시각 지능 및 콘텐츠 비주얼 검색 분야 핵심 원천 기술 확보
향후 CCTV, 블랙박스 심층분석, 건물 검색 등 공공서비스 및 지능형 콘텐츠 분야 활용

국내 연구진이 국제 영상 인식 대회에서 인공지능 발전에 필요한 이미지 사출 검출과 평균 검출 정확도를 인정받았다.

ETRI(한국전자통신연구원)는 27일, 하와이 컨벤션센터에서 개최된 국제영상 인식대회(ILSVRC, 이미지넷) 사물검출 분야에서 전 세계 기업, 대학 연합팀들과 겨루어 사물 종류별 검출 성능 기준 2위, 평균 검출 정확도 기준 3위 성적을 달성했다고 밝혔다.

사물 검출 분야는 200가지 사물(65,500장) 사진 중 사물의 종류와 위치를 찾아내는 것으로 사물 종류별 검출 성능과 평균 검출 정확도(mAP)로 성적을 평가한다. ETRI는 ‘딥뷰’팀과 ‘콘텐츠 비주얼 브라우징’팀이 참가, 딥러닝 기술 기반으로 사물의 종류와 위치를 검색하는 네트워크를 설계, 학습해 검출 성능과 정확도를 높이는 데 주력했다.

그 결과, 사물 종류별 검출성능 기준으로 ETRI ‘딥뷰’팀이 2위를 달성했다. ‘딥뷰’팀은 10가지 사물에 대해 최고 성능을 보였다. 전체 14개 기관이 참가, 10가지 이상의 사물 종류에 대해 최고 성능을 기록한 팀은 2개 팀이었다.

‘콘텐츠 비주얼 브라우징’팀은 KAIST 신진우 교수팀과 함께 평균 검출 정확도(mAP) 기준 0.61로 3위를 달성했다. mAP는 200가지 전체 사물의 검출 정확도를 나타내는 지표로 사물 검출 분야 종합 수준을 나타낸다.

연구팀은 지난해 본 대회의 사물분류(Classification) 및 영상 내 사물위치 검출(Localization) 분야에 참가한 바 있으며, 영상 내 사물 위치 검출 분야에서 에러율 9.92%, 사물 분류 분야에서 에러율 3.25%로 5위를 달성한 바 있다.

한편, 지난 21일, 연구진은 현장에서 별도로 개최된 국제 저전력 영상 인식 대회(LPIRC)에서도 ‘콘텐츠 비주얼 브라우징’팀이 2위를 차지했다. 국제전기전자기술자협회(IEEE) ‘리부팅 컴퓨팅’ 분야에서 개최한 본 대회는 검출 정확도(mAP)와 검출 시 전력 소모량(Power)를 측정하여 경쟁하는 대회다.