TED2018
Will Marshall: The mission to create a searchable database of Earth's surface
윌 마셜(Will Marshall): 지구 표면상 검색 가능한 데이터베이스 구축 임무
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인터넷 검색처럼 지구 표면을 검색할 수 있다면 어떨까요? 기업 플래닛에서 윌 마셜과 그의 팀은 세계에서 가장 큰 위성 함대로 지구 곳곳을 매일 이미지화합니다. 이제 그들은 새로운 프로젝트에 착수합니다. 구글에 검색하는 것처럼 인공 지능을 이용해 배 그리고 나무, 집, 지구상 모든 것을 검색할 수 있게 지구에 있는 모든 것의 색인을 만듭니다. 그는 어떻게 이 데이터베이스가 전 세계에 어마한 물리적 변화의 생생한 기록이 되는지 비전을 제시합니다. 마셜은 "볼 수 없는 건 고칠 수 없다"고 합니다. "변화를 보고 조치를 취할 수 있게 사람들에게 도구를 제공하고 싶어요."
Will Marshall - Space scientist
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
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00:12
Four years ago, here at TED,
0
761
2215
4년 전 이곳 TED에서
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
3000
2336
플래닛 미션 1을 발표했습니다.
00:17
to launch a fleet of satellites
2
5360
1856
위성 함대를 쏘아 올려
00:19
that would image
the entire Earth, every day,
the entire Earth, every day,
3
7240
2280
매일 지구 곳곳을 이미지화하고
00:22
and to democratize access to it.
4
10560
1640
누구나 이용할 수 있게 하는 거죠.
00:25
The problem we were trying
to solve was simple.
to solve was simple.
5
13520
2216
저희가 해결하려던 문제는 간단했습니다.
00:27
Satellite imagery you find online is old,
typically years old,
typically years old,
6
15760
3096
온라인상 위성 이미지는
주로 몇 년 정도 오래되었지만,
주로 몇 년 정도 오래되었지만,
00:30
yet human activity was happening
on days and weeks and months,
on days and weeks and months,
7
18880
3936
인간 활동은
매일, 매주, 매달 일어나니
매일, 매주, 매달 일어나니
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
22840
2256
보이지 않는 건
고칠 수 없다는 겁니다.
고칠 수 없다는 겁니다.
00:37
We wanted to give people the tools
to see that change and take action.
to see that change and take action.
9
25120
3776
변화를 보고 조치를 취할 수 있게
사람들에게 도구를 주고 싶었습니다.
사람들에게 도구를 주고 싶었습니다.
00:40
The beautiful Blue Marble image,
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
10
28920
4936
아폴로 17호 우주비행사들이
1972년에 찍은
1972년에 찍은
00:45
had helped humanity become aware
that we're on a fragile planet.
that we're on a fragile planet.
11
33880
3280
아름다운 지구 사진으로 인류는
연약한 행성에 있다는 걸 깨달았습니다.
연약한 행성에 있다는 걸 깨달았습니다.
00:49
And we wanted to take it
to the next level,
to the next level,
12
37600
2056
저희는 그 이상을 하고 싶었습니다.
00:51
to give people the tools
to take action, to take care of it.
to take action, to take care of it.
13
39680
3456
조치를 취하고 보살필 수 있게
사람들에게 도구를 제공함으로요.
사람들에게 도구를 제공함으로요.
00:55
Well, after many
Apollo projects of our own,
Apollo projects of our own,
14
43160
4056
수많은 아폴로 프로젝트 이후
00:59
launching the largest fleet
of satellites in human history,
of satellites in human history,
15
47240
2960
인류 역사상 가장 큰 위성 함대를
쏘아 올림으로
쏘아 올림으로
01:03
we have reached our target.
16
51600
1520
저희의 목표를 이루었습니다.
01:06
Today, Planet images
the entire Earth, every single day.
the entire Earth, every single day.
17
54080
3656
오늘날 플래닛은 지구 곳곳을
매일매일 이미지화합니다.
매일매일 이미지화합니다.
01:09
Mission accomplished.
18
57760
1216
임무 완성입니다.
