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한동수

2-2-4 Project Co-director

  • 소속

    한국과학기술원 (전기 및 전자공학과)

  • 전화

    042-350-7431

  • 이메일

    dongsu-han@kaist.ac.kr

  • 홈페이지

  • 연구분야

    대규모 영상 및 사진 자료에서 긴급 상황 및 이상 징후 탐지

연구과제 :
연구목표 ○ 긴급 상황 및 이상 징후 탐지
- 본 연구는 대규모 데이터 학습을 통해 이미지 및 영상 자료 속에서 긴급 상황 및 이상 징후를 포착하는 알고리즘 및 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다.
연구내용 대규모 데이터를 바탕으로 긴급 상황 및 이상 징후 포착을 통해 미리 정의한 특정 사건 발생 시 재빠르게 대응할 수 있는 시스템은 다양한 분야에 적용될 수 있다. 실시간으로 특정 상황 발생 여부를 체크하는 시스템의 장점을 극대화하기 위하여 탐지 정확도 최적화 및 연산 효율 향상을 위한 연구가 수반되어야 한다. 우선 ImageNet competition에서 사용된 수백만 개의 데이터에서 작동하는 심층학습기법(CNN)을 응용하는 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 수십억 개의 데이터에서 작동하는 알고리즘 개발을 추진한다.
기대효과 이미지 및 비디오를 통해 실시간으로 긴급 상황 및 비정상적 이벤트를 검출함으로써 사람이 직접 감시하는 것보다 적은 비용으로 광범위한 구역에서 발생하는 다양한 상황을 인식하고 재빠르게 대응할 수 있다. 이러한 지능형 영상 분석 기능은 자동 추적, 도난 방지, 불법 주정차 단속 등 다양한 분야에 응용될 수 있다.
논문
논문번호 논문제목 년도 단계
 
특허
번호 산업재산권 명칭 출원/등록국가 출원/등록일자 단계
 
학술대회
번호 발표제목 학술대회명 일자 단계
 
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