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배터리 관리 시스템에 대한 기초지식과 응용 | • BMS의 기초와 응용 • 전기 운송장치용 BMS • 충전 상태 추정 • 건강 상태 추정 |  |
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머신러닝을 활용한 충전 상태 추정 | • 충전 상태(SoC)에 대한 소개 • SoC 추정과 관련된 작업 • ANN 기반 SOC 추정 프레임워크 • 수행능력 평가 | |
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딥러닝을 활용한 건강 상태 추정 | • 건강 상태(SoH)에 대한 소개 • SoH와 관련된 작업 • LSTM에 기반한 SoH 추정의 프레임워크 • 수행능력 평가 | |
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딥러닝을 사용한 엣지와 클라우드 환경에서의 SoC/SoH 공동추정 | • 하이라이트 및 주요 기여 • 엣지와 클라우드에서의 공동추정 프레임워크 • 수행능력 평가 | |
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감정 인식에 대한 소개 | • 감정에 대한 간단한 소개 • 감정 인식에 대한 간단한 소개 • 감정 인식의 접근법 • 감정 인식 적용 사례 | |
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얼굴 기반의 감정 인식 | • 얼굴 기반 감정 인식(FER)에 대한 간단한 소개 • FER 시스템의 기본 구조 • FER 시스템의 개발 • FER 시스템의 구현 • 요약 | |
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음성 기반의 감정 인식 | • 음성 기반 감정 인식에 대한 간단한 소개 • SER 시스템의 기본 구조 • SER 시스템의 구현 • 요약 | |
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EEG 기반 감정 인식 | • 뇌파 기반 감정 인식에 대한 간략한 소개 • 뇌파 기반 감정 인식 시스템에 대한 기본 구조 • 뇌파 기반 감정 인식 구현 • 요약 | |
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멀티모달 감정 인식 | • 멀티 모달 감정 인식(MER)에 대한 간단한 소개 • MER 시스템의 기본 구조 • MER 관련 연구에 대한 리뷰 • 요약 | |
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엣지 장치에 대한 소개 | •엣지에 통합된 AI에 대한 간략한 소개 •엣지에서 AI 구현을 하는 것의 장점 •엣지에서 AI를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 고려 사항 •엣지에서 AI 모델의 최적화 •요약 | |
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현재 세계의 중심에 있는 AI | •현대의 엣지-AI기술에 대한 설명 •하드웨어와 소프트웨어 간의 관계 •AI의 장단점 •결론과 요약 | |
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사용자-엣지 상호 작용 소개 | •사용자-엣지 상호 작용에 대한 간략한 소개 •사용자 엣지 상호 작용을 위해 고려해야 할 사항 •사용자 간 상호 작용 적용과 구현 •결론 및 요약 | |
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엣지에 대한 사용자 입력 | •엣지에 사용자 입력 •사용자가 엣지에 입력 시 고려해야할 사항 •엣지에 사용자 입력에 대한 장단점 •엣지에서 사용자 입력에 대한 현재 접근 방식과의 차이 •엣지에 사용자 입력 적용 | |
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키워드 검색 | •키워드 검색에 대한 소개 •키워드 검색을 위한 접근방법 •API를 이용한 키워드 검색 •TinyML을 이용한 키워드 검색 | |
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ThingSpeak에 대한 소개 | •데이터 시각화에 대한 소개 •IoT에 대한 소개 •ThingSpeak 소개 •기타 데이터 시각화 도구들 | |
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AWS에 대한 소개 | •아마존 웹 서비스(AWS) •AWS가 필요한 이유 •AWS의 장점 •AWS 서비스 개요 •AWS 서비스 응용 프로그램 •AWS의 크기 •AWS의 미래 | |
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개체 감지와 인식에 대한 소개 | •컴퓨터 비전에 대한 설명 •개체 감지에 대한 설명 •개체 인식에 대한 설명 •개체 감지와 인식의 차이 | |
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개체 감지와 인식 알고리즘 | •개체 감지에 대한 소개 •컴퓨터 비전에 대한 소개 •객체 감지 및 인식 알고리즘에 대한 논의 | |
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장단점이 있는 샘플 구현 | •객체 탐지에 대한 기억 상기 • AWS Kinesis 비디오 스트림을 활용한 객체 탐지 구현 •클라우드 저장소(S3)에 저장된 비디오를 활용한 객체 탐지 | |
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얼굴 감지와 인식에 대한 소개 | •얼굴 인식에 대한 소개 •얼굴 감지에 대한 소개 •얼굴 분류에 대한 소개 | |
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얼굴 감지 알고리즘 | • 얼굴 감지 및 얼굴 인식에 대한 간략한 소개 • 얼굴 감지의 장단점 • 얼굴 감지 및 얼굴 인식 알고리즘 | |
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클라우드 기반 얼굴 감지와 인식 | •얼굴 감지 개념 상기 • 3가지 다른 배포(엣지 전용, 클라우드 전용, 엣지 클라우드)에서 얼굴 감지 구현 • 각각의 배포에 대한 FPS 비교 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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