01:11
(Applause)
19
59000
2536
(박수)
01:13
Thank you.
20
61560
1200
감사합니다.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
63600
3976
로켓이 21번 발사되었습니다.
01:19
this animation makes it look
really simple -- it was not.
really simple -- it was not.
22
67600
4160
이 영상으로 정말 간단한 것처럼
보이지만 아닙니다.
보이지만 아닙니다.
01:25
And we now have
over 200 satellites in orbit,
over 200 satellites in orbit,
23
73040
3456
현재 궤도에 있는
200개 이상 위성으로
200개 이상 위성으로
01:28
downlinking their data to 31 ground
stations we built around the planet.
stations we built around the planet.
24
76520
3936
지구 곳곳에 세운 지상 기지 31곳에서
데이터를 받고 있습니다.
데이터를 받고 있습니다.
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel
images of the Earth down each day.
images of the Earth down each day.
25
80480
6296
총 2천9백만 화소 지구 사진
150만 장을 매일 받고 있습니다.
150만 장을 매일 받고 있습니다.
01:38
And on any one location
of the Earth's surface,
of the Earth's surface,
26
86800
2416
그리고 현재 지구 표면 어느 지역에서도
01:41
we now have on average
more than 500 images.
more than 500 images.
27
89240
3496
평균적으로 사진 500장 이상
갖고 있습니다.
갖고 있습니다.
01:44
A deep stack of data,
documenting immense change.
documenting immense change.
28
92760
3880
심화된 데이터 무더기가 쌓이고,
엄청난 변화를 기록합니다.
엄청난 변화를 기록합니다.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
97320
2536
많은 사람들이 이 사진을 사용합니다.
01:51
Agricultural companies are using it
to improve farmers' crop yields.
to improve farmers' crop yields.
30
99880
5136
농업 회사는 농부의 작물 수확량을
증가시키려 사용합니다.
증가시키려 사용합니다.
01:57
Consumer-mapping companies are using it
to improve the maps you find online.
to improve the maps you find online.
31
105040
4176
소비자용 지도 제작 회사는
온라인 지도를 향상시키려 사용합니다.
온라인 지도를 향상시키려 사용합니다.
02:01
Governments are using it
for border security
for border security
32
109240
2096
정부는 국경 수호를 위해 혹은
02:03
or helping with disaster response
after floods and fires and earthquakes.
after floods and fires and earthquakes.
33
111360
3680
홍수나 화재, 지진으로 인한 재앙을
해결하기 위해 사용합니다.
해결하기 위해 사용합니다.
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
116320
1536
많은 비정부기구들도 사용하고요.
02:09
So, for tracking
and stopping deforestation.
and stopping deforestation.
35
117880
3416
산림 파괴를 추적하거나
멈추기 위해서요.
멈추기 위해서요.
02:13
Or helping to find the refugees
fleeing Myanmar.
fleeing Myanmar.
36
121320
3536
혹은 미얀마에서 탈출한 난민들
찾는 걸 도와주기 위해서요.
찾는 걸 도와주기 위해서요.
02:16
Or to track all the activities
in the ongoing crisis in Syria,
in the ongoing crisis in Syria,
37
124880
4376
아니면 시리아에 계속되는 위기 속에
모든 활동을 파악해서
모든 활동을 파악해서
02:21
holding all sides accountable.
38
129280
1680
모든 면을 설명할 수 있도록 말입니다.
02:24
And today, I'm pleased
to announce Planet stories.
to announce Planet stories.
39
132640
3456
오늘 플래닛 이야기를
들려드리게 되어 기쁩니다.
들려드리게 되어 기쁩니다.
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
136120
2296
누구나 planet.com으로
접속해 계정을 만들어
접속해 계정을 만들어
02:30
open an account and see
all of our imagery online.
all of our imagery online.
41
138440
3240
저희의 모든 이미지들을
볼 수 있습니다.
볼 수 있습니다.
02:34
It's a bit like Google Earth,
except it's up-to-date imagery,
except it's up-to-date imagery,
42
142480
3096
최신 이미지라는 것만 빼면
구글 어스와 비슷하고
구글 어스와 비슷하고
02:37
and you can see back through time.
