ko ko en en ko en ko ko ko ko ko fr ko en ko en zh ko ko fr ko en ko en en ko en nl ko en ko en zh en ko en en en fr ko en ko ko zh en pl ko en ko en en en ko nl ko en ko en en en ru ko en ko en en zh ko fr ko en ko zh ko ko zh nl ko en ko zh ko ko ko en ko en ko en en en zh en fr ko en ko zh ko ko en en ko en ko en ko zh ko ko ko ko en
콘텐츠 분석을 위한 오디오 기반 상황인식 정보 분석 기술 개발
이미지 내의 개인정보 탐지 기술 개발
콘텐츠 자동 생성을 위한 주요 객체 분리 기술 개발
■ 연구 내용 · 영화, 드라마 등 콘텐츠 프레임 내에서 썸네일 등 콘텐츠 자동 생성에 쓸만한 주요정보를 분리하는 기술을 개발 · Instance segmentation 등의 기존 기술을 응용하여 콘텐츠 자동생성에 활용할 객체를 부드럽게 추출 ■ 연구 목적 · Content Discovery 팀은 기존의 콘텐츠에서 흥미로운 요소들을 발굴 및 강조하여 사용자가 콘텐츠에 더욱 흥미를 갖고 미디어 콘텐츠를 소비할 수 있도록 유도 · 기존 콘텐츠(예능, 드라마 등)에서 일부 필요한 내용만을 깨끗하게 추출하여 2차 창작 콘텐츠 등을 만들어내는 등의 가치 창출 ■ 활용 계획 · 콘텐츠 프레임 내 주요 물체를 분리해 포스터 생성에 활용 · 콘텐츠 현지화 작업 시 음식, 간판 등 현지 적합한 물체로의 대체에 활용 ■ 관련 경험/역량 · 이미지&비디오 데이터에 대한 이미지 처리 경험 · ML/DL 모델 분석 및 개발 역량
딥러닝 기반 흑백 이미지 컬러화 기술 개발
■ 연구 내용 · 디지털 흑백 이미지에 컬러를 입혀 복원하는 Colorization 기술 개발을 위한 딥러닝 네트워크 모델 분석, 연구, 개발 등 · Old Monochrome (흑백) Image Colorization with AI Tech ■ 연구 목적 · 오래된 기록물 (흑백) 에 컬러를 입혀 복원함으로써 사회적/경제적 가치 창출 ■ 활용 계획 · Colorization 네트워크 모델 개발을 통해 80년대 흑백 이미지 복원에 활용 · 외부 기관과의 R&D 협업을 통해 기술 상용화 예정 ■ 관련 경험/역량 · 이미지&비디오 데이터에 대한 영상처리 경험 · 딥러닝 네트워크 모델 분석 및 개발 역량
■ 연구 내용 · 실시간 촬영 중인 영상 내 움직이는 피사체를 중심으로 비디오를 Cropping하고 초저지연 스트리밍 · 영상 내 피사체 인식 정확도 및 성능 (처리 지연) 개선 연구, 인식할 피사체의 다양화 (인물, 축구공 등)를 위한 모델링/학습 · Google MediaPipe (AutoFlip) 및 WebRTC 사용한 PoC 개발 (pion/webrtc 또는 google libwebrtc) ■ 연구 목적 · 카메라맨을 대신하여, 인물 또는 공 (축구 중계 등에서)을 따라다니는 영상을 실시간으로 송출할 수 있는 제작 소스 입수 방법 연구 (광각 카메라로 촬영 중인 큰 해상도의 영상에서 피사체 중심으로 실시간 Cropping) · 실시간 방송 중계에 즉시 사용가능한 비디오 프레임의 자연스러운 Cropping 연구 ■ 활용 계획 · 실시간 콘텐츠 제작 시 입력 소스로 활용 연동 · 실시간 피사체 트래킹을 통한 방송 제작 소스 송출 기술 확보 ■ 관련 경험/역량 · 이미지 처리 및 미디어 스트리밍 경험 (OpenCV, WebRTC) · 프로그래밍 역량 (Python,Go, C++) · ML/DL 관련 경험 (TensorFlow)
실시간 유해 콘텐츠 필터링 서비스
■ 연구 내용 · 영상 내 유해 장면 검출 및 필터링 처리 기술 개발 · 구글 MediaPipe 및 관련된 Open Source, Framework 들을 응용하여 PoC 개발 · 예시) - 욕설을 뜻하는 손가락 또는 몸동작들을 인식하여 해당 부분 모자이크 하기 - 칼과 같은 위헙용 도구를 인식하여 관련 부분 흐리게 하기 - 피가 많이 보이는 등 잔인한 장면을 인식하여 필터링 처리하기 ■ 연구 목적 · 유해 장면 감지 및 이미지 필터링 처리 기술 확보 · 인공지능 개발 환경 업무에 적용 가능한 AI 서비스 개발 지식 습득 ■ 활용 계획 · SKT 미디어 플랫폼 내 VoD 및 영상 통화 처리 기술 활용 ■ 관련 경험/역량 · 머신러닝, 딥러닝 모델 학습 경험 · Python Programming 역량 · Web 개발 경험 (HTML5, Javascript)
영상 AI 기반 공간 POI 인식 및 변화 감지 기술 연구
