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현실감 있는 로드뷰에서 불필요한 글자 없이 간판 정보만 정확히 추출하는 방법
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실제 거리 사진을 3차원으로 보여주는 로드뷰 서비스는 현실감 있는 지도 제공에 유용합니다. 하지만 기존의 Scene Text Recognition (STR) 모델은 간판 외의 불필요한 글자도 함께 검출하여 정확한 간판 정보를 추출하는 데 어려움을 겪습니다. 본 발명의 시스템은 Faster R-CNN과 CRAFT 신경망을 이용해 간판과 글자 영역을 검출하고, 후처리 과정을 통해 노이즈를 제거하여 주요 간판 정보를 정확하게 인식합니다. 이 기술은 관광 정보, 내비게이션, 배달 서비스 및 공공기관의 인프라 관리 등 다양한 어플리케이션에서 활용될 수 있습니다. 또한, 혼란을 줄이고 데이터 품질을 높여 사용자 경험을 향상시키며 경제적 효과도 기대할 수 있습니다.정보 제공 서비스노이즈 제거Scene Text Recognition내비게이션간판 정보 인식
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CCTV 기반 보행자 검색기술, 실종자 추적의 새로운 해법을 제시하다
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지능형 영상 분석 시스템은 사고 감시와 실종자 추적 등 다양한 용도로 사용됩니다. 하지만 기존의 보행자 재식별 기술은 정확한 보행자 검출이 어려워 실생활 적용에 한계가 있습니다. 따라서 전체 프레임 이미지로부터 목표 보행자를 검출할 수 있는 기술이 필요합니다. 특히, CCTV 이미지의 낮은 해상도와 복잡한 배경에서도 정확도를 높이기 위해 보행자의 패션 정보를 활용한 연구가 진행되고 있습니다. 본 발명의 보행자 검색 시스템은 CNN을 기반으로 재식별 특징과 패션 정보 특징을 융합하여 검색의 정확성을 높이는 기술을 사용합니다. 이 시스템은 실종자 추적과 범죄 예방 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 공공 안전을 강화하는 데 큰 효과를 발휘할 것입니다.지능형 영상 분석영상 처리CCTV 보행자 검색공공 안전의상 정보
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드라마 속 주요 인물 검출 기술로 엑스트라와의 차이를 분명히!
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동영상 콘텐츠에서 각 프레임의 얼굴을 검출하고 인식하는 기술이 지속적으로 발전하고 있습니다. 기존 기술은 주로 OpenCV와 Dlib, CNN을 사용하지만, 학습된 얼굴 데이터에만 의존하여 새로운 얼굴 인식에 한계가 있습니다. 드라마나 영화에서 주인공과 엑스트라를 구분하기 어려운 문제를 해결하기 위해, 새로운 시스템이 필요합니다. 이 시스템은 프레임의 얼굴 영역 검출, 위치와 크기 정보를 바탕으로 가중 값을 설정하여 주요 인물을 정확히 검출합니다. 이를 통해 방송 편집, 콘텐츠 분석, 영상 보안 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 주요 인물 검출의 정확도를 높여 효율성을 크게 향상시킬 것입니다.DlibCNN주요 인물 검출콘텐츠 분석방송 편집
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대용량 동영상 비디오 요약 기술의 필요성과 적용 분야
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대용량 멀티미디어 데이터베이스와 통신 및 디지털 미디어 처리 기술의 발전으로 수많은 동영상 비디오가 출현했습니다. 이러한 상황에서 사용자들은 동영상의 요약 정보를 통해 빠르고 효율적으로 원하는 동영상을 검색하려는 수요가 증가하고 있습니다. 기존의 동영상 축약 기술은 다양해졌으나 사용자의 다양한 욕구를 충족시키는 데에는 여전히 한계가 있었습니다. 본 기술은 동영상의 샷 경계를 검출하여 자막이 등장하는 샷을 기반으로 동영상을 자동으로 축약하는 새로운 방법을 제안합니다. 이를 통해 방송사, 스트리밍 서비스, 교육 분야, 기업 등에서 효율적인 콘텐츠 검색 및 요약에 활용될 수 있습니다.디지털 미디어미디어 기술영상 데이터동영상 요약광고 동영상
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정확한 비디오 부분 복사 검출을 위한 딥러닝 기술