43
145600
2680
과거 사진도 볼 수 있습니다.
02:41
You can compare any two days
44
149040
1696
어느 두 날을 비교해서
02:42
and see the dramatic changes
that happen around our planet.
that happen around our planet.
45
150760
2880
지구상에 일어난 큰 변화를
관찰할 수 있습니다.
관찰할 수 있습니다.
02:46
Or you can create a time lapse
through the 500 images that we have
through the 500 images that we have
46
154560
3400
혹은 저희가 갖고 있는
사진 500장으로 시간의 흐름을 만들어
사진 500장으로 시간의 흐름을 만들어
02:50
and see that change
dramatically over time.
dramatically over time.
47
158600
2560
시간에 따른 큰 변화를
관찰할 수 있습니다.
관찰할 수 있습니다.
02:54
And you can share these over social media.
48
162000
2720
소셜 미디어에 이걸
공유할 수도 있습니다.
공유할 수도 있습니다.
02:57
It's pretty cool.
49
165520
1216
꽤 멋집니다.
02:58
(Applause)
50
166760
1216
(박수)
03:00
Thank you.
51
168000
1200
감사합니다.
03:02
We initially created this tool
for news journalists,
for news journalists,
52
170440
2456
처음에는 세계 사건에 관해
편향적이지 않은 정보를 원하는
편향적이지 않은 정보를 원하는
03:04
who wanted to get unbiased information
about world events.
about world events.
53
172920
2736
뉴스 기자를 위해
이 도구를 만들었습니다.
이 도구를 만들었습니다.
03:07
But now we've opened it up
for anyone to use,
for anyone to use,
54
175680
2216
하지만 오늘날엔
이익 목적이 아니든 개인 목적이든
이익 목적이 아니든 개인 목적이든
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
177920
2000
모두가 쓸 수 있도록 공개했습니다.
03:12
And we hope it will give people the tools
to find and see the changes on the planet
to find and see the changes on the planet
56
180600
4416
이로써 사람들이
지구상의 변화를 찾고 보고
지구상의 변화를 찾고 보고
03:17
and take action.
57
185040
1200
행동하게 되길 바랍니다.
03:18
OK, so humanity now has this database
of information about the planet,
of information about the planet,
58
186920
4256
이제 인류는 시간에 따라 변화하는
03:23
changing over time.
59
191200
1216
지구 데이터베이스를 가지고 있습니다.
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
192440
2056
저희의 다음 임무인
미션 2가 무엇일까요?
미션 2가 무엇일까요?
03:26
In short, it's space plus AI.
61
194520
2440
간단히 말하면, 우주에
인공 지능을 더한 겁니다.
인공 지능을 더한 겁니다.
03:29
What we're doing
with artificial intelligence
with artificial intelligence
62
197720
2176
저희는 인공지능으로
03:31
is finding the objects
in all the satellite images.
in all the satellite images.
63
199920
3096
모든 위성 이미지에서
물체를 찾으려 합니다.
물체를 찾으려 합니다.
03:35
The same AI tools that are used
to find cats in videos online
to find cats in videos online
64
203040
4536
온라인 영상 속 고양이를
찾아내는 인공 지능이
찾아내는 인공 지능이
03:39
can also be used to find
information on our pictures.
information on our pictures.
65
207600
3896
저희 위성 이미지에서 정보를 찾는데
똑같이 쓰입니다.
똑같이 쓰입니다.
03:43
So, imagine if you can say,
this is a ship, this is a tree,
this is a ship, this is a tree,
66
211520
3336
여러분들이 이건 배고, 이건 나무고,
03:46
this is a car, this is a road,
this is a building, this is a truck.
this is a building, this is a truck.
67
214880
4376
자동차, 길, 건물, 트럭이라
말할 수 있다고 생각해보세요.
말할 수 있다고 생각해보세요.
