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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 77 - 83 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.1.77
이용수
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최근 딥러닝 기술의 빠른 발전 속도로 인하여 자율주행 자동차의 객체 인식 기능에서 인공 신경망의 사용이 보편화되고 있다. 더불어 높은 인식 정확도를 나타내기 위해 인공 신경망 연산의 복잡도와 데이터 요구량은 급속하게 늘고 있다. 인공 신경망의 연산을 클라우드 서버에서 수행 시 네트워크 지연으로 인한 응답특성이 떨어지거나 보안 문제의 여지가 있어서 자율주행 자동차 내부의 임베디드 시스템에서 수행한다. 최근 고 성능 멀티코어 기반 SoC(System on Chip) 기술 발전으로 신경망을 임베디드 환경에서 연산할 수 있게 되었다. 하지만 이러한 환경에서는 CPU나 메모리와 같은 시스템 자원을 다른 응용과 공유하기 때문에 객체인식과 같은 안전에 민감한 기능이 수행될 때 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 객체 인식 응용이 시작된 후 성능 간섭이 나타나면 객체 인식 응용에 관련된 모든 태스크들을 찾아내어 더 많은 시스템 자원 사용율을 부여하고 종료되면 원래 상태로 복귀되는 운영체제 수준의 솔루션을 제시한다. 제안된 기법을 Jetson AGX Xavier에 탑재 후 실험한 결과 객체 인식 성능이 SPEC CPU2017 벤치마크 프로그램들에게 성능 간섭을 받는 환경에서 적용 전 대비 13.5%∼33% 향상되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 객체 인식 과정 및 지연 요소
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
E. Rolf / 2016 / Mixed Criticality Systems—A History of Misconceptions? / IEEE Design & Test 33(5):65~74
P. Fekrl, M. Zadeh / 2019 / On the Safety of Autonomous Driving: A Dynamic Deep Object Detection Approach
J. Kim / 2018 / Reducing Memory Interference Latency of Safety-Critical Applications via Memory Request Throttling and Linux Cgroup / Proceedings of the 31st IEEE Conference on International System on chip
V. Sze / 2017 / Efficient Processing of Deep Neural Networks : A Tutorial and Survey / Proceedings of the IEEE 105(12):2295~2329
이진수 / 2019 / 객체 인식에서의 속도 향상을 위한 모델 앙상블 / 전자공학회논문지 56(6):35~42
P. Fekrl, M. Zadeh / 2019 / On the Safety of Autonomous Driving: A Dynamic Deep Object Detection Approach
J. Kim / 2018 / Reducing Memory Interference Latency of Safety-Critical Applications via Memory Request Throttling and Linux Cgroup / Proceedings of the 31st IEEE Conference on International System on chip
V. Sze / 2017 / Efficient Processing of Deep Neural Networks : A Tutorial and Survey / Proceedings of the IEEE 105(12):2295~2329
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