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이번 연구는 열적외선 이미지와 편광 정보를 기반으로 야간 또는 저조도 환경에서 객체를 탐지하고 추적하는 복합적인 기술을 다루고 있다.
현재 CCTV를 비롯한 일반 영상기기는 저조도 환경에서 객체를 식별하는 데 어려움을 겪고 있다. 열화상과 적외선 촬영 등 문제 해결을 위한 시도도 있었지만, 성능과 비용 문제로 적절한 방안이 도출되지 못했다.
연구는 문제에 대한 해결책을 시사하고 있으며, 일부 성능을 개선하고 완화했다. 기술을 선점하기 위해 ‘저조도 이미지의 컨트라스트 향상 방법 및 장치’라는 명칭으로 2020년 7월 특허(국내)를 출원했고 2021년 5월 등록까지 완료했다.
이번 기술 개발 결과를 담은 논문은 ‘Illumination-Invariant Road Detection and Tracking Using LWIR Polarization Characteristics’이며, 지리와 물리(geography and physical) 분야를 다루는 SCI(E)급 저널인 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (Impact Factor 8.979, 상위 2%)에 게재됐다.
공 교수는 "앞으로도 새로운 연구 결과를 정리하고 성과를 내어 영향력 높은 국제 학술지에 발표할 예정이다. 관련 연구의 저변을 넓히기 위해 노력하겠다"고 말했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘공공 인프라 안전을 위한 인공지능 기반 영상보안 기술 및 시스템 개발’ 연구과제로 수행됐다. 과제의 중요 목표 중 하나인 ‘멀티모달 영상 기반의 객체탐지 기술 개발’도 예상보다 빠르게 완수될 전망이다.
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