The mission to create a searchable database of Earth's surface | Will Marshall

번역: Ki Yun Lee 검토: Jihyeon J. Kim

Four years ago, here at TED,

4년 전 이곳 TED에서

I announced Planet's Mission 1:

플래닛 미션 1을 발표했습니다.

to launch a fleet of satellites

위성 함대를 쏘아 올려

that would image the entire Earth, every day,

매일 지구 곳곳을 이미지화하고

and to democratize access to it.

누구나 이용할 수 있게 하는 거죠.

The problem we were trying to solve was simple.

저희가 해결하려던 문제는 간단했습니다.

Satellite imagery you find online is old, typically years old,

온라인상 위성 이미지는 주로 몇 년 정도 오래되었지만,

yet human activity was happening on days and weeks and months,

인간 활동은 매일, 매주, 매달 일어나니

and you can't fix what you can't see.

보이지 않는 건 고칠 수 없다는 겁니다.

We wanted to give people the tools to see that change and take action.

변화를 보고 조치를 취할 수 있게 사람들에게 도구를 주고 싶었습니다.

The beautiful Blue Marble image, taken by the Apollo 17 astronauts in 1972

아폴로 17호 우주비행사들이 1972년에 찍은

had helped humanity become aware that we're on a fragile planet.

아름다운 지구 사진으로 인류는 연약한 행성에 있다는 걸 깨달았습니다.

And we wanted to take it to the next level,

저희는 그 이상을 하고 싶었습니다.

to give people the tools to take action, to take care of it.

조치를 취하고 보살필 수 있게 사람들에게 도구를 제공함으로요.

Well, after many Apollo projects of our own,

수많은 아폴로 프로젝트 이후

launching the largest fleet of satellites in human history,

인류 역사상 가장 큰 위성 함대를 쏘아 올림으로

we have reached our target.

저희의 목표를 이루었습니다.

Today, Planet images the entire Earth, every single day.

오늘날 플래닛은 지구 곳곳을 매일매일 이미지화합니다.

Mission accomplished.

임무 완성입니다.

(Applause)

(박수)

Thank you.

감사합니다.

It's taken 21 rocket launches --

로켓이 21번 발사되었습니다.

this animation makes it look really simple -- it was not.

이 영상으로 정말 간단한 것처럼 보이지만 아닙니다.

And we now have over 200 satellites in orbit,

현재 궤도에 있는 200개 이상 위성으로

downlinking their data to 31 ground stations we built around the planet.

지구 곳곳에 세운 지상 기지 31곳에서 데이터를 받고 있습니다.

In total, we get 1.5 million 29-megapixel images of the Earth down each day.

총 2천9백만 화소 지구 사진 150만 장을 매일 받고 있습니다.

And on any one location of the Earth's surface,

그리고 현재 지구 표면 어느 지역에서도

we now have on average more than 500 images.

평균적으로 사진 500장 이상 갖고 있습니다.

A deep stack of data, documenting immense change.

심화된 데이터 무더기가 쌓이고, 엄청난 변화를 기록합니다.

And lots of people are using this imagery.

많은 사람들이 이 사진을 사용합니다.

Agricultural companies are using it to improve farmers' crop yields.

농업 회사는 농부의 작물 수확량을 증가시키려 사용합니다.

Consumer-mapping companies are using it to improve the maps you find online.

소비자용 지도 제작 회사는 온라인 지도를 향상시키려 사용합니다.

Governments are using it for border security

정부는 국경 수호를 위해 혹은

or helping with disaster response after floods and fires and earthquakes.

홍수나 화재, 지진으로 인한 재앙을 해결하기 위해 사용합니다.

And lots of NGOs are using it.

많은 비정부기구들도 사용하고요.

So, for tracking and stopping deforestation.

산림 파괴를 추적하거나 멈추기 위해서요.

Or helping to find the refugees fleeing Myanmar.

혹은 미얀마에서 탈출한 난민들 찾는 걸 도와주기 위해서요.

