1. 정성적 목표- 재난안전환경 분야로써 다양한 형태의 수종 분석 이미지, 재선충 감염목 이미지 데이터 등을 활용한 소나무 재선충 감염목 및 고사목 탐지, 알람 서비스 개발2. 정량적 목표주요 성능지표 단위 최종 개발목표 (*) 평가방법 : 공인기관의 신뢰성 시...

Sphere 공간 등 3차원 공간 재구성 및 자세 추정을 위한 Geometric Deep Learning 인공지능 기술 개발을 위하여 기존의 대부분의 3차원 공간 재구성 및 자세 추정을 위한 인공지능 기술은 1차원/2차원으로 투영하여 개발되어 왔기 때문에 3차원 공간적 특성을 반영하기 어렵기 때문에 본 연구는 국내 최초로 end-to-end 3D sphere 네트워크를 제안함으로서 3차원 공간에 대한 정보 활용을 극대화함과 동시에 정보의 손실을 최소화할 수 있는 고성능/고정밀 인공지능 기술을 개척한다. 둘째로, 데이터 경량화 및 네트워크 경량화를 통한 종합적 경량 비전 기술의 체계화할 수 있도록 한다. 특히, 기존 경량 비전 기술은 모델을 표현하는 다양한 파라미터의 크기를 줄이기 위한 연구에 초점이 맞추어 연구가 진행되고 있으나, 데이터에 대한 이해 및 차원 축소와 네트워크 경량화를 통해 체계적이고 종합적인 경량 비전 연구를 체계적으로 수립함과 동시에 신뢰성을 갖춘 경량 기반 기술 개발에 초점을 맞추어 연구를 진행한다. 마지막으로, 고차원 데이터의 효율적인 학습을 위한 경량비전 인공지능 기술 개발을 통한 다양한 산업분야에 확산할 수 있도록 기초 기술을 개발한다. 지금까지의 대부분의 딥러닝 기반 인공지능 기술은 고차원의 데이터를 고성능 환경에서 학습함으로서 제한된 환경에서 인공지능 기술의 적용 및 확산할 수 있는 기반 기술의 확보함으로서 다양한 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.