원격 탐사 기술의 발달과 함께, 위성 이미지는 환경 모니터링, 재해 예측 등 다양한 관련 분야에 활용되고 있다. 최근, 위성 이미지 분석에 있어서의 자동화 시도들이 활발히 진행되고 있으며, 이는 주로 합성곱 신경망을 기반으로 연구되고 있다. 하지만, 현재까지의 딥러닝 기반 위성 이미지 분석 시스템들을 실제로 적용하기 위해서는 다음 사항들이 해결되어야 한다. 먼저, 재해 예측 등의 많은 위성 이미지 분석 시스템들은 극단적으로 높은 정확도를 요구하며 해당 시스템의 잘못된 판단은 커다란 문제를 낳기 때문에, 해당 딥러닝 기반 시스템의 경우 신뢰성을 필수적으로 갖추어야 한다. 이는 즉, 딥 네트워크가 도출한 결과에 대한 설명가능성을 제공해야 함을 의미한다. 또한, 다수의 위성들로부터의 이미지들에 대한 분석을 다루는 경우, 그것들 사이의 도메인 이동을 고려하여 딥 네트워크에 대한 학습이 이루어져야 한다. 여기서, 도메인 이동은 주로 위성간 공간 해상도 등이 상이함으로 인하여 발생하며, 이러한 다중 도메인 이미지를 활용한 학습에서는 각각의 소스 도메인 모두에서의 정확도를 내기 위한 학습이 필요하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 주의 집중 어뎁터 기반의 다중 도메인 학습 방법을 제안한다. 해당 어뎁터 모듈은 백본 네트워크의 플러그인으로써 동작하며, 도메인 고유 특징 추출 뿐만 아니라 입력 이미지에 대한 채널 및 공간 주의 집중을 개선하는 효과를 보인다. 이어 우리는 해당 백본 네트워크와 도메인 어뎁터의 대체 훈련 기법을 제시한다. 해당 기법에서의 학습은 백본 네트워크와 도메인 어뎁터가 번갈아가며 동결되는 방식으로 진행되며, 이는 효과적으로 도메인 고유 및 도메인 공통 특징을 효과적으로 분리할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 Grad-CAM 및 LIME을 사용하여 제안 네트워크 구조에서의 예측에 대한 설명을 제공한다. 성능 평가를 통하여, 제안된 방법들이 높은 다중 클래스 객체 인식 성능을 가질 뿐만 아니라, 개선된 설명 시각화 특성을 나타냄을 보인다.
