보고서 정보
주관연구기관 |
한국전자통신연구원 Electronics and Telecommunications Research Institute |
보고서유형 | 연차보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2015-01 |
과제시작연도 |
2014 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO201600014570 |
과제고유번호 |
1711021957 |
사업명 |
SW컴퓨팅산업원천기술개발(정보통신기술진흥센터) |
DB 구축일자 |
2016-12-17
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키워드 |
영상 빅데이터.영상 빅데이터 분산병렬처리.영상 빅데이터 내용이해.영상 빅데이터 지식관리.영상 빅데이터 지식처리.복합영상 내용분석.
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201600014570 |
초록
▼
1. 과제목표
o 최종목표
대용량 이미지/동영상 데이터의 실시간 내용 분석 및 분산 병렬 처리 기반의 시각데이터 처리 고속화 SW 원천기술 개발
o 단계별 목표
1단계목표
실시간 시각 빅데이터 내용 분석형 플랫폼 기술 개발: 대규모 이미지·동영상 데이터 실시간 처리 및 시각 지식화 파이프라인 SW 및 내용기반분석을 위한 디스커버리 플랫폼 기술 개발
1차년도(2014)
실시간 시각 빅데이터 플랫폼 및 다차원 시각 분석 기술 설계
. 다중 소스 기반의 이미지/동영상 크롤링 및 저
1. 과제목표
o 최종목표
대용량 이미지/동영상 데이터의 실시간 내용 분석 및 분산 병렬 처리 기반의 시각데이터 처리 고속화 SW 원천기술 개발
o 단계별 목표
1단계목표
실시간 시각 빅데이터 내용 분석형 플랫폼 기술 개발: 대규모 이미지·동영상 데이터 실시간 처리 및 시각 지식화 파이프라인 SW 및 내용기반분석을 위한 디스커버리 플랫폼 기술 개발
1차년도(2014)
실시간 시각 빅데이터 플랫폼 및 다차원 시각 분석 기술 설계
. 다중 소스 기반의 이미지/동영상 크롤링 및 저장 데이터 컨테이너 개발
. 대규모 데이터 중심의 시각 빅데이터 식별 기능 설계
. 확장성을 갖는 비주얼 디스커버리 플랫폼 테스트베드 설계
. 분석형 비주얼 디스커버리 플랫폼 평가 체계 설계
. 분석형 비주얼 디스커버리 플랫폼 통합 및 평가 시니라오 설계
o 비주얼 디스커버리 플랫폼 구성
- 수집계: 시각 데이터 뱅크 운영/관리 및 대규모 데이터 수집 기술
- 처리계: 대규모 시각 빅데이터 처리를 위한 분산/병렬 기반 파이프라인 소프트웨어 기술
- 분석계: 다차원 시각 데이터 내용 분석 및 이해 기술
2. 개발내용
1차년도(2014)
[수집계]
다중 소스 기반이미지/동영상크롤링 및 저장컨테이너 개발
● 다양한 소스를 크롤링할 수 있는 데이터 수집기 설계
● 구간 영상에서 내용을 대표하는 키 이미지 추출 기능 설계
● 규칙 기반 동적 이미지 번들의 생성 및 변환 기능 설계
● 이미지/동영상 수집/저장을 위한 저장 컨테이너 개발
[처리계]
대규모 데이터중심의 시각빅데이터 식별기능 설계
● 장면 기반의 세그멘테이션 성능 및 테스트 데이터 생성
● 플러그인 가능한 확장형 전처리기 설계
● 통계적 빅데이터 학습을 위한 분류 체계 연구
● 대규모 영상 처리를 위한 분산 컴퓨팅 시스템 설계
● 지역적/전역적 특징 표현 방법 및 선택적 적용 기술 연구
● 대규모 영상 처리를 위한 병렬 컴퓨팅 모델 설계
[분석계]
영상 이해/다차원시각 데이터분석 SW 설계
● 실시간 시각 지식 저장 관리 시스템 설계
● 실시간 시공간 메타데이터 기술 설계
● 시각 지식 인덱스 관리 및 질의 처리 기술 설계
● Scene/Pinshot 내용 이해 기술 설계
