동아마이스터고 · 1차시 01
우주항공 + AI FIELD NOTES / 01 8 SESSIONS

위성×AI

위성은 지구를 데이터로 보고,
AI 는 그 데이터를 읽는다.
3H COMPUTER LAB
DONGA MEISTER HIGH · SATELLITE × AI
INSTRUCTOR 02
강사 소개 / WHO'S TEACHING

이용재

트윈젠 대표 SATELLITE · SPACE · AI
"위성 소프트웨어를 만드는 사람,
회사에 AI 를 박는 사람.
그 두 일을 동시에 한다"
01 / COMPANY
트윈젠 (TWINXEN)
우주항공 · 위성 스타트업 대표. 위성 소프트웨어를 설계하고 만든다.
02 / SATELLITE
국가 연구소 협력
정부 연구소 위성 사업에 협력 프로젝트 다수 수행. 실제 임무에 들어가는 위성을 함께 만든다.
03 / AI
전사 AI 도입
기업에 AI 도구·워크플로를 박는 프로젝트 다수 수행.
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VIDEO HOOKS 03
먼저 보고
시작한다
흥미 영상 6개
누리호 · 달 탐사 · 레이더 위성 · AI 에이전트 · 멀티모달 · 생성형 영상.
각 영상은 1—2분만 보고, 바로 오늘 실습과 연결한다.
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CORE 04
오늘의 한 문장
위성은 지구를
데이터 로 보고,
AI 는 그 데이터를
읽는다.
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ROADMAP 05
8 차시 전체 로드맵

여러분이 만들 것

C1
이미지 데이터 기초
C2
센서 로그 분석
C3
이상값 탐지
C4
위성 영상 분류
C5
머신러닝 입문
C6
자동 판단 시뮬
C7
미니 프로젝트
C8
발표 + 회고
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SCHEDULE 06
오늘 3시간 · 3블록

강의 30 + 실습 90

00:00 — 00:50
최신 트렌드
  • 한국 우주항공
  • 세계 우주항공
  • AI 위성
01:00 — 01:50
AI + 실습 1
  • AI 트렌드
  • Colab 열기
  • 이미지 불러오기
02:00 — 03:00
실습 2 + 정리
  • 픽셀 / RGB
  • 채널 분리
  • 다음 차시
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KOREA 07
한국 우주항공
KASA · NURI-IV

누리호 4차
민간 주도 전환

우주항공청 개청 후 첫 발사 누리호 발사 영상 국가 산업 진입

한국 우주산업이 연구기관 중심에서
산업체·민간기업 참여 구조로 이동.

▶ 영상: KARI 누리호 발사 장면 — 1분만 보고 “로켓이 끝이 아니라 데이터가 시작”으로 연결
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WORLD 08
세계 우주항공
NASA · ARTEMIS II

50년 만에
다시 달 주변으로

Artemis II 10일간 달 비행 달 비행

달 탐사도 결국 센서 · 통신 · 영상 ·
자동 판단 · 데이터 분석
이 핵심.

▶ 영상: NASA Artemis II — 1분만 보고 센서·통신·자동 판단으로 연결
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AI SATELLITE 09
NASA JPL DYNAMIC TARGETING
60
— 90 초
위성이 사람 개입 없이
구름을 피하고 대상을 골라
스스로 촬영 방향을 정하는 시간.
→ 우리가 8차시 동안 배울 이미지처리·이상탐지·머신러닝은 결국 이 자동 판단 의 기초다.
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SAR 10
레이더 위성 · NISAR (NASA × ISRO)

구름을
뚫고 본다

레이더 관측 데이터
사진이 아니다. SAR 레이더 다.
▶ NISAR Mission · NASA JPL 영상 1분
🌋 산불
🌀 허리케인
💧 수자원
🌾 농작물
🧊 빙하 / 지표 변화
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AI TREND · 1 11
AI 트렌드 #1

