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테스트 프로젝트 -> 곽태욱 모델 연결

drone-detect-ai-service

신호검증 모델의 추론 서비스 nats.io 에서 원자로 데이터를 전달 받아 모델을 추론 하고 결과를 nats.io 로 전송 하는 서비스

drone_detect_model

원자력 의사결정 지원 클라이언트 개발

Distillation 모듈. 상태진단 모델을 증류기법을 사용하여 강화된 모델을 만들어 낸다.

비정상 상황 시나리오에 맞는 모델을 사용하여 추론하여 트립 시간을 예측

시뮬레이터 결과 데이터를 nats 로 전송 하는 서비스. 신호검증, 상태진단, 진행 예측등 여러 모델을 테스트 하기 위한 용도

와인의 품질 등급을 측정해주는 모델을 개발하기 위한 프로젝트

낮은 CPU 코어 및 낮은 메모리 환경에서 효과적인 학습 및 추론을 위해서는 모델의 크기와 연산량을 최소화. 이를 위해 다음과 같은 특징을 가진 모델을 주로 사용.

모델 크기 최소화: 모델의 레이어 수, 채널 수, 파라미터 수를 줄여 메모리 사용량을 낮춤. 경량화된 아키텍처: MobileNet, SqueezeNet, EfficientNetLite와 같이 모바일 환경을 위해 설계된 모델은 연산 효율이 뛰어남. 정수화(Quantization): 모델의 가중치를 32비트 부동소수점(float32)에서 8비트 정수(int8) 등으로 변환하여 모델 크기를 줄이고, 추론 속도를 높입니다.

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