• 산업문제명저성능 디바이스형 딥러닝 모델 검증 및 제안
• 기업㈜디파인
• 키워드IoT, 딥러닝
• 산업문제 내용· 기업소개 : ㈜디파인- 시스템 소프트웨어 개발 및 공급하는 기업으로 생활폐기물 최적수거 시스템, 유해조수 퇴치 시스템, 딥러닝 기반 스마트 주차 시스템 등을 개발 및 공급 · 산업문제 : 1. 실시간 객체 탐지가 가능한 딥러닝 모델 적용하여 서비스를 개발하고 있지만, 실제 저성능 디바이스에서 영상 분석을 수행할 경우 성능 지연이 수반되어 수학적 원리 및 개선방향을 도출하여 모델의 변경이나 경량화 방식 등을 제안 받고자 함 2. 저성능의 디바이스에서 동작 가능한 유해조수를 탐지하는 알고리즘 개발
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 1. 저성능 디바이스(Latte Panda)의 설정 변경 2. 입력 dimension 변경과 기기의 멀티코어 환경을 활용하여 현재 사용하고 있는 모델을 수정하거나 재학습하지 않아도 실제 탐지 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 프레임수 조절을 통해 지연시간을 줄일 수 있음을 확인하였음 3. 현재 이 방법을 시제품에 직접 적용하여 필드테스트를 진행하기 위해 준비단계에 있음 4. SSD MOBILENET V1 모델 사용 5. 최근 잘 알려진 객체탐지관련 딥러닝 기법 중 하나인 SSD MOBILENET을 사용하여 기존 사용모델의 결과보다 높은 프레임 처리속도를 얻는 것을 확인 하였고, 실제 저성능 디바이스에서도 향상된 결과를 얻을 수 있을 것이라 기대됨 · 활용계획 및 기대성과 : 현장에서 우수성이 입증되는 경우 전국적 지역 확대, 제품 다양화를 통한 해외시장 진출, 유해조수 연계사업 추진 등을 통하여 기업뿐만 아니라 국가적으로 경제적 부가창출이 가능할 것으로 기대함