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비디오 콘텐츠의 불법 복제 문제가 심각해지면서, 기존 방법의 한계로 인해 보다 정확한 비디오 부분 복사 검출 기술이 필요한 상황입니다. 본 발명은 CNN 기반의 Convolutional Feature Map을 이용한 딥러닝 기술로, 각 프레임의 Local Feature와 Global Feature를 결합하여 정교한 특징 벡터를 생성합니다. 이를 통해 이미지의 공간 정보와 시간 정보를 모두 고려한 비디오 부분 복사 검출이 가능해집니다. 특히 영화, 드라마, 광고뿐만 아니라 CCTV 보안 분야에서도 활용할 수 있는 이 기술은 저작권 보호와 불법 복제 방지, 보안 시스템의 개선에 기여할 수 있습니다.딥러닝 기술비디오 복사 검출CCTV 보안Global Feature영상 분석
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비디오 복사 검출 시스템: 콘텐츠 보호의 혁명
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인터넷 트래픽의 대부분이 비디오 콘텐츠로 이루어질 것으로 예상되는 가운데, 콘텐츠 제작자들이 무단 복제 및 불법 배포 문제에 직면하고 있습니다. 기존의 워터마크 삽입이나 파일 이름 및 메타정보를 이용한 검증 방법은 한계가 있었지만, 새로운 비디오 복사 검출 시스템은 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 시스템은 CNN 모델을 이용해 비디오의 고수준 특징 벡터를 추출하고, 이를 통해 부분 복사된 비디오 서열을 정확하게 검출합니다. 유튜브, 인스타그램과 같은 멀티미디어 플랫폼뿐만 아니라 교육, 방송, 영화 산업에서도 지적 재산권 보호와 불법 복제 방지에 유용하게 사용될 수 있습니다.영화 산업비디오 복사 검출시그니처 생성교육 산업인스타그램
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비디오 검색의 혁명적 접근법: 향상된 FIVR 기술
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현대 소셜미디어와 비디오 공유 플랫폼의 성장으로 비디오 검색의 중요성이 부각되고 있습니다. 기존 방식은 초당 1개의 프레임 샘플링을 사용해 특징을 추출하지만, 시간-의존적 정보를 반영하지 못해 성능이 떨어졌습니다. 이를 해결하기 위해 클립의 키프레임과 행동 특징을 융합한 클립 특징 벡터를 생성하고, 트랜스포머 모델을 통해 비디오 특징 벡터를 생성하는 새로운 접근 방식이 제안되었습니다. 이 방법은 기존 방식보다 높은 검색 성능을 자랑하며, 특히 가장 까다로운 ISVR 작업에서도 우수한 성능을 보여줍니다. 이 기술은 소셜 미디어 플랫폼, 비디오 공유 사이트, 보안 관리 시스템 등 다양한 분야에 응용 가능하며, 사용자 경험 향상 및 데이터 관리 비용 절감에 기여할 것입니다.ISVR트랜스포머 모델사용자 경험데이터 관리공간적 특징
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웹사이트 차단 기술로 청소년을 보호하는 새로운 방법
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인터넷의 발달로 인해 청소년과 어린이가 유해한 웹사이트에 노출될 위험이 증가하고 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해, 성인용 웹페이지를 신속하고 정확하게 분류 및 검출할 수 있는 혁신적인 소프트웨어가 필요합니다. 기존 텍스트 기반 검색엔진의 한계를 극복하고, 처리 속도와 신뢰도를 높여 청소년과 어린이를 보호하는 데 중점을 둔 이 기술은, 이미지 기반의 웹페이지 검출 시스템을 사용합니다. 웹페이지 이미지 획득, 사각형 이미지 추출, 특징 벡터 생성 및 보정, 그리고 분류기 단계로 구성된 이 시스템은 보다 효과적인 웹 필터링을 제공합니다. 이 기술은 부모, 학교, 공공 시설, 기업, 및 정부 기관에서 유해 콘텐츠로부터 인터넷 사용자를 보호하는 데 사용할 수 있으며, 사회적 신뢰도를 높이는 데 기여할 것입니다.웹사이트 차단 시스템웹 필터링 기술성인용 웹페이지 검출웹 콘텐츠 분류특징 벡터 생성
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실시간 채팅 속도 분석으로 자동 하이라이트 영상 생성하는 방법
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실시간 채팅창의 스크롤 속도를 자동으로 분석하여 하이라이트 영상을 생성하는 기술이 등장했습니다. 이 기술은 유튜브와 아프리카TV 등 실시간 채팅이 가능한 동영상 플랫폼에서 활용될 수 있으며, 특히 게임 스트리머와 스포츠 방송과 같은 실시간 반응이 중요한 콘텐츠 제작자에게 유용합니다. 채팅 속도가 특정 임계값을 넘으면 해당 구간을 자동으로 하이라이트로 편집하여, 사용자 참여도를 높이고 편집에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.실시간 반응하이라이트 영상 생성사용자 참여도스포츠 방송유튜브 하이라이트
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CNN으로 동영상 씬의 장소를 어떻게 분류할까요?
