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배포일자 : 2017.07.27.(목)				배포번호 : 2017 - 43호
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매수 : 보도자료 3매 (사진자료 5매, 수상사진 14시 송부)						배포처 : ETRI 성과홍보실

국내 연구진이 세계적 이슈인 인공지능과 관련된 『국제 영상인식 대회』 사물검출 분야 및 『국제 저전력 영상인식 대회』에서 기술력을 입증하는 성적을 거두었다.

ETRI(한국전자통신연구원)는 27일, 미국 하와이 컨벤션센터에서 개최된 국제영상인식대회(ILSVRC, 이미지넷) 사물검출 분야에서 전세계 기업, 대학 연합팀들과 겨루어 사물 종류별 검출 성능 기준 2위, 평균 검출 정확도 기준 3위 성적을 달성했다고 밝혔다.

ETRI가 참가한 사물 검출 분야는 200가지 사물(65,500장) 사진 중 사물의 종류와 위치를 찾아내어 성능을 평가한다. 성적은 사물 종류별 검출 성능과 평균 검출 정확도(mAP)로 측정한다.

‘이미지넷 대회’는 전 세계 인공지능 기술 경연의 장으로 영상 데이터 내 특정 사물을 정확하게 검색하는 기술 평가 대회다. 그 동안 구글, 마이크로소프트, 페이스북 등 세계적인 기관들이 참여, 기술을 경쟁해 왔다.

ETRI는‘딥뷰’팀과‘콘텐츠 비주얼 브라우징’팀이 참가, 딥러닝 기술 기반으로 사물의 종류와 위치를 검색하는 네트워크를 설계, 학습해 검출 성능과 정확도를 높이는데 주력했다.

그 결과, 사물 종류별 검출성능 기준으로 ETRI‘딥뷰’팀이 2위를 달성했다.‘딥뷰’팀은 10가지 사물에 대해 최고 성능을 보였다. 사물 종류별 검출 성능이 높다는 것은 특정 사물에 대해 차별화된 기술력을 가지고 있다는 것을 의미한다.

본 대회에는 전체 14개 기관이 참가, 10가지 이상의 사물 종류에 대해 최고 성능을 기록한 팀은 2개 팀에 불과했다. 지난해에는 21개팀이 참가, 3개팀이 위와 같은 성적을 기록했다.

ETRI‘콘텐츠 비주얼 브라우징’팀은 KAIST 신진우 교수팀과 함께 평균 검출 정확도(mAP) 기준 0.61로 3위를 달성했다. mAP는 200가지 전체 사물의 검출 정확도를 나타내는 지표로 사물 검출 분야 종합 수준을 나타낸다. 전체 14개 참가기관 중 3개 팀만이 정확도 0.60 이상의 성적을 거뒀다.

연구팀은 지난해 본 대회의 사물분류(Classification) 및 영상 내 사물위치 검출(Localization) 분야에 참가한 바 있으며, 영상 내 사물 위치 검출 분야에서 에러율 9.92%, 사물 분류 분야에서 에러율 3.25%로 5위를 달성한 바 있다.

한편, 지난 21일, 연구진은 현장에서 별도로 개최된 국제 저전력 영상인식 대회(LPIRC)에서도‘콘텐츠 비주얼 브라우징’팀이 2위를 차지했다. 국제전기전자기술자협회(IEEE)‘리부팅 컴퓨팅’분야에서 개최한 본 대회는 검출 정확도(mAP)와 검출 시 전력 소모량(Power)를 측정하여 경쟁하는 대회다.

이번 이미지넷 대회에 참가한 ETRI‘딥뷰’팀의 시각 지능 플랫폼 기술은 영상에 나타나는 다양한 사물과 행동을 이해하는 기술이다. 과학기술정보통신부가 지원하는 인공지능 국가전략프로젝트의 일환으로 개발 중에 있다. 연구진은 본 기술을 CCTV 영상분석, 광고 분석 등 공공 서비스 개발에 주력하고 있다.

ETRI‘콘텐츠비주얼브라우징’팀의 콘텐츠 비주얼 브라우징 기술은 영상을 통해 콘텐츠의 정보를 검색 하는 기술로 과학기술정보통신부가 지원하는 디지털콘텐츠원천기술개발 사업의 일환으로 개발 중이며 향후 건물 검색, 음식 검색 등 지능형 콘텐츠 검색 서비스에 적용할 예정이다.

이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기술진흥센터(IITP)의 지원 하에 수행된 『대규모 실시간 영상 이해 기반의 시각 지능 플랫폼 개발』 및 『온·오프라인에서의 콘텐츠 비주얼 브라우징 기술 개발』 과제의 일환으로 개발되었다.

ETRI 한동원 SW콘텐츠연구소 소장은“이번 대회서 괄목할 만한 기술력을 발휘해 기쁘다. 하지만 관련 연구에 보다 많은 관심이 이뤄져야 하고 갈 길도 멀다. 또한, 대회 방식처럼 소통과 협업문화의 확산이 ICT에도 집중적으로 필요하다”고 설명했다. <보도자료 본문 끝>

참고 1

시각 지능 플랫폼 기술 활용 분야

ETRI는 이번 대회에서 확보된 사물인식 기술을 바탕으로 시각지능 기술을 발전시켜 경찰청, 지자체, 학교 등이 CCTV, SNS, 블랙박스 심층 분석 및 방송 콘텐츠 분석에 적용 예정이다.

