산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 솔루션 기업 아이브(AiV)가 2023년 국제컴퓨터비전학회(ICCV, International Conference Computer Vision)에서 두 편의 Out-of-Distribution(OOD) Detection 기술 논문을 발표했다고 밝혔다.

아이브 박재우 책임연구원은 이번 학회 첫 번째 논문 'Nearest Neighbor Guidance for Out-of-Distribution Detection'에서 기존 분류기 기반의 이상 객체 탐지가 가진 과신(overconfidence) 문제와 KNN의 미세 탐지 능력 부족을 동시에 해결한 연구를 발표했다. 이 연구는 Papers with Code와 OpenOOD 벤치마크에서 모두 최고 성능을 달성하며 주목받았다.

두 번째 논문 'Understanding the Feature Norm for Out-of-Distribution Detection'은 이상 객체 탐지에서 Feature 벡터 길이의 이론적 기반을 탐구하고, 이를 통해 비지도 방식의 효율적인 이상 객체 탐지를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. 이 연구는 특히 레이블링 작업이 까다롭고 비용이 많이 드는 메디컬 이미지 분석 및 자율 주행 시스템 분야에서 효과적으로 사용될 수 있다.

박재우 책임연구원은 "연구 결과를 기반으로 Segmentation 방식과 OOD 탐지 기술을 결합해 산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 검사에서 효과적으로 활용될 수 있는 방법론을 개발할 계획"이라며, "이는 아이브가 산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 검사 분야에서 기술적 리더십을 확립하는 데 크게 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

한편, 아이브는 AI 및 머신 비전 관련 특허 13건을 출원 및 등록하는 등 산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 기술 개발 및 연구에 지속적인 노력을 기울이며, 2023년 9월 KOREA AI STARTUP 100에 선정되는 등 그 기술력을 인정받고 있다.

출처 : ITBizNews(https://www.itbiznews.com)