■ 연구 내용 · 스마트폰 이미지에서 공간 POI 정보 인식 (간판, 이정표 등) · 서로 다른 시간에서 촬영된 스마트폰 이미지에서 POI 변화 감지 ■ 연구 목적 · POI 인지와 POI 변화 감지 기술을 통한 실 공간 이해 기술 확보 · Visual Localization (보행자 길안내) 기술 고도화 · Smart Building/Factory, 로봇/드론, 자율주행 차량, AR 서비스, meatavere, digital twin 등 다양한 기술 구현의 원천 기술 확보 ■ 활용 계획 · Visual Localization (보행자 길안내) 기술 활용 · Smart Building/Factory, 로봇/드론, 자율주행 차량에 활용 · AR 서비스, 메타버스, Digital twin에 활용 ■ 관련 경험/역량 · Computer vision, ML/DL 관련 프로젝트 경험
AI 기반 5G 단말 성능/소비 전력 최적화
■ 연구 내용 · 단말 생성 데이터 기반 App.별 트래픽 패턴 분석 · 단말 생성 데이터 기반 사용자의 위치 이동 (정지/이동 등) 분석 · 단말 내 통신 기능 및 세부 설정, 성능 사이의 Correlation 분석 · 분석 결과를 바탕으로 단말 성능 개선 알고리즘 개발/시연 ■ 연구 목적 · 기지국에서 파악하기 어려운 단말 고유의 데이터를 분석하여 단말별 동작 Differentiation 및 성능 최적화 방안 도출 ■ 활용 계획 · SKT 단말 차별화를 위한 선행 기술 확보 · 중장기적 관점에서 SKT 단말 개발 Roadmap 수립 ■ 관련 경험/역량 · ML/DL 기반 시계열 데이터 분석 경험 · LTE/5G 시스템에 대한 기본적인 이해 · 데이터 분석 및 통신 알고리즘 검증을 위한 Python/R Programming 역량
5G DNA* 기술 개발 (*Digital Network Automation)
■ 연구 내용  · 5G 무선망에서 수집되는 빅데이터 분석에 기반한 운용 지능화 기술 개발 · 고객 체감 개선을 위한 서비스 기술 개발 ■ 연구 목적  · 고객 체감을 향상시킬 수 있는 망운용 및 신규 서비스 제공 ■ 활용 계획  · 실제 무선망 데이터 분석 적용을 통한 유용성 확인 및 검증 · IPR/논문등을 통한 지원자 역량 개발 ■ 관련 경험/역량  · ML라이브러리 적용을 통한 데이터 분석 경험(Unsupervised Classification등) · Big Data 분석을 통한 상호연관성 및 Insight 도출 경험 · 이동통신 무선망에 대한 기본적인 지식
Language-Image Multi-modal AI 기술 연구
■ 연구 내용 · Vision-Language Pretraining 기술 고도화 · Vision-Language Pretraining Model 응용 기술 개발 ■ 연구 목적 · 기술 고도화를 통한 Vision-Language Pretraining State-of-the-Art 기술 확보 · Vision-Language Pretraining Model의 응용 분야 검토 · 응용 분야별 Vision-Language Pretraining 최적화 기술 확보 ■ 활용 계획 · Vision-Language Pretraining Model의 선행 기술 확보 차원의 활용 · Vision-Language Pretraining Model의 응용 분야를 발굴하여 실제 적용 검토 ■ 관련 경험/역량 · 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전, 자연어 처리 연구 경험 · 최신 Vision-Language Pretraining 연구 및 개발 동향 이해
AI 큐레이션 강의 추천을 위한 챗봇 엔진 개발
■ 연구 내용 · 사내강의 추천시스템에서 사용자와 시스템간 자연어 대화를 통한 강의추천 프로세스에 활용될 chatbot 엔진구현 . 자연스러운 대화를 위한 한글 대화형 모델연구 (Text 생성모형, Question-Answer 모델/엔진 구현 등) . 자연스러운 대화가 가능한 chatbot 구현을 위한 기술요소 전반 . 대화형 모델구축을 위한 데이터 수집 ■ 연구 목적 · 추천시스템에서 시스템에서 제공하는 단방향의 의사소통이 아닌 자연어 기반 상호소통 기능을 강화하고자 함 ■ 활용 계획 · 사내강의 추천시스템에서 사용자와 시스템간 자연어 대화를 통한 강의추천 프로세스에 활용될 chatbot 엔진으로 활용 ■ 관련 경험/역량 · QA 모델링, seq2seq, BERT 등의 conversational AI 모델 관련 분석 기법 경험 . rasaNLU 또는 그 외 chatbot 구현을 위한 오픈소스 경험 . 한국어 텍스트 분석 경험
■ 연구 내용 · NASA Turbofan Engine dataset을 활용하여 RUL을 예측하는 모델을 개발 · Feature Engineering 수행 · SOTA(State of the art)기술을 활용하여 최소 2개 이상의 모델을 개발 및 테스트 한 후 결과 비교 ■ 연구 목적 · 기기의 Data를 수집하고 이를 기반으로 RUL을 예측하여 예기치 못한 사고나 Downtime을 예방하며, 경제성 높은 정비계획을 수립 ■ 활용 계획 · 연구 결과를 SKT Grandview에 탑재하여 서비스의 모델을 강화하는 기술로 활용 ■ 관련 경험/역량 · ML/DL을 활용한 Feature Engineering 또는 모델 개발 경험 · Python 프로그래밍 역량