촬영된 영상을 기반으로 자동으로 홍수 발생 여부를 감지할 수 있다면 적은 인력으로 재난을 신속하게 인지하고, 인명과 재산피해를 최소화할 수 있다. '딥러닝 기반 수역 탐지 기술'은 Convolutional Neural Network을 활용하여 항공 영상을 분석하고 수역을 탐지하는 기술이다.
ㅇ CCTV, 무인기 등으로 홍수를 감시할 때, 사람이 감시하기에는 많은 인력이 필요하다. 홍수가 발생하였을 때 촬영된 영상을 기반으로 자동으로 발생 여부를 감지할 수 있다면 적은 인력으로 재난을 신속하게 인지하고, 인명과 재산피해를 최소화할 수 있다. “딥러닝 기반 수역 탐지 기술”은 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 영상을 분석하고 수역을 탐지하는 기술이다.
ㅇ “각종 재난으로부터 안전한 삶 실현”을 실현하기 위해서는 무인기를 활용한 홍수 감지를 자동화할 수 있는 영상 인식 기술이 필수적이다.
ㅇ Convolutional Neural Network을 이용하여 정확한 수역 탐지 가능
ㅇ 빠르고 정확한 수역 탐지를 위해 큰 영상 조각 단위에서 시작하여 작은 영상 조각 단위로 수역 탐지를 수행
ㅇ 본 기술은 GPU를 활용하여 빠른 인식 속도를 달성하였음
A. 기술명: 딥러닝 기반 수역 탐지 기술
- 영상 입력 기능
- 수역 탐지 및 결과 송신 기능
A. 기술명: 딥러닝 기반 수역 탐지 기술
- 딥러닝 기반 수역 탐지 기술 요구사항 정의서
- 딥러닝 기반 수역 탐지 기술 상세설계서
- 딥러닝 기반 수역 탐지 기술 시험 절차 및 결과서
- 딥러닝 기반 수역 탐지 기술 구현 결과물 (기술이전 관련 소스 파일, 수역 탐지 모델)
ㅇ 무인기를 이용한 홍수 예보, 홍수 피해 지역 산출, 댐/보 개방 전 위험 지역의 사람에 대한 경고 방송에 적용 가능함.
ㅇ 외산 의존도가 선진국에 비해 상대적으로 높은 재난·안전 분야 산업 기술을 국내 기술로 대체하고, 기술 개발을 선도함으로써 국내 관련 연구, 인력 및 산업기반에 고도화를 가져올 수 있다.