초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
● 연구개발 목표
보육교사의 업무 보조를 목적으로, 어린이집/유치원의 CCTV 영상을 수신하여 영유아의 행동관찰 및 발달평가를 수행하고, 영유아의 안전사고 및 폭력 상황을 실시간 검출할 수 있는 딥러닝추론 기술기반 EVA(Edge Video Analyzer) 솔루션 개발
- 영유아 행동 인식을 위한 딥러닝 기반 영상분석 기술 개발
• 영유아 행동인식 모델 고도화 및 경량화 기술
• 얼굴 및 의복 인식 기반 영유아 identifying 기술
• 영상기반 영

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
● 연구개발 목표
보육교사의 업무 보조를 목적으로, 어린이집/유치원의 CCTV 영상을 수신하여 영유아의 행동관찰 및 발달평가를 수행하고, 영유아의 안전사고 및 폭력 상황을 실시간 검출할 수 있는 딥러닝추론 기술기반 EVA(Edge Video Analyzer) 솔루션 개발
- 영유아 행동 인식을 위한 딥러닝 기반 영상분석 기술 개발
• 영유아 행동인식 모델 고도화 및 경량화 기술
• 얼굴 및 의복 인식 기반 영유아 identifying 기술
• 영상기반 영유아 행동/발달 평가 모형 개발
• 행동/발달 평가 모형(행동관찰(개인활동, 운동성, 신체발달), 사회성분석, 안전사고분석, 폭력상황분석) AI 분석 및 아동별 리포트 생성
- 다채널 CCTV 영상분석이 현장에서 가능한 엣지형 영상분석 단말 플랫폼 개발
• GPU 및 NVR 기능을 탑재한 엣지형 단말 하드웨어 개발
• 마이크로서비스 MLOps 기반 엣지 단말 관리 소프트웨어 개발
- 영유아 행동관찰, 발달평가 분석 AI 및 스마트 서비스개발
• AI 학습 및 실증 테스트 영상 데이터베이스 구축 및 ML 평가 시스템 개발
• 원장-보육교사-학부모 정보제공 스마트 서비스 개발 및 실증

◼ 전체 내용
● 연구개발 추진개요
● 주관연구개발기관 (세이프모션)
- 영유아 행동인식 딥러닝 모델 고도화
✓ 사람인식, 포즈 추정, 행동 추정 모델 기반 행동인식 딥러닝 모델 고도화
- 얼굴 및 의복 인식 기반의 영유아 Identifying 기술 개발
✓ ReID 기술을 이용한 영유아 식별 기술의 테스트 및 실증 데이터셋을 이용한 전이학습
- 행동인식 학습데이터 확보 및 라벨링 플랫폼 구축
✓ 클립/추적/행동 라벨링 프로그램 제작
- 영유아 행동분석 실증테스트베드 구축
✓ 테스트베드(어린이집) 3개소에 시제품 설치
✓ 테스트베드의 하드웨어 및 서비스 관리를 위한 모니터링 시스템 개발
● 공동연구개발기관 1 (한국전자통신연구원)
- 영유아 행동 인식 딥러닝 모델의 EVA 적용을 위한 최적화 및 경량화
✓ TensorRT 기반 객체인식, 모션추정 모델 경량화
✓ 내부 메시지버스 기반의 데이터 전달 및 엣지-서버 구조의 행동분석 시스템 구성
✓ 최적 배치사이즈 및 멀티프로세스 적용
- 행동분석 모델 MLOps 프레임워크 개발
✓ 마이크로서비스 및 MLOps 기반 엣지 단말 관리 소프트웨어 개발
- 엣지형 영상분석 단말 EVA 개발
✓ Edge형 비디오 분석 시스템 및 Server형 행동분석 시스템 제작
✓ 소규모 사업장용 비디오 분석 시제품 보드 제작
✓ 소규모 사업장용 하이브리드 경량형 비디오 분석 시제품 보드 제작
- 영유아 행동관찰, 발달평가 기반 스마트 서비스 시스템 개발
✓ 통계적 발달평가 ML 시스템 개발
✓ 원장-보육교사-학부모 정보제공 서비스 개발
- 학습 데이터베이스 구축
✓ 원본 영상 : 597.8GB, 약 548시간 분량
✓ 클립 영상 : 13GB, 5200여개 클립, 약 10시간 분량의 클립
✓ 행동 데이터셋 : 397개 클립, 약 25만장의 이미지에 대한 행동 라벨링 데이터
● 공동연구개발기관 2 (송원대학교)
- 영상기반 영유아 행동관찰 및 발달평가 모형 개발
✓ 연령별 대/소근육 발달 특징 및 위험/상호/기본/학대 행동 정의
✓ 발달평가 모형 기반 행동 시나리오 52개 정의 및 AI 학습을 위한 시나리오 군집화
- 영유아 행동분석 실증테스트베드 운용
✓ 보육전문가 자문 위원회 구성 및 어린이집 3개소 실증 테스트베드 운용
✓ 현장 요구사항 수렴 및 행동목록 도출을 위한 워크숍 2회 진행
✓ 영유아 행동분석 솔루션의 사용자 평가 진행
● 기술개발 결과물
- 딥러닝 기반 영유아 행동분석 SW 엔진
- 원장, 보육교사용 어린이집 스마트 서비스
- 행동인식 학습데이터 구축 플랫폼
- 엣지형 영상분석 단말 시제품 2종 개발

