사용자 행동예측을 위한 임베디드 인공지능 엔진 및 시스템 기술 개발

Embedded artificial intelligence system development for action estimation on construction site

딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.