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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임재봉 (부산대학교) 백윤주 (부산대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제8호
발행연도
2019.8
수록면
1,588 - 1,596 (9page)
DOI
10.7840/kics.2019.44.8.1588

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

저전력 영상인식 시스템을 위한 온디바이스 심층신경망 기반 저전력 통신 기법
임재봉 ,  백윤주 한국통신학회논문지 2019.08 학술저널
온디바이스 심층신경망을 활용한 저전력 영상인식 시스템의 설계 및 구현
임재봉 ,  김범준 ,  서주희 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2019.01 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 사물인터넷 기술의 발달과 함께 저전력 영상인식 시스템이 활발하게 연구되고 있다. 기존에는 저전력 영상인식 시스템에서 높은 정확도의 영상인식 심층신경망을 활용하기 위하여, 장치에서는 이미지를 촬영만 하고 서버에서 이미지를 전달받아 영상인식 심층신경망을 활용하였다. 그러나 이미지 전달을 위한 장치와 서버 간 지속적인 통신으로 전력소모가 큰 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 온디바이스 심층신경망 기반 저전력 통신 기법을 제안하여 기존 기법의 통신 전력소모 문제를 개선하였다. 제약적인 자원의 장치에서 온디바이스 심층신경망을 활용하여, 영상인식 결과가 관심이미지인 경우에만 이미지를 전송함으로써 전력소모를 최적화하였다. 또한 제안 기법에 대한 전력소모 모델을 제시하고 기존 기법 대비 제안 기법의 전력소모와 동작시간을 평가하였다. Caltech 비디오 데이터세트를 활용하여 실험한 결과. 제안 기법은 기존 기법 대비 전력소모가 54.4% 감소함을 보였다.
#Image Recognition System #Low-Power Communication #On-Device AI #Deep Neural Network #Resource-Constrained Device #Power Consumption Model

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
W. Liu, Z. Wang, X. Liu, N. Zeng, Y. Liu, and F. E. Alsaadi, “A survey of deep neural network architectures and their applications,” Neurocomputing, vol. 234, pp. 11-26, 2007. google schola A. Botta, W. Donato, V. Persico, and A. Pescape, “Integration of cloud computing and internet of things: A survey,” Future Generation Computer Syst., vol. 56, pp. 684-700, 2016. google schola M. Aazam, I. Khan, A. A. Alsaffar, and E. Huh, “Cloud of things: Integrating internet of things and cloud computing and the issues involved,” 11th IBCAST, pp. 414-419, 2014. google schola W. Chen, J. Wilson, S. Tyree, K. Weinberger, and Y. Chen, “Compressing neural networks with the hashing trick,” Int. Conf. Machine Learning, 2015. google schola W. Shi and S. Dustdar, “The promise of edge computing,” Computer, vol. 49, no. 5, pp. 78-81, 2016. google schola

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