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ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛ, ¼¼°èÀû AI Çмú´ëȸ¼­ 1À§ ±â·Ï °íÇØ»óµµ ¿µ»óº¹¿ø ±â¼ú·Â ÀÔÁõ
±è´ë¼º  |  keilbo@keilbo.com
ÆùƮŰ¿ì±â ÆùÆ®ÁÙÀ̱â ÇÁ¸°Æ®Çϱ⠸ÞÀϺ¸³»±â ½Å°íÇϱâ
½ÂÀÎ 2022.07.08  23:01:42
Æ®À§ÅÍ ÆäÀ̽ººÏ ¹ÌÅõµ¥ÀÌ ¿äÁò ³×À̹ö ±¸±Û msn
ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛ AI ºê·£µå ÇÏÀÌÅ¥ºê(HAIQV)

ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛÀÌ ¼¼°èÀûÀÎ AI µö·¯´× ¹× ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü[1] ºÐ¾ß Çмú´ëȸÀÎ ‘CVPR 2022’[2]¿¡¼­ ¿­¸° AI ¾÷½ºÄÉÀϸµ(È­Áú °³¼±) ºÐ¾ß °æ¿¬´ëȸ¿¡¼­ 1À§¸¦ ±â·ÏÇß´Ù°í 29ÀÏ ¹àÇû´Ù.

ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛÀº ÀÚ»ç AI ºê·£µå ‘ÇÏÀÌÅ¥ºê(HAIQV)’ÀÇ ¿µ»óº¹¿ø ¼Ö·ç¼ÇÀ» °¡Áö°í CVPR 2022 ¿öÅ©¼ó ³»ÀÇ ‘¿­È­»ó À̹ÌÁöÀÇ ÃÊ°íÇØ»óµµ ±â¼ú °æ¿¬´ëȸ(Thermal Image Super Resolution Challenge)’¿¡ Âü°¡ÇØ Áß±¹ ÃÖ´ë ÇÉÅ×Å© ¾÷üÀÌÀÚ ¾Ë¸®¹Ù¹ÙÀÇ ±ÝÀ¶ ÀÚȸ»çÀÎ ¾ØÆ®±×·ì·Áß±¹ ‘AI ±¼±â ´ë¸í»ç’ÀÎ ¾È¸éÀÎ½Ä ±â¼ú±â¾÷ ¼¾½ºÅ¸ÀÓ·»þ¿À¹Ì·³­Â¡´ëÇб³ µî ±Û·Î¹ú À¯¼ö ±â¾÷ ¹× ´ëÇп¡¼­ ±¸¼ºÇÑ 100¿© °³ ÆÀÀ» Á¦Ä¡°í ÃÖ°í»óÀ» Â÷ÁöÇß´Ù.

ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛÀº µ¶ÀÚ °³¹ßÇÑ AI ¾÷½ºÄÉÀϸµ ±â¼ú·Î, ÀúÇØ»óµµ ¿­È­»ó À̹ÌÁö¸¦ 4¹èÀÇ °íÇػ󵵷Πº¯È¯Çس´Ù. ÀÌ¿¡ ´õÇØ AI ¸ðµ¨À» À¶ÇÕÇØ Ç°Áú°³¼± È¿°ú¸¦ ±Ø´ëÈ­ÇÏ°í, È­Áú °³¼± Àû¿ë ¼Óµµ¸¦ ³ô¿© ÃÖ°íÁ¡À» ¹Þ¾Ò´Ù. Àΰ£ÀÇ ½Ã°¢ Áö´ÉÀ» ¸ð¹æÇÏ´Â ‘ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN·Convolutional Neural Network)’°ú ±¸±ÛÀÌ °³¹ßÇÏ°í ¿ÀǼҽºÈ­ÇÑ ‘Æ®·£½ºÆ÷¸Ó ½Å°æ¸Á(Transformer Network)’ÀÇ AI ¸ðµ¨À» À¶ÇÕÇØ, ÀúÈ­Áú ¿µ»ó¿¡¼­ ÇÇ»çüÀÇ ÃÖ´ë Ư¡À» ÃßÃâÇØ ¿øº» ¿µ»óÀÇ ¿Ö°î ¾øÀÌ °íÈ­Áú·Î º¹¿øÇس´Ù.

ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛÀº ÇØ´ç AI ±â¼úÀ» ºñÁ¤Çü(À̹ÌÁö·¿µ»ó·ÅؽºÆ®·¿Àµð¿À) µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ƯȭÇØ À§¼º ¹× Ç×°ø¿µ»ó ºÐ¼®°ú ÇÏÀÌÆнº Â÷·®¹øÈ£ÆÇ ÀÎ½Ä µî¿¡ Àû¿ëÇÏ°í ÀÖ´Ù. ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛÀº ÃßÈÄ ¡âCCTV·ºí·¢¹Ú½º ¿µ»óÀÇ È­Áú º¹¿ø ¡â4´Ü°è ÀÚÀ²ÁÖÇà ȯ°æ¿¡ ÃÖÀûÈ­µÈ °í¼º´É ³ªÀÌÆ®ºñÀü(¿­¿µ»ó Ä«¸Þ¶ó) °³¹ß ¡â¾ß°£ ¹× Àå°Å¸®±îÁö ¹°Ã¼¸¦ ŽÁöÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¿­ ¿µ»ó °¨½ÃÀåºñ(TOD) ŽÁö°Å¸® ¹× È­Áú°³¼± µî¿¡µµ À̹ø ±â¼úÀ» È°¿ëÇÒ °èȹÀÌ´Ù.

