AI 탐구노트

최근 들어 인공지능 기술은 일상생활 속 다양한 문제를 해결하기 위해 활발히 도입되고 있습니다. 그중 AI 영상 분석 기술은 높은 관심을 받고 있는데, 특히 CCTV를 활용한 분석은 기존의 데이터 활용 방식에 비해 더 직관적이고 실시간 대응이 가능하다는 점에서 주목받고 있습니다. 이런 기술은 단순히 감시 용도를 넘어, 매장의 운영 효율성을 높이거나 고객 경험을 향상시키는 데도 적용될 수 있습니다. 예를 들어 매장을 방문할 때 계산대에서 길게 줄을 서 기다린 경험은 누구나 한 번쯤 있을 것입니다. 이는 고객 만족도를 떨어뜨리는 주요 요인 중 하나로 꼽힙니다. 매장 운영자는 대기열을 줄이고 효율적으로 운영하기 위해 대기자 수와 대기시간을 분석할 수 있는 새로운 도구를 필요로 하고 있습니다. 바로 여기서 AI ..

TAPTR(Tracking Any Point with TRansformer)은 비디오의 모든 점을 트랜스포머를 사용하여 효율적으로 추적하는 프레임워크입니다. 기존의 Optical Flow 추정 방식은 두 연속된 프레임 간의 상관 관계를 추적할 수 있도록 했지만, 장기적인 시간 정보를 처리하지 못해 추적 대상이 가려지거나 하는 경우에 이를 제대로 처리하지 못하는 문제가 있었습니다. 뿐만 아니라, 기존 방법들은 서로 다른 프레임의 추적 점들의 정보가 서로 교환되지 않기 때문에 같은 객체에 속한 점들 간에도 상관관계가 무시되는 한계가 있었습니다.  TAPTR은 이런 문제를 DETR(Detection Transformer) 모델에서 영감을 받아, 각 비디오 프레임의 각 추적점을 포지션과 콘텐츠로 나눠 쿼리로 표..