대답하는 AI → 도구를 쓰는 AI

영상 약 2분 · Google DeepMind / AI Agent
Chatbot
Agentic AI

AI 가 코드 실행 · 웹 검색 · 파일 분석 까지 여러 단계를 스스로 한다.
위성판으로 보면, 사람이 명령하기 전에 대상 선택·촬영·분석까지 이어지는 흐름이다.
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AI TREND · 2 12
AI 트렌드 #2

텍스트만 보는 AI → 다 보고 다 듣는 AI

영상 1분 57초 · Google / Multimodal AI
Text only
Multimodal

텍스트 · 이미지 · 음성 · 영상 · 코드가 하나의 모델에 통합.
위성 이미지 + 센서 로그 + 텍스트 보고서를 한꺼번에 읽을 수 있다.
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AI TREND · 3 13
AI 트렌드 #3

분석 → 생성 → 검증

영상 약 1분 · OpenAI / 생성형 영상
AI 가 이제 영상까지 생성한다.
그래서 앞으로 중요한 능력은 “멋지다”가 아니라
AI 결과를 의심하고 검증하는 능력이다.

위성 분석도 마찬가지다. AI 가 낸 결과를 근거와 함께 확인해야 한다.
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BRIDGE 14
결국
이미지는
숫자 배열
이다.
위성 AI 가 보는 것도 결국 이 숫자다. 지금부터 직접 만져보자.
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HANDS-ON 15
실습 시작

Colab 열기

1
노트북 다운로드
아래 버튼 클릭 → zip 다운로드 → 압축 풀고 .ipynb 업로드
2
colab.research.google.com
구글 계정 로그인 → 업로드
3
Shift + Enter
셀 실행. 위에서 아래로 차례로.
↓ 01_satellite_image_basics.zip
또는 강사 USB / 채팅창에서 받기
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CODE 16
STEP 1 — 2

이미지 불러오기

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from io import BytesIO

url = '.../The_Earth_seen_from_Apollo_17.jpg'
response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
WHAT Apollo 17 의 지구 사진을 불러와 띄운다.
PIL Python 이미지 라이브러리
requests 인터넷에서 파일 가져오기
CHECK 화면에 지구가 떴는가?
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CODE 17
STEP 3 — 5

이미지 = 숫자

# 크기와 모드
print(img.size)     # (1024, 1024)
print(img.mode)     # RGB

# 한 픽셀의 RGB 값
x = img.size[0] // 2
y = img.size[1] // 2
pixel = img.getpixel((x, y))

print('R', pixel[0])
print('G', pixel[1])
print('B', pixel[2])
CORE 모든 픽셀은 RGB 3 숫자 다.
RANGE 각 채널 0 ~ 255
EXAMPLE (0,0,0) 검정 · (255,255,255) 흰색
TRY 우주(검정) vs 지구(파랑) 좌표 비교
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CODE 18
STEP 6 — 8

RGB 채널 분리

import numpy as np

arr = np.array(img)
print(arr.shape)   # (H, W, 3)

R = arr[:, :, 0]
G = arr[:, :, 1]
B = arr[:, :, 2]

fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
ax[0].imshow(R, cmap='Reds')
ax[1].imshow(G, cmap='Greens')
ax[2].imshow(B, cmap='Blues')
plt.show()
SHAPE (세로, 가로, 채널) — 3차원 배열
SLICE [:, :, 0] 으로 채널 하나만 자르기
PREDICT 지구 사진 → B 평균이 가장 높을 것
CHALLENGE B 채널을 0 으로 만들면? 화성으로 바꾸면?
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OUTPUT 19

여러분 노트북에 남는 것

Colab 노트북 생성
Python 셀 실행 흔적
위성/우주 이미지 출력
이미지 크기 · 모드
픽셀 RGB 값
R · G · B 채널 분리 그래프
→ 노트북 이름: 01_위성이미지_본인이름.ipynb
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NEXT 20
2 차시 예고

이미지 →
센서 로그

위성 · 드론 · 항공기에서 나오는
숫자 시계열 데이터를 그래프로 그리고,
이상한 값을 찾아낸다.
📈 고도
🌡 온도
🔋 배터리
📡 신호
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FIN 21

위성×AI

오늘 우리는 이미지가 숫자라는 것 을 손으로 확인했다.
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