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이재덕(Jaeduk Lee),최완(Wan Choi) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
분산 학습은 엣지 기기들의 컴퓨팅 자원이나 풍부한 데이터를 활용해 신경망을 학습시키기 위하여 소개되었다. 그러나 엣지 기기들은 일반적으로 제한된 컴퓨팅 능력을 갖기 때문에, 엣지 기기들이 크기가 큰 신경망 모델을 학습하는 것은 매우 어려운 문제이다. 제한된 자원을 갖는 엣지 기기들에서도 신경망 모델 학습이 가능하도록, 최근 엣지 기기와 중앙서버가 협력하여 신경망을 학습하는 분할 학습(split learning)이 제안되었다. 분할 학습은 전체 신경망 모델을 엣지 모델 및 서버 모델 두 부분으로 나누어, 제한된 자원을 갖는 엣지 기기들이 엣지 모델 학습만 담당하는 방법이다. 그러나 분할학습은 엣지 기기들이 연속적으로 학습에 참여하기 때문에, 분할 학습의 성능은 엣지 기기들의 데이터 분포에 크게 영향을 받게 된다. 따라서 본 연구에서는 분할 학습에서 엣지 기기들의 데이터 분포 영향을 줄이기 위한 클래스 별 가중치 재조정 기반의 분할 학습 방법을 최초로 제안한다. CIFAR 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 제안한 방법이 엣지기기들의 데이터가 non-independent and identically distributed (non-IID)한 환경에서 분할 학습 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.
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중고스마트폰 업사이클링을 통한 보행위험요인 인지판단 연구
장일준(IlJoon Chang),정종모(Jongmo Jeong),이재덕(Jaeduk Lee),안세영(Se-young Ahn) 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회논문지 Vol.22 No.1
보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다. In order to secure pedestrians’ right to walk, we have up-cycled second hand mobile phones to overcome limitations of the existing survey methods, analysis methods, and diagnosis to reduce pedestrian traffic accidents. Second hand mobile phones were up-cycled to produce mobile CCTVs and installed in areas where pedestrian deaths rate is high to secure image data sets for the period of more than 24 hours. It was analyzed by applying image visualization technology and clouding reporting technology, and more precise and accurate results were derived through modeling based on artificial intelligence learning and GIS-based diagnostic guidance. As a result, it was possible to analyze the risk factors and number of pedestrian safety, and even factors that were not known in the existing method could be derived. In addition, the traffic accident risk index was derived by converting data into one year to verify whether second hand mobile phone up-cycling mobile CCTV will be an objective tool for finding pedestrian risk factors. Up-cycling mobile CCTV of second hand mobile phones newly applied through research can be used as a new tool to find pedestrian risk factors, and it can be used as a service to protect the safety of the traffic vulnerable other than pedestrians.
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