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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,612 - 1,617 (6page)
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최근 재난 안전 기술 분야에 인공지능 기술을 적극적으로 받아들여 재해율을 감소시키고자 하는 연구가 확산되고 있다. 특히 재난 현장에서 구조 활동을 효과적으로 수행하기 위해서는 요구조자를 신속하게 탐색하는 것이 중요하지만 재난 환경의 특성상 요구조자를 탐색하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 요구조자 탐색을 위한 소방관용 스마트 헬멧에서 동작 가능한 인공지능 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 최적의 SoC를 선정하고 이를 임베디드 시스템으로 개발하였으며 범용적인 인공지능 S/W를 시험 동작함으로써 향후 스마트 헬멧 연구를 위한 임베디드 시스템이 인공지능 S/W 운용 플랫폼으로 적합함을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 임베디드 시스템 S/W 제작
Ⅳ. 실험 방법 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
A. Restas, “Drone applications for supporting disaster management,” World Journal of Engineering and Technology, vol. 3, no. 03, pp. 316, 2015.
M. Hassanalian and A. Abdelkefi, “Classifications, applications, and design challenges of drones: A review,” Progress in Aerospace Sciences, vol. 91, pp. 99-131. 2017.
H. J Park, K. Y. Lee, M. K, Shin, and J. Y. Hwang, “Research on EO / IR Image Synthesis Using Embedded- Based Deep Learning,” Annual conference on Information & Communication Engineering, vol. 23, no. 2, pp. 611-612, 2019.
S. I. Hassan, L. M. Dang, S. H. Im, K. B. Min, J. Y. Nam, and H. J. Moon, “Damage Detection and Classification System for Sewer Inspection using Convolutional Neural Networks based on Deep Learning,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 22, no. 3, pp. 451-457, 2018
S. Han, H. Mao, and W. J. Dally, “Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with pruning, trained quantization and Huffman coding,” In Proc. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Jun. 2015.
M. Hassanalian and A. Abdelkefi, “Classifications, applications, and design challenges of drones: A review,” Progress in Aerospace Sciences, vol. 91, pp. 99-131. 2017.
H. J Park, K. Y. Lee, M. K, Shin, and J. Y. Hwang, “Research on EO / IR Image Synthesis Using Embedded- Based Deep Learning,” Annual conference on Information & Communication Engineering, vol. 23, no. 2, pp. 611-612, 2019.
S. I. Hassan, L. M. Dang, S. H. Im, K. B. Min, J. Y. Nam, and H. J. Moon, “Damage Detection and Classification System for Sewer Inspection using Convolutional Neural Networks based on Deep Learning,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 22, no. 3, pp. 451-457, 2018
S. Han, H. Mao, and W. J. Dally, “Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with pruning, trained quantization and Huffman coding,” In Proc. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Jun. 2015.
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