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엣지 컴퓨팅을 활용한 AI 모델 실시간 성능 최적화
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.135-137
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468745
원문정보
초록
- 한국어
- 차세대 컴퓨팅의 발전으로 자율주행뿐만 아니라 IoT, 스마트 시티 기술, 산업 자동화 및 로봇처럼 다양한 분야에서 연산 시간을 단축하고 실시간 성능을 향상시키며 더욱 효율적이고 실용적인 솔루션 을 개발하기 위한 연구가 크게 주목받고 있다. 엣지 컴퓨팅은 자율주행 기술의 주요 문제인 실시간 의 사 결정에 대한 해결책으로 개발되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 기 술을 활용하여 Jetson Xavier NX에 Unet을 구현하여, TensorRT를 이용한 Inference time을 향상시키 는 AI 모델 최적화 방법론을 제안하고자 한다.
목차
요약
1. 서론
2. 엣지 컴퓨팅
3. 관련 연구
4. 제안 방법
5. 실험
6. 결론
Acknowledgement
참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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