🤸 낙상 방지 AI 모델 경량화 리포트

프로젝트 개요

낙상은 고령자와 환자들의 안전에 큰 위협이 되는 주요 요인입니다. 이를 예방하기 위해 인공지능 기술을 활용한 낙상 방지 시스템이 개발되고 있지만, 실시간 처리를 위해서는 고성능 하드웨어가 필요합니다.

저희 팀은 고객사로부터 TensorFlow 형식의 낙상 방지 AI 모델을 받아, 이를 다양한 엣지 디바이스에서 최적화하고 성능을 분석하였습니다. 이를 통해 고객사는 디바이스를 구매하지 않고도 각 디바이스에서의 성능을 파악하고, 제품 시연에 가장 적합한 디바이스를 선택할 수 있었습니다.

구현 방법

• 모델 변환 및 최적화: TensorFlow 모델을 TensorRT로 변환하여 실행 속도를 향상시키고, 모델의 경량화를 진행하였습니다.
• 성능 비교 및 분석: Jetson Orin Nano 8GB, Jetson Orin NX 16GB, AGX Orin 64GB 등의 엣지 디바이스에서 모델의 성능을 테스트하고 비교하여 최적의 디바이스를 선정할 수 있도록 지원했습니다.
• 하드웨어 최적화: 각 디바이스의 특성에 맞게 최적의 실행 환경을 구성하고, 하드웨어 가속 기능을 적극 활용했습니다.

엣지 디바이스 성능 비교 및 분석

최적화된 모델을 다양한 엣지 디바이스에서 테스트하여 성능을 비교 분석하였습니다. 이를 통해 각 디바이스에서의 추론 속도, 메모리 사용량, 전력 소비 등의 지표를 제공하여 고객사의 디바이스 선택에 도움을 주었습니다.

이 성능 분석 결과를 토대로, 고객사는 전시회 시연에 가장 적합한 디바이스를 선택하여 최상의 제품 시연을 진행할 수 있었습니다.

프로젝트 결과

최적화된 낙상 방지 AI 모델은 실시간으로 데이터를 처리하여 사용자에게 신속한 경고를 제공할 수 있었습니다. 모델의 경량화와 디바이스 최적화를 통해 처리 속도를 30% 향상시켰으며, 제품 시연을 위한 디바이스 선택에 큰 도움을 주었습니다.

이로써 고객사는 전시회에서 혁신적인 제품을 성공적으로 선보일 수 있었으며, 많은 관람객과 업계 관계자들의 관심과 호응을 이끌어냈습니다.

사용된 기술 및 도구

• 모델 포맷: TensorFlow SavedModel (.pb)
• 모델 변환 및 최적화: TensorRT로 변환하여 최적화 진행
• 하드웨어 플랫폼:
  • Jetson Orin Nano 8GB
  • Jetson Orin NX 16GB
  • AGX Orin 64GB
• 개발 환경: NVIDIA JetPack SDK, CUDA, cuDNN

협력 기업 소개

본 프로젝트는 지오맥스소프트와의 협력을 통해 진행되었습니다. 지오맥스소프트는 스마트 헬스케어 분야에서 선도적인 기업으로, 이번 협력을 통해 그들의 전문성과 저희의 AI 모델 최적화 역량을 결합하여 시너지를 극대화하였습니다.

향후 계획

본 프로젝트의 성공을 바탕으로, 낙상 방지 시스템을 의료 기관, 요양 시설 등 다양한 분야에 적용하여 안전을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 더욱 향상된 알고리즘과 센서 통합을 통해 시스템의 정확도와 반응성을 높일 예정입니다.