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[m-Story] MDS아카데미 뉴스레터 7월호

  • 작성자관리자
  • 작성일2017.06.22
  • 조회수630
 
m-Story

IT융합 전문 교육센터 MDS아카데미 뉴스레터 7월호 

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MDS아카데미

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윈도우 임베디드 OS

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Industrial IoT

 

교육과정 안내

MDS아카데미는 사업주 직업능력개발 훈련기관으로 정부지원금을 제외한 자비부담금만 납부하는 정부지원 과정을 운영하고 있습니다.
자세히 보기 >

교육분야

세분류

과정명

교육일정

교육비

교육장소 : 구로 교육센터 (대륭포스트타워 1차)  약도보기 >

IoT

Platform / Control / App

웹 서비스 기반 센서네트워크 프로그래밍

8.21(월) ~ 8.23(수)

77만원

프로그래밍

모델링

SW 분석 및 설계(UML) 

7.3(월) ~ 7.6(목)

88만원

임베디드SW

OS App

안드로이드 애플리케이션 개발(Basic)

8.21(월) ~ 8.25(금)

77만원

취업연계
아카데미

이공계전문기술연수사업

Big Data 개발 및 분석 전문가

7.3(월) ~ 10.26(목)

무료

IoT기반 스마트 시티 엔지니어링

7.17(월) ~ 10.18(수)

무료

임베디드 시스템 SW개발자 양성과정(2차)

7.17(월) ~ 11.2(목)

무료

국가기간전략산업직종훈련

[NCS] JAVA기반 모바일 & 웹 개발자 양성과정

9.4(월) ~ 3.8(목)

무료

교육장소 : 판교 교육센터 1차 (H스퀘어 N동)  약도보기 >

AI 아카데미

딥러닝

Deep Learning 이해(TX1 보드 활용)

8/17(목) ~ 8/18(금)

66만원

파이썬을 활용한 딥러닝 기본

7.10(월) ~ 7.13(목)

88만원

Embedded Deep Learning
(CNN을 이용한 영상인식) 

7.31(월) ~ 8.2(수)

99만원

인공지능 챗봇 Developer 과정

7.7(금)

27.5만원

Automotive

Control/Testing

입문자를 위한 차량용 SW 개발 및 테스트 

7.24(월) ~ 7.27(목)

99만원

SW신뢰성을 위한 MISRA-C 2012 

7.3(월) ~ 7.6(목)

99만원

모델 기반 차량 전자 제어 시스템 개발 

8.7(월) ~ 8.10(목)

99만원

차량용 ECU 구현 및 디버깅

7.10(월) ~ 7.12(수)

99만원

AUTOSAR기반 Bosch-GTM
아키텍처 & 개발 실무(입문) 

8.16(수) ~ 8.18(금)

99만원

IoT

Platform

개방형 사물인터넷 플랫폼 서비스 분석 및 개발 

7.24(월) ~ 7.26(수)

77만원

프로그래밍

C

C 프로그래밍 기법 향상(이것이 C 언어다)

8.7(월) ~ 8.11(금)

66만원

임베디드 C 프로그래밍 

7.31(월) ~ 8.3(목)

77만원

Web

파이썬 프로그래밍 기초 

7.3(월) ~ 7.6(목)

55만원

임베디드SW

Common

입문자를 위한 임베디드 시스템 이해 

8.16(수) ~ 8.18(금)

66만원

OS System

Android Framework & Libraries 분석

7.17(월) ~ 7.20(목)

99만원

임베디드 리눅스 디바이스 드라이버

8.28(월) ~ 8.31(목)

88만원

OS App

Qt/C++ Application 

7.24(월) ~ 7.27(목)

99만원

   교육과정 전체 보기 >  

 

So Hot! 뜨거운 관심으로 주목받는 과정

임베디드 SW의 개발기간 단축 및 품질향상,
개발자간 원활한 의사소통을 위한 UML 2.0 표기법을 학습하는 과정

SW 분석 및 설계 (UML)

7.3(월) ~ 7.6(목)
  자세히 보기 >

SW 개발 Process와 UML2.0 / SW 요구사항 모델링 / SW 분석 모델링 /
SW 설계 모델링 / Pattern 이해와 응용 / SW 구현

국방 SW 개발 시 방사청 지침에 따라 MISRA-C를
적용하고자 하는 개발자를 위한 과정

SW 신뢰성 향상을 위한 MISRA-C 2012

7.3(월) ~ 7.6(목)
  자세히 보기 >

SW 신뢰성 향상을 위한 MISRA-C 2012 개요 / MISRA-C 2012 /
Aurix Application Kit 기반 MISRA-C 적용 프로젝트

IoT 시대의 도래에 따라 사물인터넷 단말 개발 실무에 적용할 수 있도록
freeRTOS 환경의 이해와 태스크 구성을 학습하는 과정

freeRTOS 구조 및 활용

7.24(월) ~ 7.27(목)
  자세히 보기 >

멀티 태스킹 / freeRTOS 코루틴 / freeRTOS 큐 와 세마포 / freeRTOS 포팅 실습

· 조기에 마감될 수 있으니 서둘러 신청해 주시기 바랍니다.

 

기술정보

차량용 ADAS 시스템의 오브젝트 검출 알고리즘

차량용 ADAS 시스템을 만들 때 오브젝트 검출을 위해서 사용되는 딥러닝 모델은 두 종류로 나뉘어집니다. R-CNN(Region Convolutional Neural Network) 계열 딥러닝 모델과 Grid 기반 딥러닝 모델입니다.

R-CNN 계열은 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN 순으로 발전되어 왔습니다. Fast R-CNN은 초기 R-CNN의 복잡한 Training/Test pipeline을 통합함으로써 속도 및 정확도 등 성능 향상을 가져왔지만, 실시간 오브젝트 검출용으로 사용하기에는 속도가 느렸습니다.
이에 Faster R-CNN은 Fast R-CNN에서 가장 큰 계산부하를 차지하던 region proposal 생성을 RPNs(Region Proposal Networks)라는 새로운 방식으로 대체하고, 이를 모델 내부로 통합시켰습니다.
RPNs는 이미지를 입력 받아 사각형 형태의 Object Proposal과 Objectness Score를 출력해주는 역할을 합니다. 이는 Fully convolutional network 형태이며, Fast R-CNN과 convolutional layers를 공유하게끔 디자인되어 있습니다.



한편, Grid 기반의 오브젝트 검출 딥러닝 모델에는 YOLO, DetectNet 등이 있습니다. 이중 대표적인 모델은 YOLO(You Only Look Once) 입니다.
YOLO는 이미지 내의 bounding box와 class probability를 single regression problem으로 간주하여, 이미지를 한 번 보는 것으로 오브젝트의 종류와 위치를 추측합니다. 아래와 같이 single convolutional network를 통해 multiple bounding box에 대한 class probability를 계산하는 방식을 취합니다.




 

Q&A

Q. ADAS 오브젝트 검출용으로는 어떤 딥러닝 모델을 사용해야 하나요?

ADAS의 경우 정확도를 더 중시합니다. 그렇기 때문에 Grid 기반의 오브젝트 검출 딥러닝 모델 보다는 Faster-RCNN 계열의 딥러닝 모델을 주로 사용합니다.

 
국내 1위 임베디드 솔루션 전문기업 MDS테크놀로지의 
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MDS는 'Make Different & Smart'의 약어로 MDS테크놀로지는 모든 고객들에게 차별화되고 스마트한 솔루션을 제공합니다.
축적된 기술 역량과 전문성을 바탕으로 고객 가치 혁신 및 신뢰성 향상을 위해 항상 노력하겠습니다.

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