요약
이 발명은 항공 촬영 이미지에서 다양한 객체를 정확하게 감지하고 검출하는 딥러닝 기반 전자 장치입니다. 이 장치는 훈련 데이터 저장부, 모델 생성부, 객체 검출부를 포함하고 있으며, 사용자 인증 과정을 통해 보안성을 강화하였습니다. 이를 통해 사용자는 보다 편리하게 특정 지역에 어떠한 객체들이 존재하는지 파악할 수 있게 될 것입니다. 이 기술은 보안, 군사, 미래 도시 계획, 재난 관리 등의 분야에서 필요한 정보를 제공하며, 사용자가 보다 편리하게 정보를 파악할 수 있도록 지원합니다.
기본 정보
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특허명: 딥러닝 기반의 원격 다중 객체 감지를 수행할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법
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대표 발명자: 전광길 교수
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출원번호: 10-2023-0059136
발명의 배경 및 필요성
기술의 배경
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최근 지리 정보 수집 및 분석의 중요성이 증가하면서, 특정 지역을 항공에서 촬영한 이미지 상에서 어떤 객체들이 존재하는지 분류할 수 있는 기술에 대한 요구가 증가하고 있음
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이에 따라, 기계학습 기반의 인공지능 기술이 등장하게 되었으며, 이를 활용하여 항공 촬영 이미지 분석을 수행할 수 있게 되었음
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이러한 인공지능 모델이 도입되면, 사용자는 보다 손쉽게 해당 지역에 존재하는 객체들의 종류를 파악할 수 있게 됨
기술의 필요성
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기존에는 항공 촬영 이미지를 사람이 육안으로 관찰하여, 해당 이미지 상에서 어떤 객체들이 존재하는지를 수작업으로 분류하는 작업을 수행해야 했음
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이러한 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 사람의 주관적 판단에 의존하게 됨
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따라서, 딥러닝 기반의 다중 객체 감지 및 검출을 수행할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법이 필요함
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이를 통해 사용자가 보다 편리하게 특정 지역을 촬영한 항공 촬영 이미지로부터 어떤 객체들이 존재하는지를 파악할 수 있게 될 것임
구현방법
기술의 원리
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이 발명은 항공 촬영 이미지에서 ‘나무’, ‘사람’, ‘자동차’ 등의 다중 객체를 감지하고 검출하는 딥러닝 기반 전자 장치임.
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객체에 대응되는 색상으로 표시한 객체 검출 이미지를 생성하여 객체의 존재 영역을 분석하고 도출함.
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이 장치는 훈련 데이터 저장부, 모델 생성부, 객체 검출부를 포함하고 있음.
구체적인 구현 방법
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훈련 데이터 저장부에는 사전 수집된 항공 촬영 이미지와 레이블링 이미지가 저장되어 있습니다.
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모델 생성부는 훈련 데이터를 기반으로 다중 객체 검출 모델을 생성함.
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객체 검출부는 사용자가 실제 항공 촬영 이미지를 입력하면, 다중 객체 검출 모델을 기반으로 객체의 존재 영역을 색상으로 채운 객체 검출 이미지를 생성함.
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또한, 사용자 인증을 위한 인증 값 저장부, 인증 완료부, 메시지 표시부를 포함하여 사용자 검증 과정을 수행함.
기술의 장점
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딥러닝 기반의 다중 객체 검출로 높은 정확도와 신뢰성을 보장함.
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객체 검출 이미지를 색상으로 표시하여, 사용자가 쉽게 감지하고 분석할 수 있음.
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사용자 인증 과정을 통해 보안성을 강화하였음.
실험 및 결과
실험의 목적
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항공 촬영 이미지에서 다중 객체를 감지하고 검출하는 딥러닝 기반 전자 장치의 성능을 검증하는 것임.
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사용자 인증 과정을 통해 보안성을 확인하는 것임.
실험 방법 및 과정
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사전 수집된 항공 촬영 이미지와 레이블링 이미지를 이용하여 다중 객체 검출 모델을 생성하였음.
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생성된 모델을 기반으로 실제 항공 촬영 이미지를 입력하여 객체 검출을 수행하였음.
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사용자 인증 과정을 통해 인증 값 저장부, 인증 완료부, 메시지 표시부의 기능을 검증하였음.
실험 결과
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다중 객체 검출 모델은 항공 촬영 이미지에서 다양한 객체를 정확하게 감지하고 검출하였음.
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객체 검출 이미지는 객체의 존재 영역을 색상으로 잘 표시하여 사용자가 쉽게 분석할 수 있음.
발명의 활용 방안
제품 및 서비스의 적용
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본 발명은 딥러닝 기반의 다중 객체 감지 및 검출 기술을 이용한 전자 장치 및 동작 방법으로, 항공 촬영 이미지 분석을 통해 특정 지역에 어떠한 객체들이 존재하는지 파악하는데 활용 가능함
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이를 통해 보안, 군사, 미래 도시 계획, 재난 관리 등의 분야에서 필요한 정보를 제공하며, 사용자가 보다 편리하게 정보를 파악할 수 있도록 지원함
기대효과
기술적 혁신
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본 발명은 딥러닝 기반의 다중 객체 감지 및 검출을 가능하게 함으로써, 기존의 항공 촬영 이미지 분석 기술보다 정확하고 빠른 정보 제공이 가능한 기술적 혁신을 달성함
사회적 가치
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본 발명을 통해 사용자는 보다 편리하게 특정 지역에 어떠한 객체들이 존재하는지 파악할 수 있어, 보안, 군사, 미래 도시 계획, 재난 관리 등의 분야에서 적시적소에 필요한 정보를 제공받을 수 있어 사회적 가치를 높임
장기적인 비전
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본 발명의 딥러닝 기반 다중 객체 감지 및 검출 기술이 보다 발전하고 확산됨에 따라, 보다 정확하고 빠른 항공 촬영 이미지 분석이 가능해져서 사회의 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대됨
기술 SWOT 분석
Strengths
고정밀 다중 객체 감지
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딥러닝 기반의 다중 객체 감지 및 검출 기술을 활용하여, 항공 촬영 이미지에서 다양한 객체를 정확하게 감지하고 검출할 수 있습니다.
사용자 편의성 제공
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객체 검출 이미지를 색상으로 표시하여, 사용자가 쉽게 감지하고 분석할 수 있습니다.
보안성 강화
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사용자 인증 과정을 통해 보안성을 강화하였습니다.
Weaknesses
학습 데이터의 한계
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사전 수집된 항공 촬영 이미지와 레이블링 이미지를 기반으로 모델을 학습시키므로, 학습 데이터의 품질과 양에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.
Opportunities
다양한 분야의 활용 가능성
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본 기술은 보안, 군사, 미래 도시 계획, 재난 관리 등의 분야에서 필요한 정보를 제공하며, 사용자가 보다 편리하게 정보를 파악할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
Threats
기술의 발전 속도
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딥러닝 및 인공지능 기술의 발전 속도가 빠르므로, 지속적인 업데이트와 개선이 필요합니다.
시장 동향
인공지능 시장 동향
항공 영상 분석 시장 동향
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