• 제목/요약/키워드: 젯슨나노

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젯슨 나노 기반 활성 함수에 따른 초해상화 알고리즘 성능 분석 연구 (A study on the Performance Analysis of Super-Resolution Algorithms by the activation functions using Jetson Nano)

  • 임재윤;김유민;김용우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.691-694
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    • 2022
  • 최근 고해상도 영상이 필요하게 되었으며, 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘은 하드웨어의 한계로 인해 임베디드 시스템에서 실행시간이 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 심층신경망 기반의 초해상도 알고리즘의 네트워크 구조를 제시하고 다양한 활성화 함수에 따른 화질 및 실행시간 성능을 분석한다. 실험 결과, 젯슨 나노보드의 다양한 활성화 함수 중 화질과 실행 시간의 관계에서 도출한 최적의 활성화 함수가 PReLU 함수임을 확인하였다.

젯슨 나노 기반의 차량 추적 캔위성 시스템 개발 (Development of CanSat System for Vehicle Tracking based on Jetson Nano)

  • 이영건;이상현;유승훈;이상구
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.556-558
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    • 2022
  • 본 논문에서는 인공지능 알고리즘을 운용할 수 있는 고성능 소형 컴퓨터인 젯슨 나노를 기반으로 차량 추적 기능을 가진 캔위성 시스템을 제안한다. 캔위성 시스템은 캔위성과 지상국으로 구성되며, 캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 장착된 센서를 통해 얻은 데이터를 무선통신을 이용해 지상국으로 전송한다. 기존 캔위성은 단순히 수집된 정보를 지상국에 전송하는 임무로 제한되며, 제한된 낙하 시간과 무선통신의 대역폭 제한으로 효율적인 임무 수행에는 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 젯슨 나노 기반의 캔위성은 사전에 학습된 신경망 모델을 이용하여 공중에서 촬영한 영상에서 차량의 위치를 실시간으로 탐지 후, 2축 모터를 이용하여 카메라를 움직여 차량을 추적한다.

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발달장애 초기 자가 진단 시스템 개발 (Development of the self-diagnosis system for initial stage of developmental disability)

  • 유원상;정현우
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권4호
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    • pp.367-372
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    • 2024
  • 발달장애는 전체 장애인 수 중에 비교적 낮은 수치에 해당되지만 장애의 정도에서 전반적으로 중증 장애로 분류되고 있다. 이러한 발달장애는 초기에 발견이 된다면 적응력과 초기 대응에 의한 치료 효과가 향상될 수 있지만, 대부분의 부모들은 자신의 아이에게서 징후를 발견하지 못하거나 치료시기를 놓치는 경우가 대다수이다. 본 논문에서는 특이적 행동특성을 기반으로 하는 초기 발달장애 징후를 객관적으로 볼 수 없는 부모나 유아기관 관계자들을 위해 발달장애 초기 특이행동 중 손 퍼덕대기(Hand-Flapping)를 인식할 수 있는 발달장애 진단 알고리듬개발의 선행연구를 수행하였다. 인지영역과 손가락을 정확하게 인식하여, 손퍼덕임 수를 정확하게 카운트하는 것을확인할 수 있었다. 빅데이터를 활용한 알고리듬의 고도화 및 기능적 성능 확장을 통해 다양한 행동패턴의 진단이 가능한 알고리듬 연구가 지속적으로 수행 및 확대될 것으로 전망된다.