저전력 임베디드 보드 환경에서의 딥 러닝 기반 성별인식 시스템 구현 Gender Classification System Based on Deep Learning in Low Power Embedded Board

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사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.
Publisher
한국정보처리학회
Issue Date
2017-01
Language
Korean
Keywords

성별 인식; 딥 러닝; 임베디드 보드; 저전력; Gender Classification; Deep Learning; Embedded Board; Low Power

Citation

정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.6, no.1, pp.37 - 44

ISSN
2287-5905
DOI
10.3745/KTSDE.2017.6.1.37
URI
http://hdl.handle.net/10203/220434
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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