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동영상 데이터의 급증과 함께, 이를 효율적으로 처리하는 방법에 대한 필요성이 늘어나고 있습니다. 기존의 이미지 인식 기술을 동영상에 적용할 때 발생하는 문제점을 해결하기 위해, CNN 기반의 딥러닝 모델을 사용하여 동영상 씬의 장소를 정확히 인식하고 분류하는 기술이 제안되었습니다. 이 기술은 프레임 샘플링 및 특징 벡터 추출, 어텐션 방식을 통한 씬 단위 특징 벡터 생성 등으로 구성되며, 실험 결과 15% 높은 정확도를 보여줍니다. 이를 통해 동영상 편집, 콘텐츠 추천 시스템, 보안 감시 시스템 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 높아지며, 콘텐츠 제작의 효율성과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.비디오 인식 기술효율적인 콘텐츠 제작보안 감시 시스템동영상 프레임 샘플링딥러닝 모델
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기존 Full HD 영상을 UltraHD로 변환하는 효과적인 방법!
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UltraHD 영상 표준이 자리 잡았지만, 대부분의 영상 컨텐츠가 여전히 Full HD로 제작되고 있습니다. 기존 Full HD 영상을 UltraHD 상영기에서 재생할 때 발생하는 선형 보간의 화질 저하 문제를 해결하기 위해 초해상도(Super Resolution) 기술이 필요합니다. 하지만 기존 기술은 주로 정지 영상에 최적화되어 동영상에 적용 시 화질이 열화되는 문제가 있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 CNN 기반 초해상도 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 프레임을 그룹화하여 각 그룹에 최적화된 필터 세트를 적용하는 방식으로, 기존 방법 대비 학습 시간을 단축하고 필요한 데이터 양을 줄이며, 실시간으로 고성능의 수퍼해상도 영상을 제공합니다. 이를 통해 방송, 스트리밍 서비스, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 큰 경제적, 사회적 효과를 기대할 수 있습니다.초해상도 기술보안 카메라 해상도고성능 영상 처리de-blurring techniques실시간 영상 업스케일링
전자회로
클럭 신호의 동기화와 성능을 최적화하는 방법
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반도체 공정기술의 발전으로 고집적 회로에서 클럭 신호의 동기화가 중요한 문제로 부각되고 있습니다. 특히 ASIC 및 SOC 설계에서 클럭 신호는 시스템 성능에 큰 영향을 미치며, 이를 위한 다양한 클럭 네트워크 구조 중 버퍼 트리가 널리 사용됩니다. 하지만 기존 기술은 비대칭적인 노화 현상과 전압 변이로 인한 문제를 완전히 해결하지 못하고 있습니다. 새로운 클럭 트리 합성 방법은 게이팅 확률, 시그널 확률, 전원 전압 조정 및 와이어 스네이크 기법을 통해 클럭 스큐를 효과적으로 줄여 시스템의 신뢰성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 데이터 센터, 서버, 고성능 컴퓨팅 분야에서 전력 소비를 줄이고 효율성을 높이며 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.CTS전압 변이ASIC 설계비대칭적 노화시스템 성능 최적화