(딥뷰-1세부)실시간 대규모 영상 데이터 이해/예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발

연구기간: 2014.04 ~ 2024.02


기술문의: 배유석 책임연구원 (baeys@etri.re.kr), 윤기민 선임연구원(kimin.yun@etri.re.kr)

연구소개 동영상

연구 목표

(총괄) 대규모 실시간 영상 이해 기반의 시각지능 플랫폼 개발, ETRI)
(1세부) 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발, 주관: ETRI
(2세부) 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황예측 기술 개발, 주관: GIST
(4세부) 예지형 시각 지능 원천 기술 개발, 주관: POSTECH
* 3단계 (2021~2023) 연구에서는 총괄/1세부/4세부 통합되어 연구 진행

주요 연구 내용

1. 사물 및 행동이해를 위한 백본 네트워크 고도화 기술

- GPU 메모리 및 전력 효율적인 VoVNet (Varierty of View Network) 백본 네트워크 기술 개발
- One-shot aggregation을 통해 특징맵 중첩을 최소화하고 채널을 증가시켜 고속의 높은 정확도 달성
- 객체 분할 기술에 적용하여 센터 중심의 고속 객체 검출을 구현하여 세계 최고 성능 달성
- 적대적 공격에 강인한 백본 네트워크 기술 및 위치 예측 불확실성을 통한 강인한 객체 탐지 기술 개발
- 주요 성과

2. 사람 상태 및 속성 이해 뉴럴넷 기술

- 실시간 사용자 상호작용이 가능한 고화실 얼굴 편집 및 복원 기술의 개발 (SC-FEGAN)
- 자기 지도 학습 기반의 회전에 강인한 사람 포즈 추정 기술
- 세부적인 사람 상태 이해를 위한 포즈 정보가 결합된 사람-사물 상호작용 관계 이해 기술
- 주요 성과

3. 비디오 행동 이해 네트워크 기술

- 스코어맵 추론 기술을 통한 비분할 영상에서의 정교한 행동 구간 탐지 기술
- 정보 차별화 유닛을 활용한 온라인 행동 구간 탐지 기술
- 다중 작업 학습을 활용한 실세계 쓰레기 투기 행위 탐지 기술
- 주요 성과

4. 시각 지식 기반의 심층 분석 및 검색 기술

- 시공간 연산 기반 대규모 시각 지식의 경로 분석 및 검색 기술 개발
- 분산 인메모리 기반 색인 구조에서의 유사도 기반 검색 구조와 색인 구조 개선
- 고속의 대용량 CCTV 메타데이터에 대한 시공간, 이미지, 텍스트 속성을 고려한 색인 구조 연구
- 주요 성과

연구실적(홍보 및 사업화)

ITU 글로벌 서밋 선한 영향력을 미치는 AI 기술

대전시 100채널 영상 관제 실증

대전시 쓰러진 사람 탐지 실증 보도

주요 연구실적 (논문)

[International Journals]

[International Conferences]

[Domestic Journals]

수상

2021년 국가연구개발 우수성과 100선

2019년도 ETRI 대표성과 대상

2019년 국가연구개발 우수성과 100선, 국가연구개발 성과평가 유공포상 (장관상)

ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)

연구자 개인링크

윤기민 선임 연구원 https://sites.google.com/view/kiminyun/profile
이영완 연구원 https://github.com/youngwanLEE
조영주 연구원 https://github.com/run-youngjoo/SC-FEGAN

Acknowledgement

This work was supported by Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation(IITP) grant funded by the Korea government(MSIT) (No.2014-3-00123, Development of High Performance Visual BigData Discovery Platform for Large-Scale Realtime Data Analysis].
Updated: February 15, 2023