[한국기술뉴스] 인천대학교 황광일 교수 연구팀은 다수의 영상을 한번에 처리하는 실시간 객체 인식 장치를 개발했다. 개발된 기술은 인천대학교 산학협력단을 통해 2020년 12월 18일 특허를 출원(출원번호 제1020200179054호)했다. 특허 명칭은 '멀티채널 비디오 스트림의 실시간 객체 인식 장치’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

최근 영상처리 기술이 발전해 영상 모니터링 시스템이 지능형 모니터링 시스템으로 진화하고 있습니다. 이 시스템은 영상에서 객체를 실시간으로 인식하는 것이 핵심 기능입니다. 딥러닝 기술 기반의 객체 인식 기술은 전통적인 기술보다 뛰어난 성능을 보이고 있어, 이 기술을 이용한 애플리케이션 및 서비스가 많이 개발되고 있습니다.

YOLO는 객체 탐지 알고리즘 중 하나로, 정밀하고 빠른 성능을 지녀 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. YOLO를 사용하기 위해서는 고성능의 GPU가 필요하지만 대부분의 영상 모니터링 장치에는 GPU가 장착되어 있지 않아, YOLO를 직접 사용할 수 없다는 문제가 있습니다. 또한 YOLO를 사용해 다수의 영상에 대한 객체 인식을 하기위해서는 여러개의 GPU를 장착해야한다는 문제가 있습니다.

인천대학교 황광일 교수 연구팀은 멀티 스레딩 기술을 이용해 하나의 GPU에서 여러 영상의 객체 인식을 가능하게 하는 방법을 개발했습니다.

RAVIP 서버는 클라이언트 요청을 받아 인증 후, 멀티 스레딩 기술을 통해 새로운 객체 인식 인스턴스를 생성합니다. 이 인스턴스는 영상 프레임을 수신하여 객체 인식을 실시간으로 수행하고, 객체에 대한 메타 데이터를 생성하여 클라이언트에 전송합니다.

RAVIP 서버를 이용하면, 여러 객체 인식 인스턴스를 병렬적으로 작동시켜 동시에 여러 영상의 객체 인식이 가능합니다. 또한, CCTV, IP 카메라 등 다양한 비디오 소스에도 적용 가능하여 객체 인식 기술을 사용한 애플리케이션 개발에 활용될 것으로 기대됩니다.