소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

□ 최근 3년간 성인과 아동을 포함한 실종자 수가 연간 수만 명에 이르고 있음.
□ 경찰청에서 제공되는 실종자 사진은 오래되거나 저화질인 경우가 많아 얼굴 식별이 어렵고 야간 CCTV 영상도 식별이 어려움.
□ 이러한 문제를 해결하기 위해 흐릿한 이미지와 텍스트 정보를 기반으로 한 새로운 시각적 탐색 기술의 필요성이 제기됨.
□ 2D 이미지 기반의 한계를 넘어서는 3D 시각화 기술 도입이 요구됨.

목표 및 내용

□ 실종자의 흐릿하거나 오래된 사진으로부터 정면 기준의 3D 얼굴 이미지를 복원함.
□ 재난문자나 제보 문장 내 인상착의, 신체 특징 등의 키워드를 자동 추출함.
□ 추출된 키워드와 3D 얼굴 데이터를 조합하여 실종자의 전신 3D 아바타를 생성함.
□ 시각화된 아바타는 수색 활동에 활용되며 단일 UI 내에서 통합적으로 확인 가능하도록 구성됨.
□ 딥러닝 기반 3D Face Reconstruction 기법(PRNet 등), BERT 기반 NER, Text-to-3D 모델을 활용함.

• 수행결과

□ 실제 저해상도 실종자 사진을 활용해 3D 얼굴 복원에 성공함.
□ 재난문자 예시에서 인상착의, 체형, 소지품 등 핵심 정보를 자동 추출하는 NLP 기반 키워드 추출기를 구현함.
□ 3D 얼굴과 키워드를 결합해 실종자의 전신 아바타를 시각적으로 출력하는 시스템을 개발함.
□ 초기 버전에서는 통합 UI로 실종자 정보를 시각화하고 조작할 수 있도록 구성함.
□ 기업 피드백을 반영해 실시간 처리와 모바일 활용을 고려한 서버-클라이언트 분산 구조로 개선함.