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초해상화 딥러닝 모델의 엣지 컴퓨팅 적용을 위한 경량화 방안 연구
Lightweight Methods for Edge Computing Application of Super-resolution Deep Learning Model

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  • 발행기관
    한국EA학회 바로가기
  • 간행물
    한국EA학회 학술발표논문집 바로가기
  • 통권
    2021년 한국EA학회 추계학술대회 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.157-164
  • 저자
    오승민 , 윤준철 , 김영관 , 김진술
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A427344

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원문정보

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 바이큐빅 보간법(Bicubic Interpolation)
2.2 SRCNN
3. 제안 방법 및 실험
3.1 데이터 세트
3.2 제안된 SRCNN 모델
3.3 실험 환경
4. 실험 결과
5. 결론 및  향후 연구
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

키워드

초해상화 딥러닝 엣지 컴퓨팅 모델 경량화

저자

  • 오승민 [ Seung-Min Oh | 전남대학교 ICT 융합시스템공학과 ]
  • 윤준철 [ Jun-Churl Yoon | 한국전력공사 디지털변환처 ]
  • 김영관 [ Young-Kwan Kim | 한국전력공사 ]
  • 김진술 [ Jin-Sul Kim | 전남대학교 ICT 융합시스템공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국EA학회 [한국엔터프라이즈아키텍처학회]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    한국EA학회는 전사적 관점의 아키텍처 개념 및 원칙을 국내 민간기업 및 정부기관에 적용 확산시키고, EA 및 관련 분야의 연구, 전문인력의 양성 및 정책적 건의 등을 통해 기업 및 정부기관의 경쟁력 및 생산성을 향상시키고, 우리나라 지식 기반 산업 등의 고도화를 도모하는 것을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국EA학회 학술발표논문집
  • 간기
    연간
  • 수록기간
    2004~2024
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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