### ※ 기업체와의 비밀유지동의서에 의한 비밀유지 의무로 인하여 개략적인 내용만 서술하였습니다. **1. 기업소개**  * ㈜디파인은 시스템 소프트웨어 개발 및 공급하는 기업으로 생활폐기물 최적수거 시스템, 유해조수 퇴치 시스템, 딥러닝 기반 스마트 주차 시스템 등을 개발 및 공급 **2. 문제배경 및 소개** * 실시간 객체 탐지가 가능한 딥러닝 모델 적용하여 서비스를 개발하고 있지만, 실제 저성능 디바이스에서 영상 분석을 수행할 경우 성능 지연이 수반되어 수학적 원리 및 개선방향을 도출하여 모델의 변경이나 경량화 방식 등을 제안 받고자 함 * 저성능의 디바이스에서 유해조수를 탐지하는 알고리즘 개발 **3. 해결 과정** * 저성능 디바이스(Latte Panda)의 설정 변경 * 입력 dimension 변경과 기기의 멀티코어 환경을 활용하여 현재 사용하고 있는 모델을 수정하거나 재학습하지 않아도 실제 탐지 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 프레임수 조절을 통해 지연시간을 줄일 수 있음을 확인하였음 * 현재 이 방법을 시제품에 직접 적용하여 필드테스트를 진행하기 위해 준비단계에 있음 * SSD MOBILENET V1 모델 사용 * 최근 잘 알려진 객체탐지관련 딥러닝 기법 중 하나인 SSD MOBILENET을 사용하여 기존 사용모델의 결과보다 높은 프레임 처리속도를 얻는 것을 확인 하였고, 실제 저성능 디바이스에서도 향상된 결과를 얻을 수 있을 것이라 기대됨 **4. 성과 및 향후계획** * 현장에서 우수성이 입증되는 경우 전국적 지역 확대, 제품 다양화를 통한 해외시장 진출, 유해조수 연계사업 추진 등을 통하여 기업뿐만 아니라 국가적으로 경제적 부가창출이 가능할 것으로 기대함