유토피아 스마트시티에서의 사람 탐색을 위한 딥러닝과 클라우드 기반의 실시간 분산병렬 이미지 처리 미들웨어 시스템에 대한 연구 = A Study on Deep Learning and Cloud Based Real-time Distributed Parallel Image Processing Middleware System for Person Detection in UTOPIA Smart City
저자
발행사항
서울 : 서울시립대학교 일반대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(박사)-- 서울시립대학교 일반대학원 : 전자전기컴퓨터공학과 2022. 8
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
v, 70 p. ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이용우
UCI식별코드
I804:11035-000000033668
소장기관
본 논문에서는 스마트시티에서 생성된 비디오 데이터에서 사람을 탐색하기 위해, 대용량 이미지 데이터를 효과적으로 실시간 분석하는 URAIPD(UTOPIA Real-time Artificial Intelligence Person Detection) 시스템을 소개한다. URAIPD 시스템은 딥러닝 방법과 클라우드 컴퓨팅 기반 실시간 분산병렬처리 방법을 스마트시티 미들웨어에 올인원 시스템으로 구현했다. 구현한 시스템은 딥러닝을 통해 사람 탐색 인공지능을 개발한 다음, 개발한 사람 탐색 인공지능을 사용하여 UTOPIA 스마트시티의 CCTV와 카메라에서 지속 공급되는 빅 비디오에서 사람을 실시간으로 탐색한다. 본 논문에서는 연구개발 목표, 설계 세부 사항, 구현 및 구현한 시스템의 성능평가를 설명한다. 성능평가 실험을 통해, 구현한 시스템이 잘 작동하고 확장 가능하며 안정적이고 효율적임을 입증하였다.
더보기For smart cities, this paper introduce the UTOPIA Real-time Artificial Intelligence Person Detection(URAIPD) system that effectively analyzes a large amount of image data in real time to detect persons in video data generated in smart cities. The URAIPD system was implemented with a deep learning method and a cloud computing based real-time distributed parallel processing method as an all-in-one system in smart city middleware. The implemented system develops person detection artificial intelligence through deep learning, and then uses the developed person detection artificial intelligence to detect in real time humans in the video that are continuously fed by CCTVs and cameras in UTOPIA smart cities.
This paper describes the research and development goals, design details, implementation, and performance evaluation of the implemented system. Through performance evaluation experiments, it is demonstrated that the implemented system is well-functioning, scalable, stable, and efficient.
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