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| 6 | 카트 상의 이미지 자체를 Core Cloud서버로 전송할 경우, 네트워크 부하가 많이 발생하게 된다. | 6 | 카트 상의 이미지 자체를 Core Cloud서버로 전송할 경우, 네트워크 부하가 많이 발생하게 된다. |
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| 8 | -이에따라, Cloude-Edge단에서 원본 프레임을 머신러닝 모델의 input형식에 맞추어 전처리를 진행한 후 전처리된 데이터만을 Core Cloud에 송신하며 동시에 결과값만을 수신하여 네트워크 부하를 분산한다. | 8 | +이에따라, Cloude-Edge단에서 원본 프레임을 머신러닝 모델의 input형식에 맞추어 전처리 작업을 진행한다. 이후 전처리된 데이터만을 Core Cloud에 송신하며, Core Cloud는 사전에 로드된 머신러닝 모델을 통해 예측값을 반환한다. 이후, Edge-Cloud는 결과값만을 수신하게된다. |
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| 10 | -이를 통해 주행모듈과 영상처리 모듈간의 병목현상을 해소하며 최종적으로 시간 대비 영상 처리율 향상을 목표한다. | 10 | +이를통해 최종적으로 네트워크의 부하를 분산하여 고성능의 컴퓨팅환경을 구축하며 최종적으로 시간대비 영상 처리율 향상, 기존 연구의 병목현상 해소를 목표한다. |
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| 12 | - 지도교수님 : 허의남 | 12 | - 지도교수님 : 허의남 |
| 13 | 13 | ||
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| 15 | ### 진행상황 | 15 | ### 진행상황 |
| 16 | -- AWS DeepLens 관련 라이브러리 조사 및 Cloud 서비스 구상. [09.17] | 16 | +- AWS DeepLens 관련 라이브러리 조사 및 Cloud 서비스 구상 [09.17] |
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| 18 | - 주제 선정 : 자율주행 카트에서의 엣지클라우드 프로토타입 구축-영상처리모듈 [09.21] | 18 | - 주제 선정 : 자율주행 카트에서의 엣지클라우드 프로토타입 구축-영상처리모듈 [09.21] |
| 19 | 19 | ... | ... |
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