PDF 논문 파일로부터 메타데이터를 자동 추출하기 위한 딥러닝 기반의 메타데이터 추출 방안에 관한 것임

본 이전기술(이하, KAP-C 기술)은 다양한 도메인의 인공지능 서비스 생성하고 제공하는데 필요한 공통의 기능들을 제공하는, 하나 이상의 분산된 컴퓨팅 노드 상에서 실행되는 KSB 인공지능 클러스터 프레임워크 및 플랫폼 기술이다(그림 2). KAP-C는 분산된 컴퓨팅 노드 상에서 다양한 목적의 서비스를 제공하는 논리 기능블럭 (이하, “엔진”)을 연결하여 워크플로우를 구성할 수 있는 프레임워크 기술, 워크플로우를 구성하는 엔진들을 실행 및 제어하고 관리하는 기술인 플랫폼 기술을 제공한다. KAP-C를 이용하면 하나의 판단이나 예측 지능을 생성하여 제공하기 위한 다양한 리소스의 관리와 분산환경에서 실행 및 운영할 수 있는 데브옵스 도구를 제공함으로써 실시간 지능형 제어 서비스를 손쉽게 설계-개발-배포-운영할 수 있도록 돕는다. KAP-C는 플랫폼 상에 다양한 엔진들의 파이프라인으로 워크플로우를 구성함으로써 다양한 응용들을 실행할 수 있다. 구체적으로, 실시간 또는 배치로 데이터를 수집하여 처리하고, 기계학습모델을 이용한 예측모델의 튜닝, 튜닝한 예측모델의 서빙하는 데이터 주도의 현장형 기계학습 파이프라인을 실행하고 운영할 수 있다. 또한 학습모델을 주기적으로 파인튜닝하여 최적의 모델을 지속적으로 갱신하여 지능 최적화 파이프라인을 구성하는 것도 가능하다. 다수의 지능형 서비스를 파이프라인 하여 새로운 서비스를 정의하고 실행하는 융합 서빙 파이프라인을 구성하여 복합 지능 서비스를 제공하는 것도 가능하다. 이러한 다양한 지능 기반 응용개발을 위한 데이터셋, 학습코드, 모델, API 등의 자원을 등록하여 관리할 수 있다. 엣지 플랫폼, IoT 플랫폼 등 현장의 도메인 특화된 플랫폼과 KAP-C 응용과의 연동을 용이하게 하도록 플랫폼 자원의 등록 관리가 가능하다.

본 기술이전은 “IoT 기반 엣지컴퓨팅 초저전력 인공지능 프로세서 기술 개발” (2020.04.01.~2024.12.31.)에서 수행한 내용 중 오픈코어 기반의 저전력 MCU 프로세서 기술인 “저전력 MCU FPGA 프로토타입 기술”을 제공한다. “저전력 MCU FPGA 프로토타입 기술”은 크게 MCU 프로세서 코어, 내부 메모리, 주변장치 인터페이스 및 이러한 IP 들을 연결하기 위한 마이크로 네트워크온칩 IP로 구성되는데, 본 기술이전에서는 이러한 IP 들로 구성되는 MCU 설계를 FPGA에 프로토타이핑할 수 있는 반도체 설계 기술을 제공한다.

Compute eXpress Link(CXL) 기반 메모리 확장 장치를 효과적으로 활용하기 위한 기술로 서버내의 DRAM과 CXL 메모리를 통합하여 가상머신이 시스템 내의 이종 메모리를 효과적으로 사용하기 위한 기술임

원본 영상과 생성 영상 사이의 특징 맵을 추출하여, 해상도 향상 훈련 및 저해상도 영상이 필요한 다양한 분야에 활용 가능한 딥러닝 기반 영상 처리 시스템에 관한 기술

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