• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2024

실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.244-245
• /
• 2022

최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.

• 우주기술과 응용
• /
• 제3권1호
• /
• pp.44-57
• /
• 2023

상호 호혜적으로 진행되는 심우주 탐사 시장에서 우리나라와 같은 심우주 탐사의 후발주자가 심우주 탐사선진국과 빠르게 보조를 맞추기 위해서는 개발기간과 비용을 줄일 수 있는 표준 심우주 탐사선 모델 도출이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 심우주 탐사선에 요구되는 공통설계를 기반으로 하는 표준 심우주탐사선 기본형, 경량형, 및 확장형에 대한 개념 및 형상을 새롭게 제시하였다. 제시된 형상은 모듈화 설계를 바탕으로 하여 확장성 및 설계/구현 효율성을 높였다. 그리고, 표준 심우주 탐사선의 3가지 형태에 적용 가능한 경량화/확장성을 기반으로 하는 전기시스템 설계에 대해서도 기술하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.93-98
• /
• 2021

딥 러닝의 발전으로 다양한 AI 기반의 응용이 많아지고, 그 모델의 규모도 매우 커지고 있다. 그러나 임베디드 기기와 같이 자원이 제한적인 환경에서는 모델의 적용이 어렵거나 전력 부족 등의 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해서 클라우드 기술 또는 오프로딩 기술을 활용하거나, 모델의 매개변수 개수를 줄이거나 계산을 최적화하는 등의 경량화 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 다양한 프레임워크들의 상호 교환 포맷으로 사용되고 있는 ONNX(개방형 신경망 교환 포맷) 포맷에 딥러닝 경량화 방법 중 학습된 모델의 양자화를 적용한다. 경량화 전 모델과의 신경망 구조와 추론성능을 비교하고, 양자화를 위한 다양한 모듈 방식를 분석한다. 실험을 통해 ONNX의 양자화 결과, 정확도는 차이가 거의 없으며 기존 모델보다 매개변수 크기가 압축되었으며 추론 시간 또한 전보다 최적화되었음을 알 수 있었다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제20권3호
• /
• pp.405-412
• /
• 2008

친환경 콘크리트 개발의 의미와 한계를 파악하기 위해 알칼리 활성 경량콘크리트 6배합이 실험되었다. 무시멘트 친환경 결합재를 생산하기 위해 고로슬래그와 분말형 규산나트륨이 각각 모재와 활성화제로 이용되었다. 최대직경 13 mm의 경량골재가 굵은골재로 이용되었으며, 최대직경 5 mm의 경량골재가 천연모래의 용적비로 0, 15, 30, 50, 75 및 100% 치환되었다. 굳지 않은 콘크리트에서는 시간경과에 따른 슬럼프 변화가 측정되었으며, 굳은 콘크리트에서는 재령에 따른 압축강도 발현속도, 할렬인장강도, 파괴계수, 탄성계수, 응력-변형률 관계, 부착강도 및 건조수축 변형률이 측정되었다. 실험된 알칼리 활성 경량콘크리트의 압축강도는 경량 잔골재 치환율이 30% 이상일 때 급격히 감소하였다. 특히 사용된 경량골재의 불연속 입도분포는 콘크리트의 역학적 특성들을 나쁘게 만들었다. 알칼리 활성 경량콘크리트의 역학적 특성들은 보통포틀랜드시멘트 경량콘크리트를 위해 제시된 ACI 318-05 및 EC 2 설계기준 또는 Slate 등의 제안모델들과 비교되었다. 또한 측정된 응력-변형률 관계는 보통포틀랜드시멘트 경량콘크리트의 실험 결과에 근거하여 제시된 Tasnimi의 모델과 비교되었다. 실험 결과와 각 제안 모델들과의 비교는 잘 일치하지 않았다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.87-96
• /
• 2009