□ 연구개발성과
● 연구개발 결과
● 기술개발 성능 지표 대비 달성도

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
● 연구개발성과 활용계획
- 기술이전 전용실시권(5년) 활용계획
✓ 기술명 : ML-Stream 하이브리드 영상분석 기반 행동분석 기술
✓ 이전기술을 활용하여 어린이집 행동분석 서비스를 2024년 40개 어린이집에 공급할 수 있도록 함
✓ 지속적으로 행동인식 및 분석기술 고도화를 추진하고 국내외 IP확보 진행
- 사업화 계획
✓ 행동분석 솔루션 사업화
✓ Cut & Go 서비스 상용화
✓ 어린이집 행동분석 솔루션 Safemotion Kids 사업화
✓ 온라인 데이터라벨링 서비스
● 연구개발성과의 기대효과
- 기술적 측면
✓ 행동인식 기술의 어린이집 행동분석에 이용한 국내외 최초의 기술 사례가 될것으로 전망
✓ 자체 학습데이터 기반 SOTA(State of the art) 기술의 출현 기대
✓ 기술 특허에 대한 국내외 우선권 확보시 기술적 라이센스를 통해 수익성 강화, 사업 협약, 사업 확장등 추진 기대
- 경제적, 산업적 측면
✓ 매년 800억원의 행동분석 시장 창출 기대
✓ 어린이집의 아동학대, 보육교사 인권침해 등 사건발생시 원아이탈현상이 발생에 대해서 아동 행동분석 서비스가 문제방지, 인권개선 등 긍정적인 효과를 줄 수 있을 것으로 기대되며 이를 통해 어린이집 수익악화를 방지할 것으로 보임
- 사회적 측면
✓ 궁극적으로 보육교사 권위 회복과 근무환경 개선될 것으로 기대
✓ 보육교사 인권개선, 아동 학대문제 해결 등 어린이집에서 발생하는 사회적 갈등 비용을 줄일 수 있음

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 1) 연구개발 목적 ... 8
• 2) 연구개발의 필요성 ... 9
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 18
• 1) 연구개발 기술 및 범위 ... 18
• 2) 연구개발 추진내용 ... 19
• 3) 홍보 및 기술 마케팅 ... 62
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 67
• 1) 연구수행 결과 ... 67
• 2) 목표 달성 수준 ... 72
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 74
• 5.연구개발성과의 활용 및 사업화 계획 ... 75
• 1) 연구개발성과 활용 ... 75
• 2) 사업화 계획 ... 76
• 끝페이지 ... 82