[AI데이터바우처지원사업] 중간평가보고 -2-

 

 

 

 

안녕하세요 여러분, 실리콘브릿지의 새로운 소식들을 전달드리는 에디터 K입니다.

9월부터 시작한 데이터바우처사업이 막바지가 되어 한번 더 진행사항을 알려드리려고 돌아왔습니다.

데이터바우처지원사업 선정과정부터 지난 연구성과는 아래 포스팅을 참고해주세요 :)

 

 

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2020/10/28 - [실리콘브릿지 새소식] - [2020 하반기 소식] 실리콘브릿지 AI데이터바우처지원사업 우선협약대상 선정

[2020 하반기 소식] 실리콘브릿지 AI데이터바우처지원사업 우선협약대상 선정

2020/11/24 - [실리콘브릿지 새소식] - [2020 AI데이터바우처지원사업] 향상된 차량번호인식 AI 딥러닝 모델 개발 진행상황 공유

[2020 AI데이터바우처지원사업] 향상된 차량번호인식 AI 딥러닝 모델 개발 진행상황 공유

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오늘은 어떻게 딥러닝 프로그램을 개발하는지 영상을 가져왔습니다.

 

지난 포스팅에선 글로만 안내를 드렸었는데, 아무래도 시각적으로 보는 게 더 크게 와닿으니까요.

 

 

 

출처 │ (주)실리콘브릿지 부설연구소

 

 

현재 실리콘브릿지가 가진 소프트웨어 또한 AI 반복학습을 통해 차량번호판 자체 보정 및 인식률 향상을 꾀하는 모델이지만 좀 더 높은 인식률과 고도화 된 프로그램을 제공해드리기 위해 데이터바우처지원사업의 도움을 받아 딥러닝 기반의 차량번호판 인식모델을 새롭게 구축하고 있습니다.

2020년 6월 도로교통공단 성능평가 결과 신규 세자리수 번호판을 포함해 인식률 100%, 오인식률 0.2%의 성적서를 받았다는 소식을 전달드린 바 있지만, 당시 내부적으로 신규 차량번호판에 대한 데이터가 충분히 쌓여있지 않았을 시기 받았던 성적이라 못내 아쉬움이 컸답니다.

 

​하루 100대 기준 정인식률 99% vs 99.8%의 차이 = 미/오인식 1대 vs 0.2대
하루 1,000대 기준 정인식률 99% vs 99.8%의 차이 = 미/오인식 10대 vs 2대
하루 10,000대 기준 정인식률 99% vs 99.8%의 차이 = 미/오인식 100대 vs 20대​

 

위의 단순 계산식처럼 입출차 차량이 많아질수록 정인식 되지 않는 차량 대수도 많아지기 때문에 소숫점의 정확도까지 최대한 높이는게 실리콘브릿지 부설연구소의 하반기 목표입니다.

 

 

 

 

연구 화면만 보아도 정말 복잡하지요 :) ?

새롭게 구축하는 이 인식모델의 정확도가 현재 사용하는 소프트웨어(인식률 100%, 오인식률 0.2%)에 점점 가깝게 오르고 있다고 합니다.

​(하지만 아직까지는 조금 더 학습할 시간이 필요하다고 해요)

​부설연구소에서는 지금도 지속적으로 산출물을 이용해 모델을 학습하고 수정하고 있는데요, 내부적으로 인식률 테스트가 끝나면 실제 프로토타입을 제작해 성능평가를 실시할 예정이랍니다.

​곧 신제품 출시도 앞두고 있는데요, 올 연말~내년 상반기 쯤 좋은 소식을 연달아 전달드릴 수 있을 것 같습니다.

​실리콘브릿지의 발전된 모습을 앞으로도 기대해주세요!