Or to track all the activities in the ongoing crisis in Syria,

아니면 시리아에 계속되는 위기 속에 모든 활동을 파악해서

holding all sides accountable.

모든 면을 설명할 수 있도록 말입니다.

And today, I'm pleased to announce Planet stories.

오늘 플래닛 이야기를 들려드리게 되어 기쁩니다.

Anyone can go online to planet.com

누구나 planet.com으로 접속해 계정을 만들어

open an account and see all of our imagery online.

저희의 모든 이미지들을 볼 수 있습니다.

It's a bit like Google Earth, except it's up-to-date imagery,

최신 이미지라는 것만 빼면 구글 어스와 비슷하고

and you can see back through time.

과거 사진도 볼 수 있습니다.

You can compare any two days

어느 두 날을 비교해서

and see the dramatic changes that happen around our planet.

지구상에 일어난 큰 변화를 관찰할 수 있습니다.

Or you can create a time lapse through the 500 images that we have

혹은 저희가 갖고 있는 사진 500장으로 시간의 흐름을 만들어

and see that change dramatically over time.

시간에 따른 큰 변화를 관찰할 수 있습니다.

And you can share these over social media.

소셜 미디어에 이걸 공유할 수도 있습니다.

It's pretty cool.

꽤 멋집니다.

(Applause)

(박수)

Thank you.

감사합니다.

We initially created this tool for news journalists,

처음에는 세계 사건에 관해 편향적이지 않은 정보를 원하는

who wanted to get unbiased information about world events.

뉴스 기자를 위해 이 도구를 만들었습니다.

But now we've opened it up for anyone to use,

하지만 오늘날엔 이익 목적이 아니든 개인 목적이든

for nonprofit or personal uses.

모두가 쓸 수 있도록 공개했습니다.

And we hope it will give people the tools to find and see the changes on the planet

이로써 사람들이 지구상의 변화를 찾고 보고

and take action.

행동하게 되길 바랍니다.

OK, so humanity now has this database of information about the planet,

이제 인류는 시간에 따라 변화하는

changing over time.

지구 데이터베이스를 가지고 있습니다.

What's our next mission, what's Mission 2?

저희의 다음 임무인 미션 2가 무엇일까요?

In short, it's space plus AI.

간단히 말하면, 우주에 인공 지능을 더한 겁니다.

What we're doing with artificial intelligence

저희는 인공지능으로

is finding the objects in all the satellite images.

모든 위성 이미지에서 물체를 찾으려 합니다.

The same AI tools that are used to find cats in videos online

온라인 영상 속 고양이를 찾아내는 인공 지능이

can also be used to find information on our pictures.

저희 위성 이미지에서 정보를 찾는데 똑같이 쓰입니다.

So, imagine if you can say, this is a ship, this is a tree,

여러분들이 이건 배고, 이건 나무고,

this is a car, this is a road, this is a building, this is a truck.

자동차, 길, 건물, 트럭이라 말할 수 있다고 생각해보세요.

And if you could do that for all of the millions of images

매일 생기는 수백만 이미지에서

coming down per day,

그렇게 할 수 있다면

then you basically create a database

지구에서 상당한 크기를 가진 모든 물체의

of all the sizable objects on the planet, every day.

데이터베이스를 매일 만든 게 됩니다.

And that database is searchable.

그리고 그 데이터베이스는 검색 가능하죠.

So that's exactly what we're doing.

이게 바로 저희가 하려는 겁니다.

Here's a prototype, working on our API.

이건 저희 소프트웨어 만드는 프로그램에서 쓰이는 시제품입니다.

This is Beijing.

여긴 베이징입니다.

So, imagine if we wanted to count the planes in the airport.

공항 안 비행기 수를 세고 싶다고 가정해봅시다.

We select the airport,

공항을 선택하면

and it finds the planes in today's image,

오늘 이미지에서 비행기를 찾아내고

and finds the planes in the whole stack of images before it,

이전 이미지 더미에서 비행기를 찾아내서

and then outputs this graph of all the planes in Beijing airport over time.

