• 본 특허는 복잡한 사전계획 수립을 필요로 하지 않으며, 별도의 영상획득 시험 수행 및 시뮬레이션을 수행하지 않더라도 목표물 특징을 정확하게 예측할 수 있는 기술임

• 본 특허는 주어진 환경에서 예측된 목표물특성에 따라 최적 알고리즘을 선택, 목표물을 추출하는 기술로 영상으로부터 학습을 통해 목표물을 추출해서 식별하는 분야에 적용 가능함

∨비전 시스템, 이미지를 통한 제품의 이상여부 파악, 스마트 팩토리 분야   ∨블랙박스 영상 기반 교통사고 탐지 및 분석 시스템∨자율주행차, 드론의 다중영상센서시스템                                          ∨영상을 활용한 이상행동 탐지 시스템

• 별도의 영상획득 시험 수행 및 시뮬레이션을 수행하지 않더라도 목표물 특징을 정확하게 예측할 수 있는 기술의 개발이 필요함
• 환경 데이터와 목표물 영상의 특징 데이터를 시계열적으로 입력 받은 후 순환신경망을 이용하여 반복 학습하며, 예측된 목표물 특징에 따라 영상 분석을 위한 최적 알고리즘을 선택함으로써 목표물 특징을 정확하게 예측 가능

• 본 특허에 따른 목표물 특징 예측시스템은 입력부, 배치부, 학습 처리부, 출력부, 영상센서 성능 예측부로 이루어져 있음
• 먼저 입력부를 통해 환경 데이터와 목표물 영상의 특징 데이터를 시계열적으로 입력받은 후, 학습 처리부에 위치하는 순환신경망을 이용하여 학습을 수행함
• 이때 해당 데이터들은 필기체 인식이나 음성인식 등과 같은 시계열 데이터로 입력되어 순환신경망으로 전달되는데, 해당 신경망은 시변적 동적 특징을 모델링 할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있어 데이터들을 용이하게 처리가 가능
• 그 다음 환경 데이터에 대한 학습 수행을 통해 목표물이 위치한 환경정보를 출력하며, 목표물 영상의 특징 데이터에 대한 학습 수행을 통해 목표물이 나타내는 목표물 특징정보를 출력함
• 출력된 환경정보와 목표물 특징정보를 기초로 하여 영상분석을 위한 최적 알고리즘을 결정한 후 영상으로부터 목표물 특징을 예측함으로써 현재 환경에서 가장 성능이 좋은 영상센서를 선택하여 사용자에게 추천할 수 있음

• 영상감시 시스템(VSS, Video Surveillance Systems) 기술은 단순한 주변 상황 감시형 아날로그 영상 시스템에서 자동으로 사물이나 사람의 특징적인 객체를 인식 · 추적할 수 있는 지능형 영상 감시 시스템 기술로 확대되고 있음
• 특히, 영상 빅데이터를 활용한 딥러닝 기술이 도입되면서 보행자 검출 및 추적, 상황인식 성능이 향상되어 특정 개체를 인식·분석하는 수준까지 도달했으며, 최근에는 구글, 페이스북 등 글로벌 기업을 중심으로 얼굴인식 기술의 성능이 급격히 높아지고 있는 추세임
• 영국 CitySync사는 매우 높은 인식 수준을 갖는 자동번호판 감지(ANPR, Automatic Number Plate Recognition) 기술을 개발하여 자동차 번호판의 글꼴, 주행속도, 촬영 각도 등 다양한 인식 조건에서도 정상 동작하는 기술을 개발하였음
• 이외에도 일본은 유사한 장면 자동 검출 기술, 해당 장면으로의 이동, 영상으로부터 특정 객체 검출 등의 기술 연구를 진행하고 있으며, 국내 또한 ETRI, GIST, POSTECH 등에서 실시간 영상분석을 통해 특징을 찾는 연구를 진행하고 있음

• 세계 영상감시 시장은 2016년 24.1억 달러에서 연평균 4.1% 성장하여 2022년에 30.6억 달러로 지속적으로 성장할 것으로 전망됨
• 영상 감시 시스템의 제품 중 카메라와 관련된 시장이 앞으로도 지속적으로 증가하여 시장의 가장 큰 비중을 차지할 것이며, 이와 더불어 도시 전역의 보안 요구 증가 및 지능형 영상 감시를 위해 영상 분석 및 VMS솔루션*대한 지출도 지속적으로 증가 할 것으로 예상됨

• 영상감시 시스템에 목표물 특징 예측시스템을 적용하게 되면, 스마트 팩토리의 제품 이상여부, 자율주행차량의 주행상황, 드론의 비행 상황을 영상으로부터 학습하여 특성을 예측하거나, 정확도를 높일 수 있는 영상센서의 선택을 판단할 수 있음
• 이를 통해 영상 내 감지되는 다양한 객체(사람, 차량, 동물, 자전거 등)를 원하는 방식으로 감지 및 분석하여 사용자의 요구에 맞게 확인할 수 있으며, 사용자의 시간과 인력을 효율적이고 효과적으로 사용할 수 있도록 지원할 수 있음
• 또한, 방범, 공공복지 분야는 물론 영상기반 재난안전 시스템(교통, 기상, 산불방지 등)에 다양하게 활용됨에 따라 지능형 영상 감시를 위한 수요도 지속적으로 증가 할 것으로 기대됨