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↑ <출처> 중앙일보 2019. 8. 12 대한민국 인재 산실, 한양대 80년 기사 중에서
↑ [뉴스H] 2019. 9. 9 우수 R&D 기사
↑ 컴퓨터 비전이란 동영상과 이미지에서 필요한 정보를 추출하는 기술
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인천국제공항에 설치된 1만 개의 CCTV에서 특정 물체를 찾을 때, 사람의 눈으로 확인하려면 많은 시간이 걸린다. 중요도가 높은 층에 더 많은 가중치를 자동으로 부여하는 새로운 물체추적기술인 ‘헤징(Hedging)’ 알고리즘을 적용함으로써 정확도와 신뢰도를 높였다.<ref><출처> 중앙일보 2019. 8. 12 대한민국 인재 산실, 한양대 80년 기사 중에서</ref> | 인천국제공항에 설치된 1만 개의 CCTV에서 특정 물체를 찾을 때, 사람의 눈으로 확인하려면 많은 시간이 걸린다. 중요도가 높은 층에 더 많은 가중치를 자동으로 부여하는 새로운 물체추적기술인 ‘헤징(Hedging)’ 알고리즘을 적용함으로써 정확도와 신뢰도를 높였다.<ref><출처> 중앙일보 2019. 8. 12 대한민국 인재 산실, 한양대 80년 기사 중에서</ref> | ||
* 비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구로, 고리즘 방식과 딥러닝 방식을 융합하여 연구하고 있다. <ref>[뉴스H] 2019. 9. 9 우수 R&D 기사</ref> | * 비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구로, 고리즘 방식과 딥러닝 방식을 융합하여 연구하고 있다. <ref>[뉴스H] 2019. 9. 9 우수 R&D 기사</ref> | ||
| − | * 주요 연구 대상 : 자율주행 자동차와 CCTV 등에 활용될 컴퓨터 비전 | + | * 주요 연구 대상 : 자율주행 자동차와 CCTV 등에 활용될 컴퓨터 비전<ref>컴퓨터 비전이란 동영상과 이미지에서 필요한 정보를 추출하는 기술</ref> |
** 예) 차가 주행하는 동안 다양하게 변하는 주위 공간을 3차원으로 인식하는 기술 | ** 예) 차가 주행하는 동안 다양하게 변하는 주위 공간을 3차원으로 인식하는 기술 | ||
* 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 기술 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재 | * 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 기술 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재 | ||
2019년 11월 6일 (수) 15:52 판
임종우는 서울캠퍼스 공과대학 컴퓨터소프트웨어학부 (대학원 컴퓨터·소프트웨어학과)교수이다.
연구분야 소개
- 사물과 사람 추적 기술
인천국제공항에 설치된 1만 개의 CCTV에서 특정 물체를 찾을 때, 사람의 눈으로 확인하려면 많은 시간이 걸린다. 중요도가 높은 층에 더 많은 가중치를 자동으로 부여하는 새로운 물체추적기술인 ‘헤징(Hedging)’ 알고리즘을 적용함으로써 정확도와 신뢰도를 높였다.[1]
- 비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구로, 고리즘 방식과 딥러닝 방식을 융합하여 연구하고 있다. [2]
- 주요 연구 대상 : 자율주행 자동차와 CCTV 등에 활용될 컴퓨터 비전[3]
- 예) 차가 주행하는 동안 다양하게 변하는 주위 공간을 3차원으로 인식하는 기술
- 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 기술 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재
대외
- 삼성이 발표한 2016년도 미래기술육성사업(삼성미래기술육성사업) 12개 과제중 하나로 선정 (2016. 7. 11 발표)
- 스마트 기기를 위한 인공지능 분야 : 도심의 혼잡한 환경에서의 자율 주행을 위한 전방향 비전 기반 지능형 상황 인식 기술
- 스마트 기기를 위한 인공지능 분야 : 도심의 혼잡한 환경에서의 자율 주행을 위한 전방향 비전 기반 지능형 상황 인식 기술
