딥러닝을 활용한 에지 컴퓨팅 기반의 지능형 컨스트럭션 영상 관제 시스템 (Intelligent Construction Video Management System Based on Edge Computing Using Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 17권 / 7호 / 55 ~ 63페이지
· 저자명 : 김귀훈, 서방원

초록

인공지능 기술이 발달함에 따라 다양한 분야에서 인공지능을 적용하기 시작하였다. 특히, 산업계의 각 도메인 영역에서는 기존 서비스 형태에서 여러 가지 인공지능 기술을 적용하여 비용 절감이나 수익 창출하려는 시도가 많이 발생하고 있다. 지능형 컨스트럭션 영상 관제 시스템은 민원 발생시 현장에서의 소음, 진동, 가스 수치 및 현장 영상을 최대한 신속하게 동기를 맞춰서 온라인으로 보여주는 지능형 사물인터넷 현장 라이브 모니터링 시스템이다. 본 논문에서는 지능형 에지 컴퓨팅 기반으로 클라우드에 저장되는 현장 영상이 오버플로우(overflow) 되는 것을 방지하기 위해 효율적으로 에지 노드에서 클라우드로 전송되는 트래픽을 자동으로 제어하는 시스템을 구현한다. 구현된 시스템으로 성능 측정 결과를 확인해 보았고, 동일한 서비스 품질을 유지하면서 기존 대비 10%이상 트래픽 사용 감소율을 보이는 성능 개선 효과가 있었다. 이 시스템을 소규모 건설 현장에 적용할 경우에 매달 수십 만원 정도 통신비용을 절감할 것으로 보인다.

영어초록

With the development of artificial intelligence technology, artificial intelligence has begun to be applied in various fields. In particular, in each domain area of the industry, attempts are made to reduce costs or generate revenue by applying various artificial intelligence technologies in the existing service types. The intelligent construction video management system is an intelligent internet field live monitoring system that synchronizes noise, vibration, gas levels and on-site images at the site as quickly as possible and presents them online in the event of a civil complaint. Based on intelligent edge computing, this paper implements a system that automatically controls traffic transmitted from edge node to cloud efficiently in order to prevent overflow of field images stored in the cloud. Performance measurement results were checked with the implemented system and performance improvement was achieved with a traffic reduction rate of more than 10% compared to the previous one while maintaining the same quality of service. If the system is applied to small construction sites, it is expected to save some hundreds of thousands of won per month in communications costs.

참고자료

· 없음