본 후속 연구에서는 1기 순서학습연구실의 연구 성과를 더욱 발전시켜 준지도(weakly-supervised), 비지도(unsupervised) 및 다중 참조 순서학습 원천기술을 연구한다. 순서학습은 '비교 분석'이라는 인간의 사고방식과 이에 필요한 '기억'을 모방하는 혁신적 인공지능 기술이다. 그런데 1기 순서학습연구실에서 개발한 지도(supervised)...

본 후속 연구에서는 1기 순서학습연구실의 연구 성과를 더욱 발전시켜 준지도(weakly-supervised), 비지도(unsupervised) 및 다중 참조 순서학습 원천기술을 연구한다. 순서학습은 '비교 분석'이라는 인간의 사고방식과 이에 필요한 '기억'을 모방하는 혁신적 인공지능 기술이다. 그런데 1기 순서학습연구실에서 개발한 지도(supervised)...

본 연구에서는 인공지능에 기반한 사용자 중심 시각초월시스템(UVS)을 개발한다. ● 1차년도에는 인간시각의 인지적 한계를 극복하기 위해 원천 기술인 V-Net을 개발한다. 이를 위해, 다양한 상황의 영상을 포함하는 대규모의 V-데이터베이스를 구축한다. 사용자의 시각 주의력을 반영하는 V-데이터베이스에서 데이터를 선별하는 알고리즘을 개발하여 V-Net을 학습시킨다. ● 2차년도에는 V-Net의 개인화 기술 적용을 위해 성분 조합기를 개발하여 인지적 한계를 극복한다. 사용자의 시각 주의 정보를 활용하여, 사용자 기반 인지적 시각 보조를 위한 위험도 평가, 미적 영상 개선, 비디오 요약 기술을 제안한다. ● 3차년도에는 사용자의 상황 및 선호도 변화에 따라 리소스를 차등 할당하여 각 요소 기술을 효율적으로 수행하는 ATOM 기술을 개발한다. 이를 활용해 물리적 시각 강화 기술인 초해상도 복원, 시야 제한 개선, 색 왜곡 개선 기술을 사용자 중심 시각초월기술로 개선한다. ● 4차년도에는 각 기술의 최적화를 통한 시스템 효율성을 높이기 위해서 사용자 데이터 압축 기술과 시스템 경량화 및 고속화 기술을 개발한다.

본 연구팀은 지난 4년간 중견연구 과제를 통해 인간시각 한계 극복을 위한 시각초월시스템(Beyond Vision System, BVS)을 성공적으로 개발하였다. BVS는 사람의 시각 주의력 부족으로 인한 인지적 한계와 눈의 신체적 능력 부족으로 인한 물리적 한계를 극복하도록 다양한 기술을 제공한다. 그러나 사용자의 환경, 직업, 나이 등 다양한 요인에 의해...