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2024-05-22
내역사업 | (유형2)중견연구 |
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과제명 | 데이터 효율적인 학습을 통한 범용적 의미적 이미지 분할 기술 개발 | ||||
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과제고유번호 | 1711156940 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2022-03-01 ~ 2025-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2023-02-28 |
연구목표 | 본 과제에서는 데이터의 양적·질적 수준에 크게 의존하는 기존 지도학습 기반 의미적 이미지 분할 기술의 한계를 극복하는 것을 목표로 한다. 이를 달성하기 위해, 데이터 효율이 높은 이미지 분할 기술로 다음 세 가지 방법론을 개발하고자 하며, 이는 1) 약지도 기반, 2) 준 지도 기반, 그리고 3) 가상데이터 기반의 의미적 이미지 분할 학습 방식이다. 3년의... | ||
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연구내용 | ● 1차 연도: 활성화 지도에서 유사 분할지도로 변환을 더욱 정확하게 하는 기술을 개발한다. 이진화 조건을 활용하여 활성화 지도를 한곗값에 강건하고, 정확하게 유도한다. 이미지 레이블 정보를 활성화 지도 보정에 활용, 이미지 레이블에 등장한 객체 클래스만 활성화되도록 모델을 설계한다. ● 2차 연도: 동시 등장하는 객체의 분할을 위해 다양한 비지도 모델을 ... | ||
기대효과 | 의미적 이미지 분할 기술은 의료 진단 및 치료(복부 장기를 분할, 이를 진단 및 방사선 치료 등에 활용), 자율주행(실시간으로 행인, 주변의 위치를 탐지하여 통해 우회·회피·제동을 결정), 위험물 검출(화물 내 마약·폭탄 검출 등), 원격 감시 시스템(이상행동 탐지), VR/AR 환경에서 가상 객체의 자연스러운 실영상 합성(객체의 전·후경 분리 후 자연스러... | ||
키워드 | 의미적 이미지 분할,약지도 기반 학습,준 지도 기반 학습,가상데이터 기반 사전모델 학습,전이학습,데이터 효율 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 전기/전자 > 영상/음향기기 > 달리 분류되지 않는 영상/음향기기 |
주력산업분류 | 적용분야 | 제조업(전자부품,컴퓨터,영상,음향및통신장비) | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
국비 | 404,045,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |