[보안뉴스]ETRI, 지능형 감시 국제대회 세계 1위...스마트시티 핵심 기술력 입증

내용 요약

한국전자통신연구원(ETRI) 연구진이 다중센서 기반 객체 탐지·추적 기술로 세계 최대 영상보안 학회에서 1위를 차지하며, 국내 AI 기술력을 입증했다. 이 성과는 스마트시티 핵심 기술로 부상할 전망이다.

핵심 포인트

• 다중센서 융합: 영상, 레이더, 라이다를 동시에 활용해 객체를 정확히 탐지·추적.
• 딥러닝 기반 트래킹: 실시간 추적 성능 향상을 위한 Deep‑SORT, Kalman‑Filter hybrid.
• 스마트시티 연계: 교통, 공공안전, 인프라 모니터링에 AI 솔루션 통합.

기술 세부 내용

1️⃣ Multi‑Sensor Fusion for Object Detection & Tracking

• 센서 선택: CCTV 카메라(고해상도 영상) + Lidar(거리 측정) + Radar(속도·거리) → 각 센서의 장점을 결합.
• 데이터 전처리: 영상은 사전 처리(노이즈 감소, 정규화), Lidar는 포인트 클라우드 정규화, Radar는 신호 필터링.
• Feature Alignment: 시각적 특징(특히 CNN 기반 Conv‑Features)과 비시각적 특징(거리·속도) 을 시각‑비시각 매칭 모듈에서 정렬.
• Fusion Network: 멀티모달 입력을 통합하는 3‑D Conv‑LSTM 또는 Transformer‑based 모델을 사용해 객체를 실시간으로 검출.
• Tracking Pipeline: 검출 결과를 Deep‑SORT에 전달, Kalman‑Filter로 예측 및 ID 유지.
• Edge‑to‑Cloud: 초기 처리(데이터 압축, 간단 필터)는 엣지 디바이스에서, 정밀 추적 및 대규모 시나리오는 클라우드에서 실행.

2️⃣ AI‑Driven Smart City Surveillance Integration

• 센서 네트워크: 도시 전역에 설치된 카메라, Lidar, IoT 기기에서 실시간 데이터 수집.
• 데이터 파이프라인: Kafka‑based 스트리밍, 실시간 분산 처리(Apache Flink), 데이터 레이크에 저장.
• 상황 인식: 객체 탐지·추적 결과를 기반으로 사고 예측(traffic jam, 사고 위험), 비상 대응 자동화.
• 다중 모달 분석: 영상 + 소리 + 환경 센서(온도, 조도) 융합해 이상 징후 탐지.
• Privacy‑Preserving: 얼굴 인식 시 마스크 적용, 데이터 최소화 원칙에 따라 PII 익명화.
• API & Dashboard: RESTful API를 통해 시각화 대시보드, 모바일 앱, 교통 관리 시스템과 연동.

이러한 기술은 스마트시티 구현에 핵심적이며, ETRI의 세계 1위 성과는 국내 AI 기술의 경쟁력을 한층 강화시켰다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139056&kind=&sub_kind=