.com/company/deep-block-net/) [youtube icon](https://www.youtube.com/@deepblock) ###### 연락하기 ![Deep Block\_email\_icon\_B](https://www.deepblock.net/hubfs/Deep%20Block_email_icon_B.svg) [문의](https://www.deepblock.net/ko/contact?hsLang=ko) ![Deep Block\_address\_icon\_B](https://www.deepblock.net/hubfs/Deep%20Block_address_icon_B.svg) 성남시 수정구 창업로 43, 국토교통창업지원센터 Copyright © 2025 OMNIS Labs Company All Rights Reserved. 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