ETRI-Knowledge Sharing Plaform

KOREAN
기술이전 검색
Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

On-Device Artificial Intelligence SW Technology for Visual Recognition on Edge Devices wirh Low Spec HW

Manager
Kim Jeong-Si
Participants
Kim Young Kyun, Kim Jeong-Si, Lee Moonsoo, Jung Yung Joon, Hyunwoo Cho, Seungtae Hong
Transaction Count
1
Year
2022
Project Code
21HS1900, Development of Acceleration SW Platform Technology for On-device Intelligent Information Processing in Smart Devices, Kim Jeong-Si
20HS4700, Development of Acceleration SW Platform Technology for On-device Intelligent Information Processing in Smart Devices, Kim Jeong-Si
19HS3800, Development of Acceleration SW Platform Technology for On-device Intelligent Information Processing in Smart Devices, Kim Jeong-Si
본 이전기술은 저사양 엣지 기기의 컴퓨팅 자원 한계를 극복하는 독자적인 경량 딥러닝 컴퓨팅 SW 기술을 기반으로
인터넷 연결이 없는 엣지 기기 내부에서 비전인식을 위한 고속 추론을 독립적으로 구동하게 하여 지능형 엣지 기기를 실현하는 온디바이스 인공지능 SW 기술임.

본 이전 기술은 임베디드 시스템용 딥러닝 엔진 SW 와 비전인식 응용 SW 기술을 포함함.
- 본 기술은 클라우드기반 비전인식 서비스의 한계인 개인정보 보호, 데이터 보안, 실시간 응답성, 네트워크 연결 신뢰성 등을 해결할 수 있는 온디바이스 인공지능 서비스를 가능하게 하는 온디바이스 인공지능 SW 컴퓨팅을 지원하는 것을 목적으로 함

- 온디바이스 인공지능 SW 기술에 대한 산업계 수요가 급속히 증가하고 있지만, 디바이스의 컴퓨팅 자원 제약으로 기존의 서버 시스템을 위해 개발된 인공지능 SW 기술의 활용이 불가능한 현재 기술의 한계를 극복하기 위한 임베디드 시스템에 특화된 인공지능 SW 기술 필요성에 매우 부합한 기술로 활용될 수 있음
본 기술은 현존 국내 저사양 엣지 기기 제품에 보편적으로 활용되고 있는 HW와 운영체제에 최적화된 기술임이 큰 장점
- OpenCL 지원 Embedded GPU 기반 HW와 Embedded 리눅스 운영체제가 탑재된 임베디드 시스템 지원
- ARM CPU + Mali GPU 탑재 갤럭시 S5 레퍼런스 보드(80GFlops급)
1.1 온디바이스 비전인식 딥러닝 엔진 SW 기술 V5.0 (바이너리)

: 온디바이스 객체 검출/분류/인식 엔진
: 온디바이스 엔진 코어
: 온디바이스 딥러닝 연산 가속기
: 온디바이스 추론 모델 최적화기, 학습모델 변환기

1.2 온디바이스 비전인식 응용 SW 기술 V5.0 (소스)

: 객체 검출 응용
(RGB 교통기호/얼굴/헬멧/화학유출, IR 탱크/트럭/사람/동물 중 2종 선택)
: 객체 검출&카운터 응용 (사람/차량/동물 중 2종 선택)
: 객체 세그멘테이션 응용 (도로/차량/사람 중 2종 선택)
: 객체 인식 응용 (사람자세인식)
1. 프로그램
2. 특허
3. 설치 및 사용자 설명서 포함 기술 문서
- 본 기술은 다양한 다양한 저사양 엣지 기기에 탑재되어 신 서비스 발굴 가능

* 스마트 폰, 드론, 로봇 분야 뿐만 아니라 스마트 홈/빌딩/물류/산업장비 등 다양한 임베디드 및 IoT 기기에 탑재되어 스마트기기 기반 인공지능 신사업 서비스 분야에서 효과적으로 활용할 수 있음

- 본 기술은 엣지 기기 제품 제조 산업계에서 범용적으로 활용되는 임베디드 보드에 탑재되는 HW 및 운영체제 사양에 최적화되어 있어 관련 제품 경쟁력 향상과 산업 활용도가 높을 것으로 기대됨

* 본 기술은 임베디드기기에 별도의 인공지능 처리 전용 HW(예: NPU) 추가 없이, 기존의 CPU와 GPU 만으로 딥러닝 기반 비전인식 솔루션을 탑재 가능하게 하여, 지능형 엣지 기기 제품 개발 비용을 절감시킬 수 있고, 다양한 산업 분야에서 활용이 용이함
* 또한, 기 개발된 서버기반 인공지능 기술을 엣지 기기로 이전 적용하는데 있어 직면하는 여러 가지 개발 난관을 쉽게 극복하게 하여, 국내 중소기업들의 관련 제품 개발 기간과 소요 인력을 단축시키므로 적시성(Time-to-Market) 높은 제품 출시를 가능하게 함