| 초록 |
1. 과제목표 o 최종목표 - 대용량 이미지/동영상 데이터의 실시간 내용 분석 및 분산 병렬 처리 기반의 시각 데이터 처리 고속화 SW 원천기술 개발 o 단계별 목표 - 1단계목표 ㆍ 실시간 시각 빅데이터 내용 분석형 플랫폼 기술 개발: 대규모 이미지․동영상 데이터 실시간 처리 및 시각 지식화 파이프라인 SW 및 내용기반 분석을 위한 디스커버리 플랫폼 기술 개발 - 2차년도(2015) 대규모 시각 데이터의 시·공간 분석을 위한 핵심 기술 개발 ㆍ 이미지/비디오 크롤링 및 영상 분할 기술 개발 ㆍ 대규모 시각 빅데이터의 전역적 특징 분포 분석을 통한 분류기 개발 ㆍ 객체 시멘틱 기반 영상 이해 및 공간 분석 연산자 개발 ㆍ 확장성 갖는 비주얼 디스커버리 테스트베드 및 시험환경 구축 ㆍ [사업화] 플랫폼 응용 서비스 발굴 및 SW 개발 품질관리 기술 적용 o 비주얼 디스커버리 플랫폼 구성 - 수집계: 시각 데이터 뱅크 운영/관리 및 대규모 데이터 수집 기술 - 처리계: 대규모 시각 빅데이터 처리를 위한 분산/병렬 기반 파이프라인 소프트웨어 기술 - 분석계: 다차원 시각 데이터 내용 분석 및 이해 기술 2. 개발내용 o 2차년도(2015) - [수집계] 비디오 크롤링 및 배경기반 영상분할 • 이종 시각 데이터 (웹 이미지/영상/메타 데이터) 수집기 • 배경 변화에 따른 키 이미지 추출 기능 • 멀티 타입/멀티 사이즈 데이터 처리(변환) 기능 • 시각 데이터 뱅크의 온라인 운영 및 인터페이스 - [처리계] 시각 빅데이터 분류기 개발 • 그래프 분할/병합 기반 세그멘테이션 기술 • 특징점 학습을 위한 10만 튜플 동시 처리 기술 • 통계적/결정적 모델을 이용한 단위학습 인식 기술 • 객체 이해를 위한 의미론적 텍사노미 체계 개발 • 멀티코어 기반의 파이프라인 워크플로우 분산처리 • 전역적 특징에 따른 분류 세분화 및 특징 벡터화 기술 • 매니 코어 기반 Coarse-grained 병렬화 알고리즘 - [분석계] 시멘틱 영상이해 및 공간 연산자 개발 • 실시간 시공간 메타데이터 저장 관리 기술 • 시각 지식 인덱싱 및 질의 처리 기술 • 객체 의미 중심 Scene/Pinshot 내용 이해 기술 • 시간 중심 단일객체 이벤트 누적 및 분석 기술 • 객체 행동 분석을 위한 단일객체 행동 모델 • 장면 이해 기반 시각 지식 명세화 기술 • 분석 요구 해석 및 쿼리 생성 기술 • 분산 인메모리 기반 시각 지식 저장 관리 설계 - 테스트베드 및 시험환경 구축 • 시각 데이터 뱅크/분석 DB 연계 테스트베드 구축 • 1세부/2세부 연계를 위한 시스템 인터페이스 설계 • 개발 기술 측정지표 산정 및 시험환경 구축 (평가모델) - 응용 서비스 발굴 및 품질관리 • 분석형 비주얼 디스커버리 플랫폼 응용 서비스 발굴 • 비주얼 디스커버리 개발의 품질 관리 (SPICE L3) 3. 핵심기술 ◦ [수집계 - 시각 데이터 뱅크] 대규모 시각 데이터 수집 및 저장을 위해 대규모의 이미지/동영상 데이터를 실시간 수집하고, 카테고리로 분류하여 저장하는 기술 ◦ [처리계 - 대규모 시각 빅데이터 처리 파이프라인 SW] 시각 데이터의 대규모 동시 인식을 위해 이미지/동영상의 대규모 전처리, 군집화, 객체인식, 어노테이션을 일괄 수행하는 분산・병렬처리 기반의 데이터 처리 고속화 SW 기술 ◦ [분석계 - 다차원 시각 데이터 내용 분석 및 이해 SW] 비주얼 데이터에 대한 실시간 분석・질의가 가능하도록 비주얼 데이터베이스를 통해 시공계열 및 누적 분석을 실시간 제공하는 기술 4. 연구개발 배경 ◦ 도시 및 국토환경을 안전하고 풍요로운 공간으로 진화시키기 위한 IC |