● 멀티소스/다중객체 관계 이해 기술 설계
● 시공간 누적형 분석 기술 설계
● 장면이해, 시공간 누적분석을 위한 시각지식 생성 기술 설계
● 시·공계열 복합 분석을 위한 데이터 정제 메커니즘 설계
확장성을 갖는 플랫폼테스트베드 설계
● 비주얼 디스커버리 플랫폼의 운영을 위한 최적네트워크 시스템 구축
● 1단계 디스커버리 플랫폼 지원 테스트베드 설계(1세부, 2세부, 3세부, 4세부 공동)
분석형 플랫폼평가 체계 설계
● 1단계 성능 측정을 위한 지표 산정 및 시험환경 구축
● 분석형 디스커버리 플랫폼 평가 모델 및 시스템 설계
분석형 플랫폼통합 및 평가시나리오 설계
● 디스커버리 플랫폼 기능 통합 및 품질 관리 방법 연구
● 디스커버리 플랫폼 응용 서비스 요구사항 도출
● 디스커버리 플랫폼 평가 시나리오 개발/실시/평가방법 연구
3. 핵심기술
◦ [수집계 - 시각 데이터 뱅크] 대규모 시각 데이터 수집 및 저장을 위해 대규모의 이미지/동영상 데이터를 실시간 수집하고, 카테고리로 분류하여 저장하는 기술
◦ [처리계 - 대규모 시각 빅데이터 처리 파이프라인 SW] 시각 데이터의 대규모 동시 인식을 위해 이미지/동영상의 대규모 전처리, 군집화, 객체인식, 어노테이션을 일괄 수행하는 분산·병렬 처리 기반의 데이터 처리 고속화 SW 기술
◦ [분석계 - 다차원 시각 데이터 내용 분석 및 이해 SW] 비주얼 데이터에 대한 실시간분석·질의가 가능하도록 비주얼 데이터베이스를 통해 시공계열 및 누적 분석을 실시간 제공하는 기술
4. 연구개발 배경
◦ 도시 및 국토환경을 안전하고 풍요로운 공간으로 진화시키기 위한 ICT 기술 활용성이 높이지고 있으며, 직관적으로 공간의 이벤트와 변화를 판단할 수 있는 이미지·동영상 등 시각 빅데이터에 대한 분석과 이해를 위한 SW 기술의 확보가 중요
◦ 빅데이터 측면에서 보면, 현재 인류가 생산하는 데이터의 80%가 비정형 데이터이며, 비정형 데이터의 70%가 시각 빅데이터(이미지·동영상)인 반면, 내용 분석과 이해 기술은 텍스트(언어) 정보 대비 낙후된 분야로 중장기 관점에서 기술 확보가 필요
◦ 시각 빅데이터 시대의 주도권 확보를 위해 “보여주는 영상”에서 “내용을 이해하는 영상”으로의 전환을 위한 장기 기술적 도전이 필요한 분야임
◦ 사람의 인지체계는 80%가 시각에 의존하고 있어 이미지·동영상 내용이해를 기반으로하는 시각지식과 시각지능은 미래 성장을 견인할 동력원
◦ 데이터의 가치 관점에서 정형데이터(기업정보, DB), 웹데이터(검색, 웹플랫폼), 소셜데이터(SNS)를 거쳐 이미지·동영상 등 시각 데이터로 가치의 중요성이 이동하면서 빅데이터로서 미래시장 선점 경쟁이 시작되고 있음
◦ 국가적으로 CCTV의 확대설치 등 범죄·재난·재해 등 개인 및 사회의 안전위협 해소를 위한 국가적 관심도가 높은 반면, 관련 동영상에 대한 체계적인 활용과 분석에 대한 기술적 해결책이 부족, 노동집약적 감시수준에 정체
◦ 국내의 경우 범죄로 인한 사회적 비용이 연간 158조원으로 추산(출처: “범죄 비용 추계보고서”, 형사정책연구원, 2011)되며, 안심사회 실현과 사회적 비용 절감을 위해 관련영상의 체계적 분석과 내용이해 기술이 필요한 시점
◦ 전세계의 재난/재해에 따른 경제적 손실은 ‘11년 3,800억 달러(출처: Munich Re, 2012),국내의 경우 연평균 16.8회 발생하여 68.4명의 사망자와 2.6조의 복구비용(출처: 국립방재연구원, 2012)을 초래하는 등 국가적 대응이 필요
5. 기술적 기대효과
◦ 스마트폰, 디지털 카메라, CCTV, 블랙박스(차량용) 보급 확산, 이미지·동영상의 고품질화로 폭증하는 시각 빅데이터의 활용을 위한 기술적 해결책을 확보
◦ 언어(텍스트) 지식 및 언어 지능과 함께 인간의 주요 인지체계인 시각지식 및 시각지능관련 기술 확보를 통해, 장기적인 관점에서 `컴퓨터를 통해 보는 영상’을 `컴퓨터가 이해하는 영상’으로 진화시키는 미래 영상이해 기술의 확보
