본 연구는 인공지능 모델을 위성 탑재 원격 감지에 적용하기 위한 연구로, 특히 전처리되지 않은 raw 데이터를 사용하는 경우를 중점적으로 다룹니다. 고해상도 L1 이미지를 기반으로 raw와 유사한 데이터를 생성하는 시뮬레이션 워크플로우를 개발하여 객체 탐지 및 분류 작업에 딥러닝 모델을 적용했습니다. YOLOv11n 및 YOLOX-S 모델을 raw 데이터와 L1 데이터셋에 각각 훈련시켜 성능을 비교하고, 설명 가능성 도구를 사용하여 분석했습니다. 결과적으로, 두 모델이 낮은 신뢰도 수준에서는 유사한 성능을 보였지만, raw 데이터로 훈련된 모델은 높은 신뢰도 수준에서 객체 경계 식별에 어려움을 겪었습니다.
