2019년 추계학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
임베디드 기반 딥러닝을 활용한 EOIR영상 합성 연구 |
| 영문제목(English Title) |
Research on EO / IR Image Synthesis Using Embedded-Based Deep Learning |
| 저자(Author) |
박현주
이감연
신민구
황재영
Hyun-Ju Park
Kam-Youn Lee
Min-Ku Shin
Jae-Young Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0611 ~ 0612 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 인공지능 분야에서 딥러닝 기술은 매우 다양한 활용방안을 제시하고 있지만 방대한 양의 데이터 처리를 위해 고성능의 컴퓨팅 자원을 요구하기에 응용에 있어 제약사항이 많다. 본 논문에서는 딥러닝이 운용가능한 임베디드 시스템을 제안하고 EO/IR센서영상 합성을 위한 딥러닝 아키텍처를 구현 및 실험하여 전용 딥러닝 서버 시스템과 동일한 수행 결과를 도출함을 보여줌으로서 제안 기술의 실용성을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Recently, deep learning technology has proposed a variety of applications in the field of artificial intelligence, but there are many limitations in application because it requires high-performance computing resources for processing a large amount of data. In this paper, we demonstrate the practicality of the proposed technology by suggesting an embedded system that can run deep learning, and implementing and experimenting with the deep learning architecture for EO / IR sensor image synthesis to derive the same results as the dedicated deep learning server system. |
| 키워드(Keyword) |
인공지능
딥러닝
EO
IR
영상 합성
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