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세미나

홍봉희 (부산대학교 교수) 실시간 강우량 안개 사정거리 판별을 위한 CCTV 영상 데이타 분석 및 학습

박강민AI정책연구실 선임연구원

2017.06.20

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홍봉희 (부산대학교 교수) 실시간 강우량 안개 사정거리 판별을 위한 CCTV 영상 데이타 분석 및 학습 강연안내에 대해, 일시, 장소, 주제, 발제자, 참석자로 구성된 표
일 시	2016. 06. 12(월) 10:00 ~ 13:30
장 소	소프트웨어정책연구소 회의실 (판교글로벌R&D센터)
주 제	실시간 강우량 안개 사정거리 판별을 위한 CCTV 영상 데이타 분석 및 학습
발 제 자	홍봉희 (부산대학교 교수)
참 석 자	SPRi 연구진

- 안개, 태풍, 너울성 파도 등 기상현상의 관측은 고속도로의 교통사고 예방에 중요하나, 기존의 기상관측 장비들은 고가로 이를 대체할 수 있는 SW기술개발이 필요
- AWS(Automatic Weather SYstem) RWOS(Road Weather Observation System)의 설치에 약 7만 달러가 소요
- CCTV 영상을 SW를 통해 분석하여 고가의 분석 장비를 대체할 수 있으며, 현재 강우량 판별을 시도하고 있음
- CCTV 영상에 대해 여러개의 관심영역(ROI, region of interest)을 추출하여 가까운 관심영역과 먼 관심영역의 조도, 채도, 명도의 차이를 패턴화하여 강우량 관측 가능
- 더욱 정확한 관측을 위해 계층적 군집화 기법을 활용하여 실제 기상정보를 토대로 CCTV 영상의 패턴 그래프와 비교할 수 있음
- 다른 방법으로는 딥러닝을 활용할 수 있으나, 문제점은 관측 장소와 시점에 따라 CCTV 영상 판독에 낮은 정확도가 있음
- 관측 시점과 장소에 대한 교정(calibration)이 필요하며, 학습 모형을 정교하게 다듬을 필요가 있음
- 비, 눈, 시정거리, 도로결빙 등 다양한 기상 환경을 CCTV 영상을 SW를 통해 학습하여 예측하는데 활용할 수 있음
- 특히 안개에 따른 시정거리를 측정하는 기존의 장비는 육안 관측치와의 차이가 크기 때문에CCTV 영상을 활용하여 이를 개선할 수 있음
- 영상 데이터 분석을 활용하여 산업과 생활 현장에서 발생하는 문제를 해결할 수 있음
- 플라스틱 사출성형의 불량(뒤틀림, 홀 성형 불량, 가스자국, 변색)에 대해 이미지 스트림 데이터 분석으로 자동 검출 할 수 있음
- 영상 데이터 분석으로 개체의 이상을 판별하여 조류독감, 농작물의 병충해를 관리하고 예방할 수 있음
- 향후 연구로는 CCTV 영상과 관측 데이터를 지속적으로 축적하여 학습모형을 정교하게 다듬는 것과 기존의 관측 장비가 없는 지역의 영상 기반 학습 모형 개발하는 것이 있음
- 홍봉희 (부산대학교 교수)
  
  홍봉희 (부산대학교 교수)
  
  홍봉희 (부산대학교 교수)
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