Building Boundary Extraction from Aerial Ortho-Imagery Using YOLOv8 and SAM

본 연구는 항공 정사영상을 대상으로 건물 경계를 자동으로 추출하기 위한 방법론을 제안하였다. 기존의 수작업 벡터화 방식은 작업자의 숙련도에 따라 정확도와 일관성이 달라지는 한계가 있으며, 시맨틱 세그멘테이션 방법은 인접한 개별 건물 간의 경계를 명확히 분리하기 어렵고, 인스턴스 세그멘테이션 방법은 건물의 기하학적 형태와 구조적 직선성 및 직교성을 충분히 반영하지 못하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 YOLOv8-OBB를 이용하여 회전된 바운딩 박스 형태로 건물 후보 영역을 탐지하고, Harris 특징점 추출 연산자를 통해 건물의 구조적 특징점을 추출하였다. 이후 탐지된 OBB, 추출된 특징점, 그리고 배경과 전경 구분을 위한 복합 프롬프트를 SAM (Segment Anything Model)에 입력하여 건물 인스턴스 세그멘테이션을 수행하였다. 세그멘테이션 결과는 벡터화 과정을 거쳐 건물 외곽선으로 변환하였으며, 건물의 지배적 방향을 나타내는 주 방향각을 기준으로 에지를 직각화하는 정규화(regularization) 과정을 적용함으로써 건물 구조의 직선성과 직교성을 반영한 일관된 경계 폴리곤을 생성하였다. 제안된 방법론의 성능을 검증하기 위해, 건물 탐지 및 세그멘테이션이 정상적으로 수행된 건물 객체를 대상으로 평가 데이터셋 전체에 대해 경계 F1-score 기반의 경계 중심 정량 평가를 수행하였다. 그 결과, 평균 0.8의 경계 정확도를 나타내었으며, 이는 제안된 방법론이 항공 정사영상 기반 건물 경계 생성에 있어 형태 재현이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 건물 경계 추출의 자동화 수준을 향상시키고, 기하학적으로 정제된 경계 생성에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.