Edge/Cloud AI-Based Abnormal Behavior Recognition using Conv3D and Spatio-Temporal Attention Vision Transformer
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710115266
과학기술정보통신부
한국연구재단
세종대학교산학협력단
김형석
9명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,378만원
6,378만원
기초연구
대학
서울특별시 광진구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
Conv3D 기반의 Edge AI 모델과 Vision Transformer와 시공간 어텐션 기반의 Cloud AI 모델(ViTSTA)을 결합하는 실시간 고정확성 비디오 이상 행동 인식을 위한 하이브리드 감시 시스템의 연구 개발이 최종 목표 - 비전 트랜스포머와 시공간 어텐션이 결합된 비지도 모델 기반 이상 행동 인식 기술 개발 - 실시간 경량 Conv3D ...
... 트랜스포머 (ViT) 모델과 프레임 간 물체의 공간적 위치, 시간적 움직임, 형태 변화를 학습하는 STA 모델과의 결합을 통한 시공간 관계 학습 강화- ViT 모델과 STA 모델을 결합하는 클라우드 AI 기반 이상 행동 인식 모델 (ViTSTA) 개발- Spatiotemporal Transformer의 CNN 및 RNN 모델 대비 장점 및 한계 분석- 다양한 소규모/대규모 데이터셋에 대한 모델 ...
... 시티 인프라, 그리고 공공 안전 시스템 등에 적용 가능함. 고도화된 실시간 이상 탐지 모델을 통해 공공 및 상업용 보안 시스템의 경쟁력을 강화할 수 있음- 엣지AI 모델은 현장에서 실시간 이상행동을 빠르게 감지함으로써, 즉각적인 대응이 가능해져 사고 및 범죄 예방에 기여하고, 클라우드AI 모델은 이상행동 감지 정확도를 높여, 잠재적 위험을 사전 예측 및 대응.