인하대 송병철 교수팀

실환경 적용 근접 확률기반 사물검출기 개발

 

 

 

 

▲ (왼쪽부터) 이승현(박사과정), 최재웅(석사과정), 이성욱(석사과정), 송병철 전자공학과 교수.

 

송병철 전자공학과 교수 연구팀이 세계 최고 컴퓨터비전 학술대회인 ‘유럽컴퓨터비전학회’(ECCV· EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTER VISION)가 주관한 로봇비전챌린지에서 확률기반 사물검출기로 2위에 올랐다.

 

송병철 교수 연구팀이 개발한 확률기반 사물검출기는 연구 수준을 넘어 실무에 적용할 수 있는 단계에 근접했다는 데 의의가 있다.

 

사물검출기는 영상에서 찾아내려는 물체의 위치와 정보를 제공하는 어플리케이션이다. 딥러닝이나 영상이해 기술과 결합해 무인 감시카메라와 공항검색대 등 다양한 산업현장에서 활용된다. 그러나 사물을 혼동하거나 잘못 감식하면 재산·인명피해로 이어져 사물검출기의 불확실성을 다루는 연구가 요구돼왔다.

 

송 교수팀이 개발한 검출기는 도메인 변환, 후처리 기법 등으로 불확실한 결과를 차단해 신뢰할 만한 검출결과를 추려내고 오검출에 따른 사고 가능성을 낮췄다. 적은 횟수의 추론만으로도 물체를 안정적으로 검출할 수 있어 검출 시간도 획기적으로 단축했다.

 

제한된 정보를 검출에 활용해 불확실한 결과를 제시할 수 있고 새로운 모델을 설계·학습해야 했던 기존 확률기반 사물검출기의 단점을 극복했다는 평가를 받고 있다.

 

이번 챌린지에서 1위에 오른 호주 퀸즐랜드공과대학교와 3위를 차지한 미국 텍사스대학교 알링턴캠퍼스(UTA)는 여러 개의 딥러닝 네트워크를 결합했지만, 2위에 오른 송 교수팀은 하나의 딥러닝 네트워크만을 사용해 효율성을 높였다.

 

송병철 교수는 “우리가 개발한 사물 검출기는 로봇비전챌린지의 까다로운 평가척도를 충족하며 정량·정성적인 성능을 입증했다”며, “앞으로 서비스, 산업 등 넓은 범위의 실무환경에서 신뢰하며 사용할 수 있는 딥러닝 기반의 애플리케이션을 개발하고 연구할 것이다”라고 말했다.