제조분야 데이터 기반 제품·서비스 개발 관련 애로사항 및 추진계획 등의 개요
- 60GHz용 4D 이미징 레이다의 감지 신뢰성 확보를 위해 다양한 학습 데이터 필요
▸사람의 다양한 자세와 낙상을 감지하고, 다양한 시나리오의 자세 및 낙상을 감지하기 위해 방대한 양의 데이터 필요(use case 1개당 10만 프레임 이상 필요할 것으로 예상됨)
▸독거노인 등의 1인 가구 모니터링을 위해 다양한 사용 환경의 장시간 실증 데이터로 학습해야 레이다 감지 성능을 확보할 수 있음
▸위험 지역의 작업자 감시를 위해서 정부나 사업체의 지원과 다양한 위험 환경에서 취득된 레이다 데이터가 필요함
지원의 필요성
ㅇ 안전사고 방지를 위해 다양한 기술의 융합과 개발 필요
ㅇ 글로벌 시장에 진출하기 위한 다양한 인증 시험 필요
ㅇ 최신 AI 기술을 적용하고 실증하기 위해 다양한 정부의 지원 필요
ㅇ 생기원 활용 장비 - '실증 데이터 분석을 위한 하이브리드 딥러닝 시스템' 활용이 필요함
데이터 활용도
ㅇ 안전사고 시나리오에 따라 60GHz용 4D 이미징 레이다의 다양한 양질의
학습 데이터를 확보
ㅇ AI 기술이 내장된 60GHz용 4D 이미징 레이다로 사람의 자세 및 낙상 95%
이상 감지, 사람의 운동 여부 및 활동량을 90% 이상의 신뢰성으로 감지
ㅇ 카메라로 감지되지 않는 저조도의 우범지역 활동에 대한 불량행동 감지 등의 서비
스를 통해 80% 이상의 불량 행동 파악 및 통계 처리로 정부의 안전 활동 도움
기대효과(시장성 및 경제성)
ㅇ 안전사고 시나리오에 따라 60GHz용 4D 이미징 레이다의 다양한 양질의
학습 데이터를 확보
ㅇ AI 기술이 내장된 60GHz용 4D 이미징 레이다로 사람의 자세 및 낙상 95%
이상 감지, 사람의 운동 여부 및 활동량을 90% 이상의 신뢰성으로 감지
ㅇ 카메라로 감지되지 않는 저조도의 우범지역 활동에 대한 불량행동 감지 등의 서비
스를 통해 80% 이상의 불량 행동 파악 및 통계 처리로 정부의 안전 활동 도움