특징 맵 시각화 통해 왜곡된 영상 속 물체 검출 알고리즘 제시

우수한 분석 결과와 가치 인정받아 대회 최고상 수상

 

▲ (왼쪽부터) 전자공학과 김희제, 정유진, 김준표 학생.

 

전자공학과 학부생들의 논문이 ‘2022년 한국방송미디어공학회 추계학술대회’ 대학생 논문 경진대회에서 대상을 수상했다.

 

전자공학과 김준표, 김희제, 정유진 학생이 발표한 논문 ‘강인한 물체 검출을 위한 뉴럴 네트워크의 특징 분석’은 알고리즘의 우수한 분석 결과와 가치를 인정받아 본 대회에서 대상을 수상했다. 올해 대학생 논문 경진대회에는 총 24편의 논문들이 제출됐다.

 

학생들은 딥러닝 기반 물체검출 모델이 왜곡된 영상 속 물체를 검출하는 기법 중 딥러닝 모델의 학습 데이터를 늘리는 데이터 증강법을 사용한 선행 기법들을 분석했다. 딥러닝 모델에서 추출한 특징 맵을 시각화해 그 모델이 집중하는 영역의 차이를 비교, 분석했다. 이런 분석방법은 향후 왜곡된 영상에서 물체를 검출하기 위한 연구의 도구로 사용 가능하다.

 

논문의 저자인 김희제 학생은 “학부연구생 프로그램을 통해 의미 있는 연구성과를 얻게 되어 매우 기쁘다. 좋은 결과를 낼 수 있도록 지원해주신 지도교수님과 박상진 선배님께 감사드린다”라며 “앞으로 본 연구를 계속 발전시켜 왜곡된 영상에서의 강인한 물체검출 연구와 더 나아가 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야 발전에도 이바지할 수 있도록 노력하겠다”라고 소감을 밝혔다.

 

논문의 저자인 김희제 학생은 “학부연구생 프로그램을 통해 의미 있는 연구성과를 얻게 되어 매우 기쁘다. 좋은 결과를 낼 수 있도록 지원해주신 지도교수님과 박상진 선배님께 감사드린다”라며 “앞으로 본 연구를 계속 발전시켜 왜곡된 영상에서의 강인한 물체검출 연구와 더 나아가 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야 발전에도 이바지할 수 있도록 노력하겠다”라고 소감을 밝혔다.