I. 기술의 개념 및 내용 영상 내 존재하는 객체의 자세 및 형태 속성을 추정하고 속성 그래프 형태로 표현하는 기계학습 알고리즘 - 주어진 장면에서 사람 또는 사물의 속성을 파악하는 기술 연구 - 장면 전체를 유기적으로 연관된 속성 그래프로 표현하는 기술 연구 * 본 내용은 김광인 부교수(☎ 052-217-2149, kimki@unist.ac.kr)에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. ***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT R&D 사 업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함 영상 내 객체 속성 추정 기술 Chapter 04 개발목표시기 2023. 12. 기술성숙도 (TRL) 개발 전 개발 후 3 4 결과물 형태 소프트웨어 코드 및 라이브러리 검증방법 전산 시뮬레이션 평가 Keywords 속성 추정, 시각지능, 시각적 상식 Attribute recognition, Visual intelligence, Visual common sense 외부기술요소 100% 개발기술 및 Open Source 사용, MIT License 이용 권리성 SW 주간기술동향 2022. 3. 9. 34 www.iitp.kr III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력 1. 기술의 특성 및 성능 사람이 가진 능력인 물체를 보고 물체의 속성과 주변 사물과의 관계를 추론하는 기능을 인공지능이 모사하기 위한 물체의 속성 정보를 구현하고, 구축한 속성 정보를 상식 그래 프에 통합하여 다양한 시각 지능 태스크에 활용할 수 있는 속성 추출 기술 고도화 기법을 연구 - 사물의 속성 정보는 한정된 레이블이 있는 데이터 셋을 최대한 활용하여 레이블링 효용 성을 최대화하는 능동적 학습(Active Learning) 모델을 구축 추정한 속성들을 포함한 장면 전체를 유기적으로 연관된 속성 그래프로 표현하는 기술로, 범용적인 시각 상식으로 객체들 사이의 관계성 및 연관성 정보를 구축하기 위한 객체 속성 기술을 구축