‘딥러닝을 활용한 가로수준의 범죄불안감 측정 및 범죄안전도 평가’ (2023. 3 ~ 2026. 2)

기관 한국연구재단 이공분야 중견연구자지원사업



본 연구는 거리영상과 딥러닝기술을 활용하여 사람들이 인지적으로 느끼는 범죄불안감 측정과 가로수준 범죄안전도 평가를 목표로 한다. 이를 위해 거리영상에 대한 정성적 평가를 토대로 딥러닝 모델을 개발하여 정성적 범죄불안감을 가로수준에서 시각화하고 건조환경의 특성을 거리영상을 시멘틱세그먼테이션하여 분석하며 정성적 평가와 정량적 특성의 상관관계와 차이점을 분석한다.

차세대 디지털 국토정보 구축을 위한 고정/이동플랫폼 기반 동적주제도 구축 기술개발(2022.4 ~ 2026.12)

지원기관 : 국토교통과학기술진흥원


본 과제는 국토교통부에서 "디지털라이브 국토정보구축기술개발"의 일환으로 추진되는 R&D사업이다. 이 가운데 우리 연구실이 맡은 부분은 4핵심 '차세대 디지털 국토정보 구축을 위한 고정/이동플랫폼 기반 동적주제도 구축개발'에서 CCTV와 같은 고정플랫폼, 드론 등 이동플랫폼에서 넘어오는 객체단위의 동적 정보를 분석하고, 예측하는 부분을 담당하고 있다. 이동체 정보에는 사람, 자전거, 택시, 자동차 등 다양한 정보들이 포함되며 이동체중심, 장소 중심, 이벤트 중심으로 이동을 분석하는 알고리즘을 개발하고, 시계열 데이터의 특성을 기반으로 향후 움직임을 예측하는 딥러닝 모델 개발을 목표로 한다.

거리영상과 딥러닝 기술을 활용한 전주시 지능형 보행환경 평가(2021~ 2022)

지원기관: 한국국토정보공사 공간정보연구원 (산학 R&D)


  보행자들이 인식하는 보행환경은 공공공간으로써 시민들의 일상생활에 매우 중요한 요소이다. 보행환경에 대해서는 물리적 보행환경뿐만 아니라 정성적으로 느끼는 보행환경에 대한 평가가 통합되어 실시될 필요가 있지만, 정성적 보행환경에 대한 평가는 거의 이뤄지지 못하거나 일부 지역 혹은 일부 시민을 대상으로 하는 설문 조사가 주를 이루고 있으며, 정량적 평가에 대해서도 현장조사에 기반한 과거 방식에 의존하고 있다. 본 과제는 사람들이 정성적으로 인지하는 보행환경을 거리영상을 활용하여 지능적으로 평가할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고, 이를 기반으로 전주시 보행환경 평가를 목표로 한다.

지능형 장소기반 관광 서비스 제공을 위한 합성곱 신경망(Conveolutional Neural Network, CNN)을 활용한 이미지 분류 모형 개발 (2019.4~2020.12)

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