시간에 따른 베이징 공항 안 비행기 수를 그래프로 출력합니다.

Of course, you could do this for all the airports around the world.

물론 전 세계 모든 공항에도 할 수 있습니다.

And let's look here in the port of Vancouver.

밴쿠버 항구를 봅시다.

So, we would do the same, but this time we would look for vessels.

똑같이 하는 대신 이번에는 선박을 찾는다고 합시다.

So, we zoom in on Vancouver, we select the area,

밴쿠버를 확대하고 지역을 선택한 다음

and we search for ships.

선박을 검색합니다.

And it outputs where all the ships are.

그러면 모든 선박들이 어디에 있는지 보여줍니다.

Now, imagine how useful this would be to people in coast guards

해안 경비대가 불법 어로 행위를 추적하고 잡는데

who are trying to track and stop illegal fishing.

얼마나 도움이 되는지 생각해보세요.

See, legal fishing vessels

아시다시피 합법 어로 선박은

transmit their locations using AIS beacons.

자동 선박 확인 시스템을 통해 위치를 전송합니다.

But we frequently find ships that are not doing that.

하지만 전송을 안 하는 선박들이 자주 있습니다.

The pictures don't lie.

사진은 거짓말하지 않습니다.

And so, coast guards could use that

해안 경비대는 사진으로

and go and find those illegal fishing vessels.

불법 어로 선박을 찾아갈 수 있습니다.

And soon we'll add not just ships and planes

조만간 저희는 선박과 비행기뿐만 아니라

but all the other objects,

다른 물체들도 추가해서

and we can output data feeds

시간에 따른 그 물체들의 위치 데이터를

of those locations of all these objects over time

사람들 작업 과정에서 디지털 방식으로 통합되게

that can be integrated digitally from people's work flows.

제공할 수 있습니다.

In time, we could get more sophisticated browsers

시간이 지나면서 사람들이 다른 곳에서 들인

that people pull in from different sources.

더 정교한 브라우저를 얻게 되었습니다.

But ultimately, I can imagine us abstracting out the imagery entirely

결국에 저는 이 이미지들을 완전히 추상화해서

and just having a queryable interface to the Earth.

지구에 관해 검색 가능한 인터페이스를 얻을 거라고 생각합니다.

Imagine if we could just ask,

우리가 이렇게 물어볼 수 있다고 생각해보세요.

"Hey, how many houses are there in Pakistan?

"이봐, 파키스탄엔 집 몇 채나 있어?

Give me a plot of that versus time."

"시간에 따른 그래프로 줘."

"How many trees are there in the Amazon

"아마존에는 나무가 몇 그루나 있고

and can you tell me the locations of the trees that have been felled

이번 주와 저번 주 사이에

between this week and last week?"

나무가 베어진 곳이 어디야?"

Wouldn't that be great?

멋지지 않나요?

Well, that's what we're trying to go towards,

이게 우리가 나아가려는 방향이고

and we call it "Queryable Earth."

우리는 이것을 "검색 가능한 지구"라 부릅니다.

So, Planet's Mission 1 was to image the whole planet every day

플래닛 미션 1은 지구를 매일 이미지화하고

and make it accessible.

그 이미지들을 접근 가능하게 하는 겁니다.

Planet's Mission 2 is to index all the objects on the planet over time

플래닛 미션 2는 시간에 따른 지구상 모든 물체의 색인을 달고

and make it queryable.

검색 가능하게 하는 겁니다.

Let me leave you with an analogy.

여러분께 비유 하나를 드리겠습니다.

Google indexed what's on the internet and made it searchable.

구글은 인터넷상에 있는 걸 색인화하고 검색 가능하게 했습니다.

Well, we're indexing what's on the Earth and making it searchable.

저희는 지구상에 있는 걸 색인화하고 검색 가능하게 하는 중입니다.

Thank you very much.

감사합니다.

(Applause)

(박수)