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인공지능 영상인식기술 동향 및 도입방안과 산업별 기술적용 기법 세미나
 
[SPORTIAN]이완형 기사입력  2017/04/07 [15:56]

 PC에서 모바일로 시대가 변화한 것처럼 다음 패러다임은 인공지능(AI)이며, 국내외적으로 인공지능의 더 큰 발전에 주목하면서 이제는 자연어처리, 음성인식 등 관련 기술을 넘어 인공지능 ‘영상인식기술’이 우리 산업과 사회 속에 조만간 혁명적으로 진화하여 우리들의 일상 속 한 부분으로 자리잡게 될 것이다.

최근, 인공지능 영상인식기술은 머신러닝, 특히 딥러닝(Deep Learning)이 접목되면서 각종 산업에서 가장 괄목할만한 성과를 나타내고 있는 가운데, 의료 영상 진단기술, 자율주행차, 스마트 홈, 보안 및 영상감시 산업, 산업용 로봇의 시각 지능, 서비스 로봇 및 지능형 로봇, 스마트 팩토리, 국방 및 우주항공, 헬스케어, 가전, 스마트 쇼핑, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 산업과 사회에 새로운 가치 실현의 기반이 되어 가고 있다.

이러한 시기에 산업교육연구소(소장 김성의)는 오는 18일(화) 여의도 사학연금회관 대강당에서 딥러닝 기반 영상처리 방식별 응용 기술개발, 서비스 동향 및 영상처리 접목을 이용한 응용·기술개발, 서비스 동향과 국소 특징량과 기계학습에 의한 영상인식 기술개발동향 및 주요과제를 비롯하여 의료 분야, 로봇 분야, 영상감시 분야, 자율주행차 분야 및 무인기(드론) 분야에서 탑재기술 및 서비스 적용방안에 이르기까지 인공지능 기반의 영상인식의 제반정보를 공유하는 “인공지능 영상인식 기술동향 및 도입방안과 산업별 기술적용 기법 세미나”를 개최 한다.

다음은 ‘인공지능 영상인식 기술동향 및 도입방안과 산업별 기술적용 기법’ 세미나에서 발표될 주제 및 발표자이다.

△ ‘딥 러닝(Deep-Learning)기반 영상처리 방식별 응용 기술개발 및 서비스 동향’ - CNN을 이용하는 방식 - Stacked Autoencoders를 사용하는 방식 - RDNN 및 LSTM을 이용한 순환적 딥 러닝 방식 - CNN과 기존 특징 추출 방법을 결합한 방식. 발표자: 한국전자통신연구원 김광용 박사

△ ‘국소 특징량과 기계학습에 의한 영상인식 기술개발동향 및 주요과제’ - Haar-like 특징과 얼굴검출 - 에이다부스트(Adaboost)알고리즘 - HOG특성과 사람검출 (Histograms of Oriented Gradients). 발표자: 아주대학교 황원준 교수

△ ‘딥 러닝(Deep-Learning)기반 영상처리 접목을 이용한 응용 기술개발 및 서비스 동향’ - 시각인지/공간인지/스토리압축 및 창작기술/ 기계학습기술. 발표자: 아주대학교 황원준 교수

△ ‘의료 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 서비스 적용방안’ 발표자: 연세대학교 의과대학 최병욱 교수 (대한영상의학회 임상연구네트워크장)

△ ‘로봇 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 서비스 적용방안’ 발표자: 전자부품연구원 지능형영상처리연구센터 최병호 센터장

△ ‘영상감시(Video Surveillance) 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 서비스 적용방안’ 발표자: 중앙대학교 백준기 교수

△ ‘자율주행차 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 서비스 적용방안’ 발표자: 광주과학기술원 윤국진 교수

△ 무인기(드론) 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 서비스 적용방안' 발표자: (사)한국인지과학산업협회 권희춘 사무총장

산업교연구소 세미나기획 담당은 “금번 세미나는 그동안 패턴인식(pattern recognition), 인스펙션(inspection) 등의 이미지프로세싱 기술, 컴퓨터 비전과 머신비전 등을 시조로 딥 러닝에 융합되므로 서 구현되기 시작한 인공지능 영상인식기술의 핵심을 해부하고 관련 국내외 산업 및 시장동향과 인공지능 영상처리기술 접목 방안 등의 제반 기술과 정보를 공유하며 그에 따른 전략을 제시하는 장이 될 것입니다.”라며,

“본 세미나를 통하여 우리 앞에 다가온 인공지능 영상인식 시대에 미래 발전전략과 신 성장 신사업 기회를 모색하는 소중한 시간이 될 수 있도록 관계되시는 분들의 많은 참여와 성원을 부탁드립니다.” 라고 전했다. 더 자세한 세미나 내용 및 참가문의는 산업교육연구소 정보사업팀(02-2025-1333)으로 문의하거나 행사홈페이지를 통해 알 수 있다.

 

출처: 산업교육연구소



기사입력: 2017/04/07 [15:56]  최종편집:
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