PC에서 모바일로 시대가 변화한 것처럼 다음 패러다임은 인공지능(AI)이며, 국내외적으로 인공지능의 더 큰 발전에 주목하면서 이제는 자연어처리, 음성인식 등 관련 기술을 넘어 인공지능 영상인식 기술이 우리 산업과 사회 속에 조만간 혁명적으로 진화하여 우리들의 일상 속 한 부분으로 자리잡게 될 것입니다.  
이와관련 최근, 인공지능 영상인식 기술은 머신러닝, 특히 딥 러닝이 접목되면서 각종 산업에서 가장 괄목할만한 성과를 나타내고 있는 가운데, 의료 영상 진단기술, 자율주행차, 스마트 홈, 보안 및 영상감시 산업, 산업용 로봇의 시각 지능, 서비스 로봇 및 지능형 로봇, 스마트 팩토리, 국방 및 우주항공, 헬스케어, 가전, 금융, 스마트 쇼핑, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 산업과 사회에 새로운 가치 실현의 기반이 되어 가고 있습니다.  

이러한 시기에 본 산업교육연구소에서는 딥 러닝 기반 영상처리 방식별 응용 기술개발, 서비스 동향 및 영상처리 접목을 이용한 응용ㆍ기술개발, 서비스 동향과 국소 특징량과 기계학습에 의한 영상인식 기술개발동향 및 주요과제를 비롯하여 의료 분야, 로봇 분야, 영상감시 분야, 자율주행차 분야 및 무인기(드론) 분야에서 탑재기술 및 서비스 적용방안에 이르기까지 인공지능 기반의 영상인식의 제반정보를 공유하는 "인공지능 영상인식 기술동향 및 도입방안과 산업별 기술적용 기법 세미나"를 개최하고자 합니다.

금번 세미나는 그동안 패턴인식(pattern recognition), 인스펙션(inspection) 등의 이미지프로세싱 기술인 컴퓨터 비전과 머신비전을 시조로 딥 러닝에 융합되므로서 구현되기 시작한 인공지능 영상인식 기술의 핵심을 해부하고 관련 국내외 산업 및 시장동향과 인공지능 영상처리기술 접목 방안 등의 제반 기술과 정보를 공유하며 그에 따른 전략을 제시하는 장이 될 것입니다.
모쪼록 본 세미나를 통하여 우리 앞에 다가온 인공지능 영상인식 시대에 미래 발전전략과 신성장 신사업 기회를 모색하는 소중한 시간이 될 수 있도록 관계되시는 분들의 많은 참여와 성원을 부탁드립니다.

■ 딥 러닝(Deep-Learning)기반 영상처리 방식별 응용 기술개발 및 
   서비스 동향
   - CNN을 이용하는 방식
   - Stacked Autoencoders를 사용하는 방식
   - RDNN 및 LSTM을 이용한 순환적 딥 러닝 방식
   - CNN과 기존 특징 추출 방법을 결합한 방식

■ 국소 특징량과 기계학습에 의한 영상인식 기술개발동향 및 주요과제
   - Haar-like 특징과 얼굴검출
   - 에이다부스트(Adaboost)알고리즘
   - HOG특성과 사람검출(Histograms of Oriented Gradients)

■ 딥 러닝(Deep-Learning)기반 영상처리 접목을 이용한 응용 기술개발 및 
   서비스 동향
   - 시각인지/공간인지/스토리압축 및 창작기술/기계학습기술 -

■ 의료 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 서비스 적용방안

■ 로봇 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 서비스 적용방안

■ 영상감시(Video Surveillance) 분야에서의 인공지능 영상인식 
   탑재기술 및 서비스 적용방안

■ 자율주행차 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 
   서비스 적용방안

■ 무인기(드론) 분야에서의 인공지능 영상인식 탑재기술 및 
   서비스 적용방안