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연합인증

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저전력 엣지컴퓨팅을 위한 인공지능 모델 최적·경량화 기술개발
Development of AI Model Optimization Techniques for Low-Power Edge Computing Platform 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한양대학교
HanYang University
연구책임자 최정욱
참여연구자 심병효
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202200004968
DB 구축일자 2022-07-09
키워드 엣지컴퓨팅.모델 최적·경량화.딥러닝.양자화.가지치기.Edge Computing.Model Optimization.Deep Learning.Quantization.Pruning.

초록

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
딥러닝 기반 인공지능 응용의 저전력 엣지 디바이스 구현을 위한 모델 경량화 기술 연구 및 응용 개발
전체 내용
◯ 딥러닝 응용의 특성에 최적화된 모델 경량화 알고리즘 개발
■ 음성 인식, 이미지 분류, 객체 인식, 비디오 분석, 자연어 처리 등에 활용되는 최신 딥러닝 응용의 모델 구조 (CNN, Transformer) 및 데이터 특성을 분석
■ 딥러닝 응용의 구조적 특성 및 가중치 중요도 분석을 통한 고압축률 모델 가지치기 알고리즘 연구
■ 딥러닝 응용의 데이터

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 최종보고서 ... 2
  • 요 약 문 ... 4
  • 목차 ... 6
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
  • (1) 기술개발 추진 배경 ... 7
  • (2) 기술개발 필요성 ... 8
  • (3) 기술개발 범위 ... 8
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 11
  • (1) 딥러닝 모델 경량화 알고리즘 개발 ... 11
  • (2) 경량 모델의 저전력 엣지 디바이스 구현 ... 20
  • (3) 모델 경량화 알고리즘을 적용한 오픈소스 SW 공개 ... 21
  • (4) 엣지 컴퓨팅용 인공지능 모델의 산업화를 위한 데이터 확보 및 데모 제작 ... 24
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 28
  • 1) 연구수행 결과 ... 28
  • 2) 목표 달성 수준 ... 35
  • 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 분석 ... 35
  • 1) 목표 미달 또는 미흡한 연구결과에 대한 원인(사유) 자체분석 내용 ... 35
  • 2) 미달 또는 미흡한 결과물에 대한 보완 활동 ... 35
  • 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 35
  • 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 36
  • (1) 기술적 측면 ... 36
  • (2) 경제적, 산업적 측면 ... 36
  • (3) 사회적 측면 ... 36
  • 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 36
  • 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 37
  • 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 38
  • 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 38
  • 4) 기타 ... 39
  • 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 39
  • 8. 연구개발비 사용실적 ... 40
  • 1) 연구개발비 사용명세서 ... 40
  • 2) 발생이자 사용명세서 ... 40
  • 3) 반납액 명세서 ... 40
  • 붙임2. 자체 보안관리 진단표 ... 41
  • 붙임3. 공개 SW 요약서 (공개SW과제만 작성) ... 43
  • 끝페이지 ... 48

표/그림 (22)

참고문헌 (25)

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