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2019/05/01 한양뉴스 > 학술 > 이달의연구자

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[이달의 연구자] 임종우 교수(컴퓨터소프트웨어학부)

알고리즘을 통해 동영상 내 사람이나 사물의 위치를 정확하게 추적하다

김가은

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http://www.hanyang.ac.kr/surl/ALey

내용

공항에서 수상한 사람을 찾고자 한다. 인천국제공항만 해도 설치된 폐쇄회로TV(CCTV)는 약 1만 개. 사람의 눈으로 일일이 확인하기에는 상당한 시간이 필요하다. 이때 활용할 수 있는 기술이 CNN(Convolutional Neural Network)이다. CNN은 이미지의 특성을 뽑을 수 있도록 층(Layer)을 구성해 비디오에서 사람이나 사물의 위치를 알아낸다. 임종우 컴퓨터소프트웨어학부 교수는 찾고자 하는 물체의 위치 정확성을 높이기 위해 중요도가 높은 층의 가중치를 자동으로 조절하는 알고리즘을 개발했다. 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 임 교수의 ‘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 게재됐다.

 
CNN은 뇌에서 어떤 물체가 무엇인지 판단하는 과정과 유사하다. 우리가 그 물체의 특징을 관찰하고, 기존에 알고 있었던 이미지들과 비교해 결정하는 것처럼 말이다. 다만 컴퓨터에서는 해당 이미지와 기존 이미지들을 비교하기 위해서 층(Layer)과 라벨(Label)을 사용한다. 이미지를 CNN의 입력으로 넣어, 정확하게 해당 이미지를 라벨별로 구분하는 것이다. 이미지를 픽셀 단위로 쪼갰을 때 나오는 수치의 분포를 바탕으로 입력의 특징을 뽑아내고, 이를 바탕으로 물체를 구분한다. 임 교수의 연구는 물체가 무엇인지를 판단하는 것에서 나아가 동영상 안에서 물체의 위치를 추적한다. 동영상에서 물체의 위치를 정확히 추적하기 위해서는 물체의 종류와 의미에 대한 정보와 위치에 대한 정보 모두 필요하기 때문에 각기 다른 층에 있는 정보를 융합해야 한다.
 
▲ 임종우 컴퓨터소프웨어학부 교수는 중요도가 높은 층의 가중치를 높여 물체의 위치 정확성을 높이는 헤징(Hedging) 알고리즘을 개발했다.

임 교수는 중요도가 높은 층의 가중치를 높여 물체의 위치 정확성을 높이는 헤징(Hedging)을 여러 층의 정보를 융합하는 데 적용하자고 제안했다. 기존에는 새 프레임이 입력되면 CNN 각 층에서 연관성 필터(Correlation filter)를 이용해 해당 층의 특징으로 위치를 추정했다. 임 교수의 알고리즘을 연구에 적용하면 지금까지의 각 층의 결과를 기억하여 현재 프레임에서 효과적인 층을 선택할 수 있도록 각 층의 가중치를 자동으로 조절할 수 있게 된다. 또한 물체의 크기가 변하는 상황을 대비해 규모 검색 단계(Scale search step)를 추가했다.
 
임 교수는 하얼빈공업대학(Harbin Institute of Technology) 연구진과 캘리포니아 대학교(The University of California, Merced) 양밍 호앙(Ming-hsuan Yang) 박사와 딥러닝(Deep learning)에서 학습한 시각적 특징을 물체 추적에 활용하는 기법을 찾다가 이번 연구를 시작하게 됐다. 이번 연구는 임 교수가 2016년에 발표한 헤징 딥 트랙킹(Hedged deep tracking)을 확장한 결과다. 이전에는 각 층에서 얻어진 위치 정보를 단순한 방법으로 융합하는 방식이었다면, 올해는 헤징 기법으로 이용하여 각 층의 특징을 선택적으로 융합했다.
 
▲ 임 교수의 Hedging Deep Features for Visual Tracking 연구는 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재됐다.

임 교수는 “딥러닝 기법을 이용한 물체 추적 분야에서는 단일 물체 추적 기법을 확장해 다중 물체 추적에 대한 연구를 진행하려 한다”며 “인공지능과 그 관련 분야인 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝 등의 연구를 활발하게 진행할 것”이라고 향후 연구 계획을 밝혔다. “또한 연구실의 학생들과 자율주행, AR/VR, 로봇 등에 활용될 수 있는 영상 기반 3차원 복원과 자세 추정에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다”며 “학생들이 최신 전문 지식을 학습하고 본인의 역량을 키울 수 있는 다양한 기회를 접하길 바란다”라고 덧붙였다.


글/ 김가은 기자         kate981212@hanyang.ac.kr
사진/ 김주은 기자     coramOdeo@hanyang.ac.kr

 
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