인하대학교(총장 조명우) 컴퓨터공학과 이필규 교수 연구팀이 '신속 적응형 객체 감지'를 위한 롤백 딥 러닝 방법을 개발하였다고 발표했습니다. 이 기술은 기존 딥러닝 기반 객체 감지 방법에 비해 학습 속도와 정확도를 향상시키며, 잘못된 정보를 쉽게 수정할 수 있는 새로운 접근법을 제시합니다.

객체 감지는 사진이나 영상에서 특정 객체의 위치와 종류를 파악하는 컴퓨터 비전 기술이며, 자율주행차, 의료 이미징, 증강현실 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 담당합니다. 이 연구는 딥러닝 모델의 성능 저하를 막고 빠르게 적응하는 방식을 도입했으며, 중요한 데이터만을 추출하여 학습에 활용하는 능동 학습과 준 지도 학습을 결합한 방법론입니다.

연구팀은 이 기술을 자율주행차에 적용시키면 차량이 주변 환경을 더욱 정확하게 인식하여 위급 상황에 신속하게 대응할 수 있으며, 산업로봇 분야에서는 작업 정확도 향상 및 충돌 사고 감소 등의 효과가 기대된다고 밝혔습니다. 본 발명은 특허 출원(출원번호 10-2021-0028872) 되었으며, 객체 감지 기술의 새로운 기준을 제시할 것으로 평가됩니다.