http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
고속 해상 객체 분류를 위한 양자화 적용 기반 CNN 딥러닝 모델 성능 비교 분석
이성주 ( Seong-ju Lee ),이효찬 ( Hyo-chan Lee ),송현학 ( Hyun-hak Song ),전호석 ( Ho-seok Jeon ),임태호 ( Tae-ho Im ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.2
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가 될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다. As artificial intelligence(AI) technologies, which have made rapid growth recently, began to be applied to the marine environment such as ships, there have been active researches on the application of CNN-based models specialized for digital videos. In E-Navigation service, which is combined with various technologies to detect floating objects of clash risk to reduce human errors and prevent fires inside ships, real-time processing is of huge importance. More functions added, however, mean a need for high-performance processes, which raises prices and poses a cost burden on shipowners. This study thus set out to propose a method capable of processing information at a high rate while maintaining the accuracy by applying Quantization techniques of a deep learning model. First, videos were pre-processed fit for the detection of floating matters in the sea to ensure the efficient transmission of video data to the deep learning entry. Secondly, the quantization technique, one of lightweight techniques for a deep learning model, was applied to reduce the usage rate of memory and increase the processing speed. Finally, the proposed deep learning model to which video pre-processing and quantization were applied was applied to various embedded boards to measure its accuracy and processing speed and test its performance. The proposed method was able to reduce the usage of memory capacity four times and improve the processing speed about four to five times while maintaining the old accuracy of recognition.
3D Multi-chip packaging을 위한 열 설계 및 열전 냉각 성능 시뮬레이션
장봉균(B. Jang),현승민(S. Hyun),김재현(J.-H. Kim),이학주(H.-J. Lee) 한국정밀공학회 2009 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2009 No.10월
MCP 기술을 이용한 반도체 칩에서 문제가 되는 방열문제를 해결하기 위한 방법으로 열전 냉각 소자를 이용하여 열을 방출 시키는 방법에 관하여 연구를 수행하였다. 시뮬레이션을 통하여 열전 소자가 작동할 때, 흡수하는 열량을 계산할 수 있었으며, 열전 소자의 냉각 성능도 평가할 수 있었다. 이러한 열 해석 및 열전 해석을 통하여 적층 구조의 MCP 모듈을 위한 열 설계 및 효율적 냉각을 가능하게 할 수 있을 것이다.