연구진들은 지난 2014년부터 국내·외 특허 104건, SCI(E)급 논문 87건, 기술이전 17건을 달성하였다.

참고 2

콘텐츠 비주얼 브라우징 기술 활용 분야

ETRI는 이번 대회로 확보된 기술을 기반으로 영상 내 장소, 상품 등 다양한 정보를 편리하고 손쉽게 검색할 수 있는 콘텐츠 비주얼 브라우징 서비스에 활용 예정이다.

2015년부터 국내·외 특허 18건, SCI(E)급 논문 3편, 국내·외 논문 14편, 기술이전 2건을 달성했다.

본 기술을 바탕으로 지난해 엔비디아(NVIDIA)에서 주최하는 GPU 기술 컨퍼런스(GTCx Korea 2016)에 참가, 딥러닝 콘테스트 지정 주제 부문(음식 영상 분류)에서 89.9%의 높은 인식 정확도로 대상을 수상한 바 있다.

참고 3

ILSVRC 2017 대회 참가 결과

□ 개요

o ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)는 2010년부터 매년 개최되고 있는 이미지 검색 대회로 구글, 페이스북, Microsoft 등 글로벌 기업과 대학이 참여하는 국제적인 대회로 올해가 마지막 대회임

- 2012년 토론토 대학(Hinton 교수)의 딥러닝 기반 기술 적용을 시작으로 매년 이미지 검색 성능을 혁신하고 있으며, 2014년 구글, 2015년 Microsoft 대회 우승

□ 참가 분야 및 성적

o Object Detection 분야

- 이미지 내에 있는 다중 사물의 종류와 그 위치를 맞추는 문제

* 6.55만장의 테스트 이미지에 대해서 사물의 종류와 위치 정보를 정답으로 제출 후 ILSVRC 대회 서버에서 평가 (사물 종류: 200개)

: 200개 사물에 대해서 사물 종류별 검출 성능, 평균 검출 정확도(mAP)를 평가

o 참가 성적 : 종류별 순위 2위, 평균 검출 정확도(mAP) 3위

- 사물 종류별 검출 성능: 2위(10개)

* 2017년 대회: 1위 남경정보과학기술대(NUIST, 중국) 85개

- 평균 검출 정확도 3위: mAP(mean Average Precision): 0.61

* 2017년 대회: 1위 남경정보과학기술대(NUIST, 중국) 0.732, 2위 NUS(싱가포르) 0.657

□ 파급효과 및 향후 계획

o 시각 지능 및 콘텐츠 비주얼 검색 원천 기술 확보 및 응용 및 서비스 추진

- 공공안전 서비스 및 음식 검색 등 지능형 콘텐츠 검색 서비스

참고 4

ILSVRC 2017 대회 분야 및 상세 결과

1. 주요 경쟁 분야

o 기술 경쟁 분야는 2017년에는 총 3개 분야가 있음

- Object localization: 사진 내에 하나의 사물 종류와 위치를 평가하는 문제 (1000종)

- Object detection: 사진 내에 모든 사물에 대해서 종류와 위치를 평가하는 문제 (200종)

- Object detection from video: 비디오 내의 모든 사물을 검출하는 문제 (30종, 2015년 시작)

2. 상세 결과

o Detection 분야 (사물 종류별 검출 성능)

참가기관	사물 종류별 1순위 개수
남경정보과학기술대(NUIST)	85개
ETRI 딥뷰	10개
싱가폴국립대	9개
ETRI 비주얼브라우징	1개
상하이고등과학원 등 10개팀	없음

* 200개 사물에서 가장 잘 찾은 사물 개수 평가, 2017년 전체 14개 기관 참여, 다수 모델을 제출

한 경우 가장 성능이 높은 1가지를 기준으로 성적 부여

o Detection 분야 (평균 검출 정확도(mAP))

참가기관	mAP
남경정보과학기술대(NUIST)	0.7322
싱가폴국립대	0.6576
ETRI 비주얼브라우징	0.6102
ETRI 딥뷰	0.5930
상하이고등과학원 등 10개팀	0.5266 이하

* 200개 사물 중에 평균 검출 정확도 평가하며, 2017년 전체 14개 기관 참여

참고 5

LPIRC 2017 대회 분야 및 상세 결과

□ 개요

o LPIRC (Low-Power Image Recognition Challenge)는 2015년부터 매년 개최되는 저전력 분야 이미지 검색대회임

- 15년 칭화대 and Huawei 종합 1위, 16년 중국과학원 종합 1위

□ 참가 분야 및 성적

o 평가 방법

< LPIRC 시스템 구성도 (평균 검출 정확도(mAP) 및 전력량(Power) 측정) >

- 제한된 시간(10분) 동안 처리된 사물 검출 결과에 대해 평균 검출 정확도(mAP)값을 사용된 전력량(Power)으로 나누어 평가

o 참가 성적 : 2위

- mAP/Power: 0.02244

- 2017년 대회 : 1위, 서울대학교

□ 파급효과 및 향후 계획

o 저전력 콘텐츠 비주얼 검색 원천 기술 확보 및 응용 및 서비스 추진

- 단말 내 구동 가능한 모바일 콘텐츠 서비스