도플러 레이다 및 음성 센서를 활용한 CNN 기반 HMI 시스템 설계 및 구현

오승현; 배찬희; 김세령; 조재찬; 정윤호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오승현 (Korea Aerospace University) 배찬희 (Korea Aerospace University) 김세령 (Korea Aerospace University) 조재찬 (Korea Aerospace University) 정윤호 (Korea Aerospace University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제3호

발행연도: 2020.9

수록면: 777 - 782 (6page)

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본 논문에서는 도플러 레이다와 음성 센서를 이용한 CNN 기반 HMI 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. 단일 센서 모니터링의 한계를 극복하기 위해 제안된 HMI 시스템은 두 센서의 데이터를 융합 처리하여 분류 성능을 개선했다. 제안된 시스템은 다양한 노이즈 환경에서 단일 레이다 및 음성 센서 기반 분류기에 비해 3.5% 및 12% 향상된 성능을 나타냈다. 또한, CNN의 복잡한 연산부를 가속하기 위해 설계된 하드웨어를 FPGA 디바이스 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 결과, 제안된 HMI 가속 플랫폼은 단일 소프트웨어 기반 구조에 비해 연산 시간을 95% 단축가능한 것을 확인하였다.

#accelerator #convolutional neural network #FPGA #human machine interface #sensor fusion

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