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홍봉희 (부산대학교 교수) 실시간 강우량 안개 사정거리 판별을 위한 CCTV 영상 데이타 분석 및 학습
박강민
AI정책연구실 선임연구원
날짜
2017.06.20
조회수
8055
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홍봉희 (부산대학교 교수) 실시간 강우량 안개 사정거리 판별을 위한 CCTV 영상 데이타 분석 및 학습 강연안내에 대해, 일시, 장소, 주제, 발제자, 참석자로 구성된 표
일 시
2016. 06. 12(월) 10:00 ~ 13:30
장 소
소프트웨어정책연구소 회의실 (판교글로벌R&D센터)
주 제
실시간 강우량 안개 사정거리 판별을 위한 CCTV 영상 데이타 분석 및 학습
발 제 자
홍봉희 (부산대학교 교수)
참 석 자
SPRi 연구진
안개, 태풍, 너울성 파도 등 기상현상의 관측은 고속도로의 교통사고 예방에 중요하나, 기존의 기상관측 장비들은 고가로 이를 대체할 수 있는 SW기술개발이 필요
AWS(Automatic Weather SYstem) RWOS(Road Weather Observation System)의 설치에 약 7만 달러가 소요
CCTV 영상을 SW를 통해 분석하여 고가의 분석 장비를 대체할 수 있으며, 현재 강우량 판별을 시도하고 있음
CCTV 영상에 대해 여러개의 관심영역(ROI, region of interest)을 추출하여 가까운 관심영역과 먼 관심영역의 조도, 채도, 명도의 차이를 패턴화하여 강우량 관측 가능
더욱 정확한 관측을 위해 계층적 군집화 기법을 활용하여 실제 기상정보를 토대로 CCTV 영상의 패턴 그래프와 비교할 수 있음
다른 방법으로는 딥러닝을 활용할 수 있으나, 문제점은 관측 장소와 시점에 따라 CCTV 영상 판독에 낮은 정확도가 있음
관측 시점과 장소에 대한 교정(calibration)이 필요하며, 학습 모형을 정교하게 다듬을 필요가 있음
비, 눈, 시정거리, 도로결빙 등 다양한 기상 환경을 CCTV 영상을 SW를 통해 학습하여 예측하는데 활용할 수 있음
특히 안개에 따른 시정거리를 측정하는 기존의 장비는 육안 관측치와의 차이가 크기 때문에CCTV 영상을 활용하여 이를 개선할 수 있음
영상 데이터 분석을 활용하여 산업과 생활 현장에서 발생하는 문제를 해결할 수 있음
플라스틱 사출성형의 불량(뒤틀림, 홀 성형 불량, 가스자국, 변색)에 대해 이미지 스트림 데이터 분석으로 자동 검출 할 수 있음
영상 데이터 분석으로 개체의 이상을 판별하여 조류독감, 농작물의 병충해를 관리하고 예방할 수 있음
향후 연구로는 CCTV 영상과 관측 데이터를 지속적으로 축적하여 학습모형을 정교하게 다듬는 것과 기존의 관측 장비가 없는 지역의 영상 기반 학습 모형 개발하는 것이 있음
홍봉희 (부산대학교 교수)
홍봉희 (부산대학교 교수)
홍봉희 (부산대학교 교수)
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월간SW중심사회2017년7월
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