스마트 농축산 IoA 지능형 센서-클라우드 플랫폼 개발을 위한 5가지 세부과제
제3세부
멀티 센서 데이터 처리 및 분석을 위한 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 기술 연구
(Edge and Cloud Computing for Processing and Analyzing Multi-Sensor Data)
주요 연구분야 및 역할
고려대학교 전기전자공학부 김종국 교수
02-3290-4823
jongkook@korea.ac.kr
멀티 센서 데이터 분석 및 패턴 피쳐 추출
딥러닝 모델 간략화 및 가축 모니터링 성장 예측
클라우드 기본 시스템 구축 및 데이터의 수집과 모델 학습
강원대학교 컴퓨터정보통신공학과 김만배 교수
033-250-6395
manbae@kangwon.ac.kr
농축산 데이터 처리 및 분석 기술 개발·구현
머신러닝, 딥러닝 SW플랫폼 기술 개발
지능형 IoA 디바이스 제4세부과제·제5세부과제 팀과 공동 개발
연차별 추진체계
| 연구주제 | 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 용 멀티 센서 데이터 분석 기술 연구 | ||
|---|---|---|---|
| 연도 | 연구목표 | 주요 연구내용 | 산업체와의 연구협력 |
| 1차년도 |
멀티센서 데이터 분석 및 패턴 조사 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 스펙 조사 |
멀티센서 데이터 패턴 피처 분석 통계적 특징 연구 스마트 팜의 환경 분류 엣지 IoT 디바이스 성능 분석 |
농업 데이터 취득 및 분석 축산데이터 취득 및 분석 |
| 2차년도 |
머신러닝/딥러닝 모델 엣지 컴퓨팅 딥러닝 클라우드 컴퓨팅 딥러닝 엣지/클라우드 기능 분할 기법 연구 |
ELM, RBF 등 신경망 기술 SVM, Clustering 머신러닝 기술 DNN, DBN, CNN 요소기술 구축 멀티센서데이터 딥러닝 성능검증 엣지 IoT 디바이스에 장착 |
농업 데이터 분석 및 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발 축산 데이터 딥모델 개발 |
| 3차년도 |
딥신경망 기능 분할 기법 연구 스마트팜 데이터 적용 |
지능형 SoC에 딥러닝 기술 migration SoC 딥러닝 성능 검증 |
딥러닝 기술 IoA 디바이스에 공급 지능형디바이스 개발 협력 |
| 4차년도 | 엣지/클라우드 딥러닝 기술 완료 |
지능형 SoC에 개선된 딥러닝 migration SoC 딥러닝 성능 |
완성된 딥러닝 기술 IoA 디바이스에 공급 지능형디바이스 개발 협력 |
