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딥러닝 기반 생성 모델을 활용한 오디오, 비디오, 3차원 맵 및 활성화 맵 생성 시스템에 관한 연구
Study on audio, video, 3d map and activation map generation system using deep generative model 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 연세대학교
Yonsei University
연구책임자 강홍구
참여연구자 Jianlong FU
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-02
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100008630
과제고유번호 1711103107
사업명 글로벌핵심인재양성지원(R&D)
DB 구축일자 2021-09-18
키워드 생성 모델.음질 개선.비디오 생성.3차원 정밀 지도를 위한 동적 객체 검출 및 인페인팅.약한 지도학습 기반 행동의 시간적 위치 검출.

초록

□ 과제목표
생성 모델(generative model)을 활용하여 음성 혹은 비디오 등의 멀티미디어와 행동 검출을 위한 시간적 클래스 활성화 맵을 생성하고, 3차원 정밀 지도를 생성하기 위해 동적 객체를 검출 및 제거한 후, 그 빈 공간을 채우는 기술에 대해 연구한다.

□ 주요내용
인공지능 사회에 조금 더 가까이 가는데 큰 역할을 하고 있는 딥러닝 네트워크(deep learning network) 모델은 응용 분야에 따라 discriminative model과 generative model로 나눌 수 있다.

목차 Contents

  • 표지 ... 1최종보고서 ... 2목차 ... 3과제 요약문 ... 4과제 실적 요약 ... 5Ⅰ. 추진 배경 및 연구 결과 ... 6 1. 추진 배경 ... 6 2. 국내·외 현황 ... 15 2. 과제 수행 개요 ... 16 3. 추진전략 및 일정 ... 22 4. 과제 수행 결과 ... 26Ⅲ. 계획대비 실적 및 주요성과 ... 48 1. 연차별 성과지표 총괄표 ... 48 2. 연차별 주요성과 ... 49 3. 장비·기자재 취득목록 ... 52 4. 목표 미달성시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성) ... 52Ⅳ. 기대효과 ... 53 1. 협력연구 기대 효과 ... 53 2. 연구성과 활용 방안 ... 53 3. 파견에 따른 글로벌 인재양성 효과 ... 53 4. 후속 연구계획 및 성과관리 방안 ... 53 5. 파견인력 등 진로 추적 등 사후관리 ... 54Ⅴ. 예산집행실적 ... 54 1. 연차별 예산 총괄표 ... 54 2. 비목/세목별 예산 집행실적 ... 54 3. 파견인력 지원비 ... 55Reference ... 56부 록 ... 58끝페이지 ... 97

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