본 논문에서는 기존의 규칙 기반 방법과 통계 기반 방법의 장점을 취하면서도 메모리 사용량이 적은 한국어 띄어쓰기 교정 시스템을 제안한다. 또한 철자 오류와 조사 생략이 빈번히 발생하는 모바일 구어체에 강건하도록 모델을 학습시키기 위해서 일반 구어체 말뭉치로부터 가상의 구어체 말뭉치를 자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 새로운 음절 패턴에 대한 적용 범위를 증가시키기 위해서 음절 유니그램 통계 정보를 이용하며, 정밀도 향상을 위해서 음절 바이그램 이상의 오류 교정 규칙을 이용한다. 가상의 모바일 구어체 문장에 대한 실험 결과에 따르면 제안 시스템은 1MB 내외의 적은 메모리를 사용하면서도 92.10%(일반 구어체 말뭉치에서 93.80%, 일반 균형 말뭉치에서 94.07%)라는 비교적 높은 정밀도를 보였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제37권9호
• /
• pp.1099-1107
• /
• 2013

본 연구에서는 알루미늄 압출재로 구성된 한국형 표준전동차모델(K-EMU)의 차체를 대상으로 치수 최적설계와 구조체 소재 변경을 통한 경량화방안에 대해 연구하였다. 우선 K-EMU 차체의 하부구조, 측벽구조, 단부구조의 부재별 두께를 현재의 압출가능 두께를 적용하여 치수 최적화 기법으로 약 14.8% 경량화 하였다. 그리고 치수최적설계 된 K-EMU 차체에 유지보수성이 좋은 고장력강(SMA570)재질의 프레임타입 하부구조를 적용하여 초기 K-EMU 차체대비 약 3.8% 경량화 된 하이브리드 차체를 도출하였다. 마지막으로 샌드위치 복합재를 하부구조와 지붕구조에 적용하여 초기 K-EMU 차체대비 약 30% 경량화 된 초경량 하이브리드 차체를 도출하였다. 도출된 차체 모델들은 모두 전동차 구조체 하중시험법을 만족하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제13권6호
• /
• pp.16-23
• /
• 2024

돼지는 꿀꿀거림, 기침, 비명과 같은 다양한 소리로 환경에 대한 반응과 건강 상태를 나타낸다. 돼지 음성의 중요성으로 최근 들어 돼지의 음성은 축산업 종사자에게 매우 중요한 데이터로 활발하게 연구되고 있다. 이를 위해 돼지의 음성 패턴을 분석하여 농장 소음 속에서 돼지의 음성을 구분하고 음성과 기침 소리를 구분하는 경량화 MobileNet 모델을 제안한다. 이 MobileNet은 돈사 내에서 다양한 배경 잡음, 기침 소리 등의 다양한 소리 속에서 돼지의 음성만을 정밀하게 구분하고 분석할 수 있었다. 테스트 결과, 이 모델은 98.2%의 높은 정확도를 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 돼지의 감정 분석, 스트레스 파악 등의 문제 해결을 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2023

많은 연산량을 가진 딥러닝은 초소형 IoT 장치나 모바일 장치에 구현하기가 어렵다. 최근에는 이러한 장치에서도 딥러닝을 구현할 수 있도록 모델의 연산량을 줄이는 딥러닝 경량화 기술이 소개되었다. 양자화는 연속적인 분포를 가지는 파라미터 값들을 고정된 비트의 이산 값으로 표현하여 모델의 메모리 및 크기 등을 줄여 효율적으로 사용할 수 있는 경량화 기법이다. 그러나 양자화로 인한 이산 값 표현으로 인해 모델의 정확도가 낮아지게 된다. 본 논문에서는 정확도를 개선할 수 있는 다양한 양자화 기술을 소개한다. 먼저 기존 양자화 기술 중 APoT와 EWGS를 선택하여 동일한 환경에서 실험을 통해 결과를 비교 분석하였다. 선택된 기술은 ResNet모델에서 CIFAR-10 또는 CIFAR-100 데이터 세트로 훈련되고 테스트 되었다. 실험 결과 분석을 통해 기존 양자화 기술의 문제점을 파악하고 향후 연구에 대한 방향성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.234-235
• /
• 2012

본 논문에서는 모바일 단말에 최적화원 VM(Virtual Machine)인 경량화된 PVI(Private Virtual Instance)를 프로비저닝하여 가상단발상의 Rich 앱에 고성능 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크를 제공하고 모바일 클라우드 서비스를 위한 개방형 개발 환경 및 서비스 환경을 제공하는 새로운 모바일 클라우드 모델을 제안한다.