원문정보
Object Detection Data Collection and Service System based on oneM2M IoT Platform
초록
영어
Recently, artificial intelligence technology is increasing its utilization in the field of IoT and edge computing systems. Due to the development of computing technologies, the sensor device of the IoT system can perform complex calculations such as deep learning on its own, going beyond the simple data collection function of the past. Nowadays, it is necessary to analyze the system design issues to provide various application services using AI functions based on the IoT platform. In this paper, in the IoT environment built on the standard IoT platform based on oneM2M, the IoT platform and service system was designed and implemented that provides functions of object data detections through AI deep learning operation, collection of the data to IoT server, and servicing those to mobile clients. Through this, it was possible to consider the utilization of computing systems and service applications that integrate and utilize both of AI and IoT systems.
한국어
최근 인공지능 기술은 IoT 시스템 분야의 엣지 컴퓨팅에서 그 활용도를 높여가고 있다. IoT 시스템의 디바이스는 컴 퓨터 기술의 발전으로 인해서 과거의 단순한 데이터 수집 기능에서 나아가서 AI 연산과 같은 복잡한 연산을 자체적 으로 수행할 수 있다. IoT 플랫폼 기반으로 AI 기능을 활용한 다양한 응용 애플리케이션 서비스를 제공하기 위한 시 스템 구성과 그 설계 및 구현성에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 oneM2M 기반의 표준 IoT 플랫폼을 기반으 로 하여 구축된 IoT 환경에서 인공지능 딥러닝 연산을 통한 영상 데이터의 객체를 추출하여 수집하고, 이를 모바일 클라이언트로 서비스하는 인공지능 기반 객체 인식 데이터 수집 및 서비스 시스템을 설계하고 구현하여 보았다. 이를 통해서 AI와 IoT 시스템을 융합한 컴퓨팅 시스템 및 서비스 응용 애플리케이션의 활용 가능성을 알아볼 수 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배경
2.1 사물인터넷 아키텍처와 플랫폼
2.2 엣지 디바이스와 딥러닝
3. 딥러닝 연산 데이터 수집 IoT 플랫폼
3.1 IoT 플랫폼 구성
3.2 엣지 디바이스 기반 객체 인식 &cube와 TAS
3.3 모바일 클라이언트 구현
4. 실행 결과
5. 결론
Acknowledgments
참고문헌