DOI QR코드

DOI QR Code

Jetson Nano와 3D프린터를 이용한 인공지능 교육용 키트 제작

Manufacture artificial intelligence education kit using Jetson Nano and 3D printer

  • 박성주 ((주)전남4차산업협동조합) ;
  • 김남호 (호남대학교 컴퓨터공학과)
  • 투고 : 2022.08.02
  • 심사 : 2022.11.14
  • 발행 : 2022.12.31

초록

본 논문에서는 인공지능교육의 어려움을 해결하기 위하여 인공지능 교육에 활용이 가능한 교육용 키트를 개발하였다. 이를 통하여 이론 중심에서 실무 위주의 경험을 학습하기 위한 CNN과 OpenCV를 이용하여 컴퓨터 비전 기술을 이용한 사람 인식(Object Detection and Person Detection in Computer Vision)과 특정 오브젝트를 학습시키고 인식시키는 사용자 이미지인식(Your Own Image Recognition), 사용자 객체 분류(Segmentation) 및 세분화(Classification Datasets), 학습된 타켓을 공격하는 IoT하드웨어 제어와 인공지능보드인 Jetson Nano GPIO를 제어함으로써 효과적인 인공지능 학습에 도움이 되는 교재를 개발하여 활용할 수 있도록 하였다.

In this paper, an educational kit that can be used in AI education was developed to solve the difficulties of AI education. Through this, object detection and person detection in computer vision using CNN and OpenCV to learn practical-oriented experiences from theory-centered and user image recognition (Your Own) that learns and recognizes specific objects Image Recognition), user object classification (Segmentation) and segmentation (Classification Datasets), IoT hardware control that attacks the learned target, and Jetson Nano GPIO, an AI board, are developed and utilized to develop and utilize textbooks that help effective AI learning made it possible.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2022-RS-2022-00156287)

참고문헌

  1. Jetson Nano(2022), https://github.com/dusty-nv/jetson-inference (accessed Aug., 20, 2022).
  2. 김진수, 김민구, 반성범, "임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 최적화에 관한 연구," 스마트미디어저널, 제7권, 제2호, 40-46쪽, 2018년 6월 https://doi.org/10.30693/SMJ.2018.7.2.40
  3. 김영광, 김진술, "자율주행 환경에서 이미지 객체분할을 위한 강화된 DFCN 알고리즘 성능연구," 스마트미디어저널, 제9권, 제4호, 9-16쪽, 2020년 12월
  4. 박정훈, 임강빈 "실시간 시선 추적기반 스마트 의료기기 고찰," 스마트미디어저널, 제10권 제1호, 9-15쪽, 2021년 03월
  5. 이대건, 조은지, "합성곱 신경망 기반의 딥러닝에 의한 수치표면모델의 객체분류," 한국측량학회지, 제37권, 제6호, 435-444쪽, 2019년 12월 https://doi.org/10.7848/KSGPC.2019.37.6.435
  6. 송경빈, "인공지능 기술 및 원리의 이해"(2018), https://brunch.co.kr/@linecard/321 (accessed Aug., 24, 2022).
  7. CNN(2019), https://ebbnflow.tistory.com/119 (accessed Aug., 24, 2022).
  8. Jetson Developer Kits(2022), https://developer.nvidia.com/embedded/ (accessed Aug., 25, 2022).
  9. 전희경, "Deep Learning을 위한 GPGPU기반 Convolution 가속기 구현," 전기전자학회논문지, 제20권, 제3호, 303-306쪽, 2016년 9월 https://doi.org/10.7471/IKEEE.2016.20.3.303
  10. 김운기, 조성원, "SSD-Mobilenet과 ResNet을 이용한 모바일 기기용 자동차 번호판 인식 시스템," 스마트미디어저널, 제9권, 제2호, 92-98쪽, 2020년 6월 https://doi.org/10.30693/SMJ.2020.9.2.92
  11. 갈아먹는 머신러닝(2020), https://yeomko.tistory.com/20 (accessed Aug., 20, 2022).
  12. 임송원, "물체인식 딥러닝 모델 구성을 위한 파이썬 기반 Annotation 툴 개발," 방송공학회논문지, 제25권, 제3호, 386-398쪽, 2020년 5월 https://doi.org/10.5909/JBE.2020.25.3.386
  13. SSD(2019), https://taeu.github.io/paper/deeplearning-paper-ssd/ (accessed Aug., 21, 2022).
  14. 장선혜, 조희은, "엣지 디바이스에서의 딥러닝 기반 차량 인식 및 속도 추정을 통한 스마트 횡단보도 시스템 설계 및 구현," 한국정보통신학회논문지, 제24권, 제4호, 467-473쪽, 2020년 4월 https://doi.org/10.6109/JKIICE.2020.24.4.467
  15. 류미영, 한선관, "딥러닝 개념을 위한 인공지능 교육 프로그램," 한국정보교육학회논문지, 제23권, 제6호, 583-590쪽, 2019년