드론 활용 목표물 추적 응용에서의 인공지능 작업 실행효율 비교 분석: 클라우드 기반 대 드론 기반 On the Efficiency of Running Machine Learning Tasks for Drone-Based Target Tracking: Cloud-Based vs. Drone-Based

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무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle 또는 드론)에서 목표물 추적을 위한 2가지 대표적인 인공지능 작업은 (i) 목표물 인식 및 추적과 (ii) 드론의 제어이다. 이와 같은 인공지능 작업들은 높은 실시간 계산을 요구하나 중소형무인항공기들에서 탑재 가능한 컴퓨팅 능력 한계로 인한 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 클라우드로 인공지능 작업을 오프로딩하는 방법이 존재하나, 이는 지연시간을 동반하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 능력의 한계가 존재하는 순수 드론위에서의 인공지능 작업 수행과, 지연시간이 존재하는 순수 클라우드 기반의 인공지능 작업 수행의 성능에 대해 무인항공기 기반 목표물 추적 응용에서 비교 분석을 수행한다. 본 결과를 통하여현재 기술로 달성할 수 있는 정량화 된 무인항공기 기반 목표물 추적 성능과 앞으로 출현하게 될 무인항공기 기반 인공지능 서비스들의 원활한 수행을 위해서 컴퓨팅능력, 통신망 성능들의 요구사항을 확보할 수 있다.
Publisher
한국통신학회
Issue Date
2018-01
Language
Korean
Keywords

drone; target tracking; machine learning; cloud

Citation

한국통신학회논문지, v.43, no.1, pp.143 - 151

ISSN
1226-4717
URI
http://hdl.handle.net/10203/247168
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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