03:51
And if you could do that
for all of the millions of images
for all of the millions of images
68
219280
2736
매일 생기는 수백만 이미지에서
03:54
coming down per day,
69
222040
1256
그렇게 할 수 있다면
03:55
then you basically create a database
70
223320
1736
지구에서 상당한 크기를
가진 모든 물체의
가진 모든 물체의
03:57
of all the sizable objects
on the planet, every day.
on the planet, every day.
71
225080
2656
데이터베이스를 매일 만든 게 됩니다.
03:59
And that database is searchable.
72
227760
1560
그리고 그 데이터베이스는
검색 가능하죠.
검색 가능하죠.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
230520
2096
이게 바로 저희가 하려는 겁니다.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
232640
2256
이건 저희 소프트웨어 만드는
프로그램에서 쓰이는 시제품입니다.
프로그램에서 쓰이는 시제품입니다.
04:06
This is Beijing.
75
234920
1456
여긴 베이징입니다.
04:08
So, imagine if we wanted
to count the planes in the airport.
to count the planes in the airport.
76
236400
2856
공항 안 비행기 수를
세고 싶다고 가정해봅시다.
세고 싶다고 가정해봅시다.
04:11
We select the airport,
77
239280
1856
공항을 선택하면
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
241160
2376
오늘 이미지에서 비행기를 찾아내고
04:15
and finds the planes
in the whole stack of images before it,
in the whole stack of images before it,
79
243560
3256
이전 이미지 더미에서 비행기를 찾아내서
04:18
and then outputs this graph of all
the planes in Beijing airport over time.
the planes in Beijing airport over time.
80
246840
4896
시간에 따른 베이징 공항 안
비행기 수를 그래프로 출력합니다.
비행기 수를 그래프로 출력합니다.
04:23
Of course, you could do this
for all the airports around the world.
for all the airports around the world.
81
251760
3576
물론 전 세계 모든 공항에도
할 수 있습니다.
할 수 있습니다.
04:27
And let's look here
in the port of Vancouver.
in the port of Vancouver.
82
255360
2936
밴쿠버 항구를 봅시다.
04:30
So, we would do the same,
but this time we would look for vessels.
but this time we would look for vessels.
83
258320
3536
똑같이 하는 대신 이번에는
선박을 찾는다고 합시다.
선박을 찾는다고 합시다.
04:33
So, we zoom in on Vancouver,
we select the area,
we select the area,
84
261880
4136
밴쿠버를 확대하고 지역을 선택한 다음
04:38
and we search for ships.
85
266040
2056
선박을 검색합니다.
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
268120
1858
그러면 모든 선박들이
어디에 있는지 보여줍니다.
어디에 있는지 보여줍니다.
04:42
Now, imagine how useful this would be
to people in coast guards
to people in coast guards
87
270002
3214
해안 경비대가 불법 어로 행위를
추적하고 잡는데
추적하고 잡는데
04:45
who are trying to track
and stop illegal fishing.
and stop illegal fishing.
88
273240
2736
얼마나 도움이 되는지 생각해보세요.
04:48
See, legal fishing vessels
89
276000
2056
아시다시피 합법 어로 선박은
04:50
transmit their locations
using AIS beacons.
using AIS beacons.
90
278080
2936
자동 선박 확인 시스템을 통해
위치를 전송합니다.
위치를 전송합니다.
04:53
But we frequently find ships
that are not doing that.
that are not doing that.
91
281040
3616
하지만 전송을 안 하는 선박들이
자주 있습니다.
자주 있습니다.
04:56
The pictures don't lie.
92
284680
1776
사진은 거짓말하지 않습니다.
04:58
And so, coast guards could use that
93
286480
1696
해안 경비대는 사진으로
05:00
and go and find
those illegal fishing vessels.
those illegal fishing vessels.
94
288200
2176
불법 어로 선박을 찾아갈 수 있습니다.
05:02
And soon we'll add
not just ships and planes
not just ships and planes
95
290400
2176
조만간 저희는 선박과 비행기뿐만 아니라
05:04
but all the other objects,
96
292600
1296
다른 물체들도 추가해서
05:05
and we can output data feeds
97
293920
1896
시간에 따른 그 물체들의 위치 데이터를
05:07
of those locations
of all these objects over time
of all these objects over time
98
295840
2536
사람들 작업 과정에서
디지털 방식으로 통합되게
디지털 방식으로 통합되게
05:10
that can be integrated digitally
from people's work flows.
from people's work flows.
