카메라/비디오 영상에서 관심 객체들을 감지하고, 이들의 크기/위치/이동 궤적을 동시에 추적 및 분석하며, 사용자 지정 구역에 대한 실시간 모니터링 및 이벤트 감지, 간편 카메라 캘리브레이션 등을 수행하는 기술

딥러닝(deep learning) 기술 기반 마스크 착용, 조명, 표정, 포즈, 액세서리 변화에 강인한 얼굴인식 기술로 CCTV 카메라나 일반 USB 카메라를 대상으로 얼굴 영상을 입력받아 얼굴을 자동으로 검출하고 검출된 얼굴로부터 시선 추적 및 다중 등록 가능

PDF 논문 파일로부터 메타데이터를 자동 추출하기 위한 딥러닝 기반의 메타데이터 추출 방안에 관한 것임

본 이전기술(이하, KAP-C 기술)은 다양한 도메인의 인공지능 서비스 생성하고 제공하는데 필요한 공통의 기능들을 제공하는, 하나 이상의 분산된 컴퓨팅 노드 상에서 실행되는 KSB 인공지능 클러스터 프레임워크 및 플랫폼 기술이다(그림 2). KAP-C는 분산된 컴퓨팅 노드 상에서 다양한 목적의 서비스를 제공하는 논리 기능블럭 (이하, “엔진”)을 연결하여 워크플로우를 구성할 수 있는 프레임워크 기술, 워크플로우를 구성하는 엔진들을 실행 및 제어하고 관리하는 기술인 플랫폼 기술을 제공한다. KAP-C를 이용하면 하나의 판단이나 예측 지능을 생성하여 제공하기 위한 다양한 리소스의 관리와 분산환경에서 실행 및 운영할 수 있는 데브옵스 도구를 제공함으로써 실시간 지능형 제어 서비스를 손쉽게 설계-개발-배포-운영할 수 있도록 돕는다. KAP-C는 플랫폼 상에 다양한 엔진들의 파이프라인으로 워크플로우를 구성함으로써 다양한 응용들을 실행할 수 있다. 구체적으로, 실시간 또는 배치로 데이터를 수집하여 처리하고, 기계학습모델을 이용한 예측모델의 튜닝, 튜닝한 예측모델의 서빙하는 데이터 주도의 현장형 기계학습 파이프라인을 실행하고 운영할 수 있다. 또한 학습모델을 주기적으로 파인튜닝하여 최적의 모델을 지속적으로 갱신하여 지능 최적화 파이프라인을 구성하는 것도 가능하다. 다수의 지능형 서비스를 파이프라인 하여 새로운 서비스를 정의하고 실행하는 융합 서빙 파이프라인을 구성하여 복합 지능 서비스를 제공하는 것도 가능하다. 이러한 다양한 지능 기반 응용개발을 위한 데이터셋, 학습코드, 모델, API 등의 자원을 등록하여 관리할 수 있다. 엣지 플랫폼, IoT 플랫폼 등 현장의 도메인 특화된 플랫폼과 KAP-C 응용과의 연동을 용이하게 하도록 플랫폼 자원의 등록 관리가 가능하다.