◦ SW·컴퓨팅의 핵심 패러다임으로 진입 중인 지능형 플랫폼의 주요 요소로서, 언어지식·지능 대비 낙후된 시각지식·지능 관련 SW 원천기술 확보
◦ 국가적으로 요구되는 사회안전, 기후변화에 따른 환경변화 예측과 재난재해 예측 등을 위해 국가 인프라로부터 발생하는 이미지·동영상에 대한 분석 기능 확보
6. 경제적 파급효과
◦ 비주얼 디스커버리 플랫폼 기술은 지능형 영상 감시 시장을 중심으로 온라인 비디오플랫폼, 머신 비전 시장에서 경제적 파급효과를 발생시킬 것으로 기대
- 전세계 이미지·영상 분석 SW 관련 세계 시장은 2013년 334억 달러에서 2018년 740억 달러로 연평균 17.21% 이상 성장 예측
◦ 시각 데이터의 대규모 동시 분석은 과거에 분석이 불가능했던 대용량 비정형 데이터(이미지/동영상)를 분석하여 새로운 가치 창출과 신 비즈니스 산업 육성
◦ 국가의 사회안전망(CCTV) 고도화 및 환경 재난재해 예방을 위한 기반기술 확보와 공급으로 안전한 미래사회 실현에 기여
◦ 전세계 재난/재해에 따른 경제적 손실은 2011년 3,800억달러 (Munich Re 보고서), 국내 피해 규모는 2011년 7,942억원(미래창조과학부)으로 점차 증가하고 있어 재난/재해 복구보다는 사전에 예방 및 예측 시스템이 필요
※ 출처: 2014년 재난재해 R&D투자전략 – 국가과학기술위원회
◦ 생산유발효과 및 고용창출 효과
- 생산유발효과는 2025년까지 약 6,835억원으로 성장 예측
※ 2010년 한국은행 산업연관분석 생산유발계수(1.32/1억원)와 2020년 국내 예상매출(5,201억원) 기준
- 고용창출 측면에서는 2025년까지 약 6,449명 고용창출 예상
※ 2010년 한국은행 고용유발계수(1.24/1억원)와 2020년 국내 예상매출(5,201억원) 기준
7. 활용분야
◦ (공간상황 분석 및 예측) ① 수자원 관리, 기후 변화, 해수 변화 등의 환경 스캐닝을 통해 재난/재해 및 공간의 위험상황 인지와 ②경찰청, 지자체, 학교 등 CCTV, SNS(이미지/동영상), 블랙박스 등을 융합, 심층 분석한 안전/안심사회를 실현 분야 (수요처: 안전행정부, 환경부)
◦ (시각지식 큐레이션) 이미지/동영상 큐레이션, 환경 인식을 통한 추천 시스템 등 이미지/비디오 데이터 내용분석 기반의 새로운 서비스 창업 플랫폼 (수요처: 웹 서비스, 모바일서비스 사업자)
◦ (모바일 시각지식 증강) 스마트 디바이스(스마트폰, 스마트글래스 등)를 통해 획득한 이미지/동영상 내용 검색, 객체 인식과 지식정보 연동을 통한 AR 서비스 제공 (수요처: 통신 사업자, AR 광고 사업자)
◦ (원격 시각) 자율형 단말에 의해 생산되는 이미지/동영상을 원격으로 분석/예측기술로 활용, 자율로봇, 자율주행 자동차, 원격 감시/정찰 카메라 등의 지능화를 실현 (수요처: 국방,의료, 로봇, 자동차 분야 등)
8. 연구실적
◦ 선행기술 분석
- 대규모 영상 DB 현황 및 세그멘테이션 기술 분석서
- 영상 이해를 위한 학습 기술 및 영상 빅데이터 분석기술 분석서 등 17건
◦ 서비스 시나리오 작성 완료
- 이미지/영상 이해를 통한 미아 찾기 시나리오
- 사용자 영상 정보를 바탕으로 도심 위험상황 분석 시나리오
◦ 요구사항 정의 완료 (요구사항 115개 도출)
- 사용자 요구사항 35개 도출
- 시스템 요구사항 80개 도출
◦ 시스템 설계서 작성 완료
- DeepView 시스템 설계서 1.0 – 수집계/처리계/분석계 서브 시스템 설계
◦ 테스트베드 구축 완료
- GPGPU 기반의 4-node 클러스터 구축 및 성능 시험
9. 설계검증을 위한 PoC 결과물
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.