학술논문
다중 애플리케이션 처리를 위한 경량 인공지능 하드웨어 기반 통합 프레임워크 연구
이용수 43
- 영문명
- A Study of Unified Framework with Light Weight Artificial Intelligence Hardware for Broad range of Applications
- 발행기관
- 한국전자통신학회
- 저자명
- 전석훈(Seok-Hun Jeon) 이재학(Jae-Hack Lee) 한지수(Ji-Su Han) 김병수(Byung-Soo Kim)
- 간행물 정보
- 『한국전자통신학회 논문지』제14권 제5호, 969~976쪽, 전체 8쪽
- 주제분류
- 공학 > 전자/정보통신공학
- 파일형태
- 발행일자
- 2019.09.30
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국문 초록
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
영문 초록
A lightweight artificial intelligence hardware has made great strides in many application areas. In general, a lightweight artificial intelligence system consist of lightweight artificial intelligence engine and preprocessor including feature selection, generation, extraction, and normalization. In order to achieve optimal performance in broad range of applications, lightweight artificial intelligence system needs to choose a good preprocessing function and set
their respective hyper-parameters. This paper proposes a unified framework for a lightweight artificial intelligence system and utilization method for finding models with optimal performance to use on a given dataset. The proposed unified framework can easily generate a model combined with preprocessing functions and lightweight artificial intelligence engine. In performance evaluation using handwritten image dataset and fall detection dataset measured with inertial sensor, the proposed unified framework showed building optimal artificial intelligence models with over 90% test accuracy.
목차
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 경량 인공지능 시스템
Ⅲ. 통합 프레임워크
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결 론
키워드
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참고문헌
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