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저자정보
Seokjun Lee (Korea Electronic Technology Institute) Chungjae Choe (Korea Electronic Technology Institute) Nakmyung Sung (Korea Electronic Technology Institute)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
발행연도
2023.1
수록면
54 - 57 (4page)

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On-device AI (artificial intelligence) inference is a crucial technology for realizing AI-based IoT services on the IoT device and edge where hardware resource is limited due to battery or cost issue. Recently, there have been a number of research in terms of on-device AI model development. Unlike previous works, we focus on context to enhance performance of on-device AI inference. In this paper, we propose an architecture that exploits context to select the best AI model repository where various AI models fine-tuned for specific context are managed. A feasibility test was conducted with state-of-art object detection model. The experiment result shows possibility that our concept can improve the on-device AI inference performance.
#On-device AI #contex #AI model repository

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. CONTEX-AWARE ON-DEVICE AI INFERENCE ARCHITECTURE
Ⅲ. EXPERIMENT
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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