연구내용

연구 분야

연구내용

  • 신원 확인 시스템
  • 물체인식 시스템
  • Edge AI 플랫폼 활용 기술
  • FPGA 기반 가속화 기술

신원 확인 시스템 IDENTIFICATION SYSTEM

신원확인이 가능한 엣지 디바이스 플랫폼 개발

주요 특징

  • CNN 연산 가속화를 위한 SoC 형 FPGA 기반 딥러닝 알고리즘 하드웨어 설계
    • - 최근 디바이스에 대한 의존도가 증가함으로써 하드웨어 공급자 중심의 엣지 AI의 필요성이 증가하고 있음
    • - 신원인식을 위한 딥 뉴럴 네트워크를 선정 후 핵심 연산 모듈을 하드웨어 영역에서 설계
    • - 딥 뉴럴 네트워크 경량화 및 가속화를 위한 연산 모듈 최적화 및 가속화를 위한 데이터 압축 기법 적용
  • Xilinx VITIS AI 기반 딥러닝 알고리즘 소프트웨어 구현 
    • - Xilinx library인 DNNDK를 이용한 메모리 및 데이터 압축 기법 수행
    • - FPGA 딥 뉴럴 네트워크 API를 적용하여 가속화 및 최적화 수행
VITIS AI : https://www.xilinx.com/products/design-tools/vitis/vitis-ai.html
AI칩 : http://www.aitimes.com/news/articleList.html?sc_area=A&sc_word=AI%EC%B9%A9&view_type=sm

활용 분야

  • 인공지능 내장형 디바이스 플랫폼

물체인식 시스템OBJECT RECOGNITION SYSTEM

Bin Picking Robot 및 Smart Factory용 알고리즘 가속화 플랫폼 개발

주요 특징

  • 실시간 물체인식을 위한 FPGA 기반 알고리즘 가속화 기술
    • - 지능형 물류 로봇 플랫폼에서 실시간 물체인식을 위해 FPGA를 사용한 알고리즘 가속화
    • - 영상의 전처리 및 주요 알고리즘의 연산 부분 로직화 및 real-time을 위한 하드웨어 설계 및 가속화 기술
    • - 학습된 데이터를 기반으로 실시간 물체인식을 위한 합성 신경망(Convolutional Neural Network: CNN) 가속화 기술
    • - 연산 모듈 최적화 기술 및 압축 기법과 다양한 가속화 기술 적용을 통한 알고리즘 가속화 기술

활용 분야

  • 지능형 로봇을 위한 딥러닝 기반 영상처리 플랫폼

Edge AI 플랫폼 활용 기술EDGE AI PLATFORM UTILIZATION TECHNOLOGY

NVIDIA 및 NPU 기반 플랫폼을 사용한 Edge AI 디바이스 개발

주요 특징

  • NVIDIA Jetson 기반 플랫폼을 활용한 Edge AI 디바이스 개발
    • - 딥러닝 프레임워크 기반 환경 구축
    • - CNN, RNN, KNN 등의 네트워크 적용 및 활용 방안 연구
    • - Jetson 기반 인공지능 내장형 프로세서 기반으로한 디바이스 플랫폼 개발
Nvidia embedded platform : https://www.xilinx.com/products/design-tools/vitis/vitis-ai.html
  • NPU(Neural Processing Unit) 기반 플랫폼을 활용한 Edge AI 디바이스 개발
    • - NPU 활용을 통한 딥러닝 연산 가속 및 최적화 연구
    • - RKNN API 환경 구축 및 적용
    • - NPU 기반 얼굴 인식 디바이스 연구
Firefly : http://www.t-firefly.com/

활용 분야

FPGA 기반 가속화 기술FPGA-BASED ACCELERATION TECHNOLOGY

FPGA 기반 알고리즘 가속화 요소 기술 연구

주요 특징

  • 알고리즘 가속화를 위한 FPGA 기반 디지털회로 설계
    • - FPGA란 field programmable gate array의 약어로 용도에 맞게 유동적인 회로 변경이 가능
    • - FPGA를 사용한 알고리즘의 핵심 연산 부분 로직화 및 real-time을 위한 하드웨어 설계 및 가속화 기술
    • - 연산 모듈 최적화 기술 및 압축 기법과 다양한 가속화 기술 적용을 통한 알고리즘 가속화 기술
    • - FPGA의 PS 영역과  PL 영역 간의 인터페이스를 위한 AXI 인터페이스 사용
VITIS AI : https://www.xilinx.com/products/design-tools/vitis/vitis-ai.html
AI칩 : http://www.aitimes.com/news/articleList.html?sc_area=A&sc_word=AI%EC%B9%A9&view_type=sm

