System Design Automation Laboratory

FPGA 및  Vitis HLS를 통해 이미지 데이터의 빠른 처리 및 분석을 위한 AI Hardware Accelerator 설계

비행기, 자동차, 새 등으로 구성된 Image Dataset인 CIFAR-10을 활용하여 추론 결과 확인 

CIFAR-10 Dataset에서 '차(Car)'와 유사도가 높은 5개의 이미지 및 각 이미지의 유사도 출력 결과

생물의 신경망을 모방한 네트워크인 SNN(Spiking Neural Network)와 같은 다양한 신경망 가속기 구현 예정

다양한 온도에서 배터리 시뮬레이션 그래프들을 실험 그래프와 매칭 되도록 최적의 배터리 파라미터들을 도출

GA(Genetic Algorithm), SA(Simulated Annealing) 등과 같은 최적해 알고리즘을 이용하여, 위 과정을 자동화

위의 내용을 바탕으로 배터리 급속 충전 패턴 알고리즘 구현 예정

드론 및 데이터 수집 시스템 구축

드론 비행 실험을 통한 소비에너지, 속도, 가속도, 풍량 등 데이터 수집

드론 비행 데이터 분석 후, 소비에너지 모델 도출

A*알고리즘, 강화학습 등 다양한 알고리즘을 사용하여 최적 경로 도출

실시간으로 동적 장애물과 드론 간의 충돌 지점 계산 후 충돌 지점 회피

파워 모델을 사용하여, 최적 파워 소비 경로 도출

최대 비행 가능 시간이 중요한 UAV에 파워 소비 최적 경로 도출은 필수적