본 논문은 2023년 2월 6일 튀르키예-시리아 지진 이후 건물 피해 평가를 위한 메타데이터 기반 트랜스포머 모델을 제시한다. 기존의 지상 조사 방식의 한계를 극복하기 위해 고해상도 지진 후 위성 이미지와 건물 특성 메타데이터(지진 강도, 토양 특성, SAR 피해 정보 등)를 결합한 모델을 개발하였다. 이 모델은 다중 클래스 건물 피해 식별에서 최첨단 성능을 달성하며, 메타데이터 활용을 통해 정확도 향상 및 지역 일반화 성능을 개선하였다. 또한, 클래스별 특징 중요도 분석을 통해 모델의 의사결정 과정을 상세히 분석하여 각 메타데이터 특징의 기여도를 파악하였다. 이를 통해 더 빠르고 정확한 건물 피해 평가를 가능하게 하여 재난 대응 및 복구 노력을 향상시킬 수 있다.