±èÀ¯½Å ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛ ¹Ì·¡Çõ½Å¼¾ÅÍÀåÀº “ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛÀÇ ¸Ó½Å·¯´×°ú ½Ã°¢È­¿¡ ÃÖÀûÈ­µÈ AI ±â¼úÀº Á¦Á¶·¹æ»ê·±ÝÀ¶·ÀÇ·á·±³Åë·½º¸¶Æ®½ÃƼ·½º¸¶Æ®ÆÊ µî »ê¾÷ Àü¹ÝÀÇ ¹Ì·¡ °æÀï·ÂÀ» °­È­ÇÒ °Í”À̶ó¸ç “ƯÈ÷ À§¼º ¹× Ç×°ø¿µ»ó µî Çõ½Å »ê¾÷¿¡µµ Ã˸Ű¡ µÇ´Â ¸¸Å­ ¼¼°èÀûÀÎ ÇÐȸ¿¡¼­ ²ÙÁØÈ÷ ¼º°ú¸¦ ¾Ë¸®¸ç ´ç»çÀÇ AI ±â¼ú ¹× ¼Ö·ç¼ÇÀ» Áö¼ÓÇؼ­ °íµµÈ­Çسª°¥ °Í”À̶ó°í ¸»Çß´Ù.

CVPRÀº ÀüÀÚ Àü±â ºÐ¾ß ¼¼°è ÃÖ°í ±ÇÀ§ÀÇ ÇÐȸÀÎ ±¹Á¦Àü±âÀüÀÚ°øÇÐȸ(IEEE)¿Í ±¹Á¦ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü Àç´Ü(CVF)ÀÌ 1983³âºÎÅÍ °øµ¿ ÁÖÃÖÇÏ´Â Çмú´ëȸ´Ù. CVPRÀº AI ¹ß´Þ°ú ÇÔ²² ‘AIÀÇ ´«’À¸·Î ºÒ¸®´Â ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ºÐ¾ß¿¡¼­ ¼¼°èÀû Çà»ç·Î ÀÚ¸® Àâ¾ÒÀ¸¸ç, ¾Æ¸¶Á¸·±¸±Û·¸ÞŸ(¿¾ ÆäÀ̽ººÏ)·¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ®(MS) µî ºòÅ×Å© ±â¾÷ÀÌ ÈÄ¿øÇÏ°í ÀÖ´Ù.

¿ÃÇØ CVPRÀº ¹Ì±¹ ·çÀÌÁö¾Ö³ªÁÖ ´º¿Ã¸®¾ð½º¿¡¼­ 6¿ù 19ÀϺÎÅÍ 24ÀϱîÁö(ÇöÁö ½Ã°¢) °³ÃÖµÆÀ¸¸ç, ÇÑÈ­½Ã½ºÅÛÀº 6¿ù 24ÀÏ ‘¿­È­»ó À̹ÌÁöÀÇ ÃÊ°íÇػ󵵒 ±â¼ú ºÎ¹® 1À§¸¦ ¼ö»óÇß´Ù.

[1] ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü(Computer Vision)Àº ÄÄÇ»ÅÍ°¡ Àΰ£ÀÇ ½Ã°¢ÀûÀÎ ÀÎ½Ä ´É·ÂÀ» ÀçÇöÇϵµ·Ï ¿¬±¸ÇÏ´Â AI ºÐ¾ß¸¦ ÀǹÌÇÑ´Ù.
[2] CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)Àº ±¹Á¦ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ¹× ÆÐÅÏÀÎ½Ä Çмú´ëȸ´Ù.

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<ÀúÀÛ±ÇÀÚ © Çѱ¹±³À°ÀϺ¸, ¹«´Ü ÀüÀç ¹× Àç¹èÆ÷ ±ÝÁö>

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10
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»ç½Ã¤ý¹ßÇà»ç¤ýȸÀåÀλ縻¤ýÁ¶Á÷µµ¤ý¿¡µàÄÉÀÌ¼Ç Ç÷£¤ýã¾Æ¿À½Ã´Â±æ¤ý±â»çÁ¦º¸¤ý±¤°í¹®ÀǤýºÒÆí½Å°í¤ý°³ÀÎÁ¤º¸Ãë±Þ¹æħ¤ýû¼Ò³âº¸È£Á¤Ã¥¤ýÀ̸ÞÀϹ«´Ü¼öÁý°ÅºÎ
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ÃæûºÏµµ ûÁֽà »ó´ç±¸ ¿ë´ãµ¿ 1633  ±¤ÁÖ±¤¿ª½Ã ¼­±¸ ÇÏÁ¤µ¿ 12-17¹øÁö ±ÝÈ£¿ùµå
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