99
298400
3056
제공할 수 있습니다.
05:13
In time, we could get
more sophisticated browsers
more sophisticated browsers
100
301480
3056
시간이 지나면서
사람들이 다른 곳에서 들인
사람들이 다른 곳에서 들인
05:16
that people pull in
from different sources.
from different sources.
101
304560
2336
더 정교한 브라우저를 얻게 되었습니다.
05:18
But ultimately, I can imagine us
abstracting out the imagery entirely
abstracting out the imagery entirely
102
306920
4696
결국에 저는 이 이미지들을
완전히 추상화해서
완전히 추상화해서
05:23
and just having a queryable
interface to the Earth.
interface to the Earth.
103
311640
2416
지구에 관해 검색 가능한 인터페이스를
얻을 거라고 생각합니다.
얻을 거라고 생각합니다.
05:26
Imagine if we could just ask,
104
314080
1416
우리가 이렇게 물어볼 수 있다고
생각해보세요.
생각해보세요.
05:27
"Hey, how many houses
are there in Pakistan?
are there in Pakistan?
105
315520
2536
"이봐, 파키스탄엔 집 몇 채나 있어?
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
318080
1936
"시간에 따른 그래프로 줘."
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
320040
2176
"아마존에는 나무가 몇 그루나 있고
05:34
and can you tell me the locations
of the trees that have been felled
of the trees that have been felled
108
322240
3216
이번 주와 저번 주 사이에
05:37
between this week and last week?"
109
325480
1656
나무가 베어진 곳이 어디야?"
05:39
Wouldn't that be great?
110
327160
1216
멋지지 않나요?
05:40
Well, that's what
we're trying to go towards,
we're trying to go towards,
111
328400
2136
이게 우리가 나아가려는 방향이고
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
330560
1856
우리는 이것을
"검색 가능한 지구"라 부릅니다.
"검색 가능한 지구"라 부릅니다.
05:44
So, Planet's Mission 1 was
to image the whole planet every day
to image the whole planet every day
113
332440
3896
플래닛 미션 1은 지구를
매일 이미지화하고
매일 이미지화하고
05:48
and make it accessible.
114
336360
2336
그 이미지들을
접근 가능하게 하는 겁니다.
접근 가능하게 하는 겁니다.
05:50
Planet's Mission 2 is to index
all the objects on the planet over time
all the objects on the planet over time
115
338720
3816
플래닛 미션 2는 시간에 따른
지구상 모든 물체의 색인을 달고
지구상 모든 물체의 색인을 달고
05:54
and make it queryable.
116
342560
1240
검색 가능하게 하는 겁니다.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
344760
2136
여러분께 비유 하나를 드리겠습니다.
05:58
Google indexed what's on the internet
and made it searchable.
and made it searchable.
118
346920
3400
구글은 인터넷상에 있는 걸
색인화하고 검색 가능하게 했습니다.
색인화하고 검색 가능하게 했습니다.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth
and making it searchable.
and making it searchable.
119
351080
3256
저희는 지구상에 있는 걸 색인화하고
검색 가능하게 하는 중입니다.
검색 가능하게 하는 중입니다.
06:06
Thank you very much.
120
354360
1336
감사합니다.
06:07
(Applause)
121
355720
4520
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Will Marshall - Space scientistAt Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets.
Why you should listen
Will Marshall is the co-founder and CEO of Planet. Prior to Planet, he was a Scientist at NASA/USRA where he worked on missions "LADEE" and "LCROSS," served as co-principal investigator on PhoneSat, and was the technical lead on research projects in space debris remediation.
Marshall received his PhD in Physics from the University of Oxford and his Masters in Physics with Space Science and Technology from the University of Leicester. He was a Postdoctoral Fellow at George Washington University and Harvard.
Will Marshall | Speaker | TED.com