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DGIST 미래자동차융합연구센터, 차량 식별 및 검출 국제대회 1위 달성

[대구경북=아시아뉴스통신] 박종률기자 송고시간 2017-07-26 10:12

딥 뉴럴 네트워크 융합 기술로 CVPR 2017 TSWC 우승 차지
CVPR 2017의 Traffic Surveillance Workshop & Challenge(TSWC)에 출천해 1위를 차지한 DGIST 미래자동차융합연구센터 연구팀(가운데 정우영 센터장)이 기념촬영을 하고 있다.(사진제공=DGIST)

DGIST 미래자동차융합연구센터가 차량 식별 및 검출 분야 국제대회에 출전해 1위를 차지했다.

DGIST(총장 손상혁)는 융합연구원 산하 DGIST 미래자동차융합연구센터가 세계 최대 규모의 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회인 CVPR 2017(Computer Vision and Pattern Recognition 2017)의 'Traffic Surveillance Workshop & Challenge(TSWC)'에 출전해 1위를 차지했다고 26일 밝혔다.

Traffic Surveillance Workshop & Challenge는 교통 폐쇄회로(CCTV)에서 촬영된 영상으로부터 주행 차량 및 보행자를 인식하는 대회로 차량 식별 분야와 차량 검출 분야로 나뉜다.

차량 식별 분야는 자전거, 버스, 승용차, 트럭, 보행자 등 도로 주행 상황에서 입력되는 영상을 11개의 범주로 분류해 범주에 따라 높은 인식률을 기록하는 것이 대회 목표며, 차량 검출 분야는 차량에 대한 식별뿐만 아니라 그 위치까지 정확하게 예측하는 분야다.

DGIST 미래자동차융합연구센터는 최근 인공지능 분야에서 주목받는 딥 러닝(deep learning, 심화학습) 기술을 적용해 차량 식별 분야에서는 97.95%의 인식률을, 차량 검출 분야에서는 79.24%의 정확도를 기록하며 두 가지 분야 모두에서 우승하는 괘거를 달성했다.
 
DGIST 미래자동차융합연구센터가 딥 러닝 기술을 활용해 차량 검출 및 식별한 결과를 나타낸 사진. 차량 식별 분야에서 97.95%의 인식률을, 차량 검출 분야에서는 79.24%의 정확도를 나타냈다(사진제공=DGIST)

센터는 딥 러닝 기반 차량 식별 및 검출 기술에 대한 논문을 미국 하와이에서 열린 CVPR 2017의 TSWC에서 발표했으며 관련 연구자들로부터 많은 관심을 받았다.

해당 기술은 자율주행자동차에 탑재할 수 있는 다수의 딥 뉴럴 네트워크를 융합하는 새로운 기법에 대한 연구로서 이 기술을 활용해 대회 최고 기록을 달성했다.

정우영 DGIST 미래자동차융합연구센터장은 "딥 러닝 기반 차량 식별 및 차량 검출 기술은 지능형 교통 시스템의 근간이 되는 기술로 4차 산업혁명의 핵심기술이다"며 "DGIST 미래자동차융합연구센터는 이번 성과를 바탕으로 국내외 인공지능 자율주행자동차 기술을 선도할 수 있도록 관련 연구를 지속적으로 수행할 것이다"고 말했다.

한편 DGIST 미래자동차융합연구센터는 지난해 전 세계 인공지능 경영의 장인 '이미지넷 대용량 영상 인식 대회(ILSVRC 2016)' 물체 인식 부문에 출전해 3.291%의 에러율을 달성하며 세계 6위를 차지한 바 있다.

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