다중객체 추적 기술 실시간 온라인 동작 가능한 메커니즘 제안

정확도·속도 최고 성능… 상용화 가능성 높여

▲(사진 왼쪽부터) 배승환 인하대학교 컴퓨터공학과 교수와 공동 1저자인 이성호, 박대현씨

 

 

인하대학교(총장 조명우)는 컴퓨터공학과 배승환 교수 연구팀(공동 1저자·이성호, 박대현)이 컴퓨터·전기전자 공학 분야의 최고 권위 SCI(E) 저널지인 ‘세계전기전자학회 영상처리 트랜잭션(IEEE TIP)’에 논문을 게재했다고 21일 밝혔다.

 

IEEE TIP는 전기전자 공학 분야 상위 4.5% 수준(Impact Factor: 10.6)의 저널지로 영상처리 분야에서 최고 권위 해외 학술지로 평가받고 있다.

 

배승환 교수 연구팀은 ‘Decode-MOT: How Can We Hurdle Frames to Go Beyond Tracking-by-Detection(Decode-MOT: 검출·모션 기반 다중 객체 추적을 적응적으로 수행하기 위한 자가 학습 메커니즘 연구)’ 제목의 논문을 게재했다.

 

이 논문은 기존의 다중객체 추적 기술을 실시간 온라인에서 동작이 가능하도록 하는 새로운 추적 메커니즘을 제안했다. 기존의 다중객체 추적 기술은 매 프레임 검출 결과를 사용하지만 연구팀이 제안한 기술은 객체의 외형과 모션 정보를 학습해 추적 상황에 따라 변화하는 검출 결과를 사용한다.

 

해당 기술은 다중객체 추적기 자가 학습(self-supervision)으로 별도의 학습 데이터 없이 추적기 성능에 따라 자가 학습이 가능하게 했다. 영상 문맥 정보 학습과 객체 문맥 학습을 통해 검출 기반 추적과 모션기반 추적을 영상 환경·추적 상황에 따라 적응적으로 선택될 수 있는 결정자도 만들었다.

 

다중객체 추적 챌린지 데이터 셋(자료 집합)에서 정확도·속도 모두 최고 수준의 성능을 달성함으로써 연구팀 개발 기술의 우수성과 상용화 가능성을 입증했다.

 

배승환 인하대학교 컴퓨터공학과 교수는 “연구팀이 가지고 있는 물체 검출과 추적 기술을 온디바이스(On-Device) AI 기술과 결합해 실제 산업 제품에 적용할 수 있도록 연구를 이어갈 계획”이라고 말했다.

 

힌편, 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구, 4단계 BK21 사업, 중점 연구소 사업 지원과 정보통신기획평가원의 사람 중심 인공지능 핵심원천기술개발사업 그리고 인공지능융합대학원의 지원으로 만들어졌다.

 

 

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