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자료유형
학술저널
저자정보
박인규 (마이폴학교) 이주연 (전주비전대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제7권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
32 - 38 (7page)
DOI
10.33097/JNCTA.2023.07.01.32

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최근에 다양한 분야에서 인공지능이 이용되고 있으나, 대부분의 인공지능은 파이썬 언어 및 라이브러리를사용해서 구현하며, PC에서 동작한다. 하지만, 마이크로컨트롤러 기반의 임베디드 보드는 PC보다 성능이 낮아서파이썬 환경을 사용하지 않는다. 본 논문에서는 라즈베리파이 피코 보드와 PC의 성능평가를 수행하였고, 성능평가방법으로는 다양한 함수를 학습한 후의 예측에 드는 시간을 측정하였다. 실험 결과, 라즈베리파이 피코 보드의 성능은 PC 성능의 약 1/85 정도의 성능을 나타냄을 확인하였다. 결론적으로, IoT 기반의 전력 설비의 측정 데이터를 실시간 예측하는 딥러닝 분야를 적용하는 데 있어서 라즈베리파이 피코 보드가 적절한 임베디드 시스템임을확인하였다.
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