http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
다중 애플리케이션 처리를 위한 경량 인공지능 하드웨어 기반 통합 프레임워크 연구
전석훈(Seok-Hun Jeon),이재학(Jae-Hack Lee),한지수(Ji-Su Han),김병수(Byung-Soo Kim) 한국전자통신학회 2019 한국전자통신학회 논문지 Vol.14 No.5
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다. A lightweight artificial intelligence hardware has made great strides in many application areas. In general, a lightweight artificial intelligence system consist of lightweight artificial intelligence engine and preprocessor including feature selection, generation, extraction, and normalization. In order to achieve optimal performance in broad range of applications, lightweight artificial intelligence system needs to choose a good preprocessing function and set their respective hyper-parameters. This paper proposes a unified framework for a lightweight artificial intelligence system and utilization method for finding models with optimal performance to use on a given dataset. The proposed unified framework can easily generate a model combined with preprocessing functions and lightweight artificial intelligence engine. In performance evaluation using handwritten image dataset and fall detection dataset measured with inertial sensor, the proposed unified framework showed building optimal artificial intelligence models with over 90% test accuracy.
경량 인공지능 엔진 기반 연속 구간 선형 혈압추정 시스템에 관한 연구
전석훈(Seok-hun Jeon),이정철(Jung-Chul Lee),김병수(Byung-Soo Kim) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
The importance of diagnosing hypertension has been emphasized due to the recent aging society and increasing obesity. Although a blood pressure estimation system with high accuracy based on deep learning and complex machine learning algorithms is being developed, it is hard to be implemented in an actual embedded system due to high computational complexity. In this paper, a lightweight artificial intelligence-based piecewise linear blood pressure estimation system is proposed. The proposed system with low computational complexity is implemented in a lightweight embedded systems. Performance evalueation result show that the proposed system can continuously estimate blood pressure with relatively high accuracy in a short time
공간구문론을 활용한 서울시 역세권 청년주택 대상지 용도상향 기준 계량화 방안
김성훈,송민호,전석훈,최내영,박민호,Kim, Seong-Hun,Song, Min-Ho,Jeon, Seok-Hoon,Choei, Nae-Young,Bak, Min-Ho 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1
역세권 2030청년주택은 청년주거문제가 조명되면서 서울시가 추진해 온 관련정책 가운데 가장 효과적으로 청년층을 위한 임대주택을 공급해 오고 있다. 그럼에도 불구하고 아직까지는 그 공급량이 서울시가 당초 계획했던 목표량에 크게 미치지 못하여 충분한 정책효과를 달성하기 어려운 것이 현실이다. 본고에서는 이러한 역세권 2030청년주택의 공급부진 문제 해소를 위한 하나의 유효한 방안으로서 용도지역 상향(업조닝) 가능여부 판정을 위한 용도지역 간 인접성 판단기준이 명료하게 제시될 필요가 있다고 보았다. 이러한 맥락에서 본 연구는 용도지역 간 인접성 판단의 준거가 되는 역세권 청년주택 운영지침 상의 인접성 판별 모식도와 함께, 인접성 판단이 이미 이루어진 청년주택사업결정 공고, 고시 사례들을 중심으로 공간구문론을 활용한 공간구조 분석을 수행해보았다. 공간구조도 검토결과, 축공간도는 구성이 불가능한 것으로 판명되어 볼록공간도를 활용하였고, 볼록공간도를 활용한 결과 모든 분석 사례에 있어 깊이(Depth)가 2 이하 일 때 두 공간은 서로 인접하게 되어 용도지역 상향을 위한 용도지역 간 인접성 조건을 충족함을 알 수 있었다. After the housing shortage problem for the youths has invoked substantial social attention recently, Seoul's 2030 Youth Housing Program has been timely improvised and successfully providing the decent rental housing packages for the deprived youths of the City. Its housing supply rate, nevertheless, did not sufficiently catch up with the actual need of the youth group so that the program goal is seen by many to be difficult to readily achieve. In an effort to counteract such adversities, it is seen, in this study, that the clarification of the criteria that judges adjacency condition for up-zoning when a candidate housing site is adjoining to a denser land-use classes could be one effective method to augment its supply rate. This study, in this context, has performed spatial structure analyses via space syntax method against: 1) the conceptual diagram in the City's official manual that renders the acceptable adjacency conditions, and; 2) numerous real-world 2030 Youth Housing cases enlisted in the City's public notices that permit their construction. The consequences are that the axial map is not applicable whereas the convex map is adequate for the purpose at hand, and, among all the cases, those spaces that are adjacent with its Depth of less than 2 are seen to successfully satisfy the official adjacency condition for the up-zoning.