활용 분야

  • FPGA 기반 CNN을 위한 Image Resizing 가속기
    • - CPU 대비 처리시간이 90% 감소

  • AMR (Autonomous Mobile Robot)
  • Mobile Manipulator
  • Mobile Robot 교육

AMR (Autonomous Mobile Robot)AUTONOMOUS MOBILE ROBOT

ROS 기반 AGV 플랫폼 연구 개발

주요 특징

  • AGV 연구
    • AGV(Autonomous Guided Vehicle) 구조 설계
    • - Lidar, Camera와 같은 다양한 센서의 통합 및 인터페이스 구성
    • - Lidar 및 SLAM을 활용한 맵 구축
    • - 카메라를 통한 QR코드 인식 및 자율 주행 연구

활용 분야

  • AGV
  • SLAM을 활용한 맵 생성

Mobile ManipulatorMOBILE MANIPULATOR

다관절 로봇을 탑재한 AMR 연구 및 개발

주요 특징

  • AMR 연구
    • - AMR(Automated Mobile Robot)의 구조 설계
    • - Lidar, Camera와 같은 다양한 센서의 통합 및 인터페이스 구성
    • - Lidar를 사용하여 맵 구축 및 장애물 회피를 통한 Navigation 실행
  • 다관절 로봇 연구
    • - Manipulator의 hand-eye(camera) 및 딥러닝을 활용한 물체 파지 및 적재 알고리즘 연구
    • - 다중 RGB depth 카메라를 사용한 물체의 좌표 파악 및 파지 알고리즘 개발

활용 분야

  • Mobile Manipulator
  • 다중 RGB depth 카메라를 사용한 ROI 검출 연구

Mobile Robot 교육MOBILE ROBOT TRAINING

NVIDIA Jetson 및 ROS 기반 오픈소스 로봇 교육

주요 특징

  • NVIDIA Jetbot을 활용한 인공지능 교육
    • - NVIDIA Jetson Nano AI 컴퓨터가 포함된 Jetbot 키트를 통해 교육 진행
    • - 안면 인식, 장애물 회피, 객체 추적, 라인 팔로잉 기술등을 조합하여 자율주행 로봇 프로젝트 수행
    • - 군집 로봇 프로젝트 수행
  • Tutlebot3 플랫폼을 사용한 ROS 교육
    • - LiDAR, Camera 등 다양한 센서 인터페이스 및 자율주행 로봇 프로젝트 수행
    • - Turtlebot 상단부에 오픈매니퓰레이터 탑재를 통한 피킹 로봇 프로젝트 수행

활용 분야

  • Nvidia Jetbot 로봇
  • Robotis Turtlebot3
  • 오픈 매니퓰레이터(5축 매니퓰레이터)
Nvidia Jetbot : https://developer.nvidia.com/embedded/learn/jetbot
Robotis Turtlebot3 : https://www.robotis.com
  • 다관절 로봇

다관절 로봇A MULTI-JOINT ROBOT

Picking 작업 수행을 위한 매니퓰레이터 파지 알고리즘 연구

주요 특징

  • eye-in-hand 카메라를 활용한 매니퓰레이터 파지 알고리즘
    • - 지능형 물류 로봇 플랫폼에서 물체 파지 정확도를 올리기 위한 매니퓰레이터 기반 파지 알고리즘 연구
    • - 물체의 윤곽선을 추출하기 위해 Depth 카메라를 사용한 물체 ROI 검출 기술
    • - 다중 RGB Depth 카메라 및 딥러닝을 활용한 6축 매니퓰레이터 파지 알고리즘 개발
    • - Depth 카메라와 QR코드 인식 기술을 활용한 5축 매니퓰레이터 파지 알고리즘 개발

활용 분야

  • ZEUS-ZERO(6축 매니퓰레이터)
  • Picking을 위한 전체 시스템 흐름도
http://zero.globalzeus.com/6axis/

Digital Twin

현실과 가상 간 데이터 연동을 통해 가상에서 현실과 동일한 동작 시뮬레이션이 가능하게 복제한 가상의 디지털 세계

주요 특징

  • Digital Twin 구축
    • - Digital Twin 구축을 위해 NVIDIA Omniverse 플랫폼 선정
    • - NVIDIA Omniverse 요소 기술 연구 및 이를 활용하여 가상 스마트팩토리 환경 구축
  • AR 장비를 활용한 AR 기능 분석
    • - Microsoft의 Hololens2 기반 사용자 공간의 3D Modeling import
    • - LG U+ AR Glass 기반 모바일 어플리케이션 미러링 및 어플리케이션 화면을 3D 화면을 3D 혼합 현실로 확대
    • - 향후 Metaverse 플랫폼 기반 가상환경과 AR을 접목 한 연구 진행

활용 분야