작은 사람·차량 탐지 오류 35~39% 감소
기존 모델 다시 학습하지 않고 결과 보정
덕성여자대학교 연구팀이 드론 영상에서 사람이나 차량처럼 작게 보이는 대상을 인식할 때 발생하는 오탐지를 줄이는 인공지능 기술을 개발했다.
덕성여대는 데이터사이언스학과 유제혁 교수 연구팀의 논문이 컴퓨터 영상 분야 국제학술대회 ‘WACV 2027’에 채택됐다고 23일 밝혔다. 이본 논문에는 서해인 3학년 학생이 제1저자, 강예은 2학년 학생이 공동저자로 참여했고 유 교수가 교신저자를 맡았다.
높은 고도에서 촬영한 드론 영상에서는 사람이나 차량이 매우 작게 보여 정확한 식별이 어렵다. 이를 보완하기 위해 영상을 여러 구역으로 나눠 확대 분석하는 방식이 쓰이지만 실제로 없는 물체까지 있다고 판단하는 오류가 늘어날 수 있다.
연구팀은 대상의 크기와 영상 속 위치에 따라 탐지 결과의 신뢰도를 조정하는 보정 기법을 제안했다. 기존 인공지능 모델을 다시 학습하지 않고도 적용할 수 있는 것이 특징이다.
실험 결과 기존 방식과 비교해 잘못된 탐지는 약 35~39% 줄었고, 작은 대상을 찾아내는 성능은 상당 부분 유지됐다.
연구팀은 이번 기술이 단순히 탐지율을 높이는 데서 나아가 잘못된 판단을 줄여 결과의 신뢰성을 높이는 데 의미가 있다고 설명했다. 향후 드론을 활용한 교통 관제와 도시 안전관리, 재난 현장 탐색 등에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.
유 교수는 “드론 영상 객체 탐지 기술은 도시 안전과 교통 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다”며 “학부생들이 연구 문제를 직접 정의하고 해결 방안을 제시했다는 점에서도 의미가 있다”고 말했다.
논문은 내년 1월 미국 플로리다주 올랜도에서 열리는 ‘WACV 2027’에서 발표될 예정이다.
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