딥러닝을 활용한 성별, 나이 및 감정 검출

딥러닝을 활용하여 웹캠으로 들어오는 영상의 얼굴을 검출하여 성별, 나이 및 감정을 출력해주는 어플리케이션 개발을 소개합니다. Pretrained Caffe model을 import 후 GPU Code 생성을 통하여 예측 속도를 향상시킬 수 있습니다.


자율 시스템을 위한 센서 융합 및 추적 소개

위치, 방향 및 상황 인식 유지를 위해 다중 센서로부터 데이터를 융합하는 시스템을 설계, 시뮬레이션 및 분석하는 알고리즘을 소개합니다.


Polyspace 정적 분석 도구를 활용한 협업 환경 소개

각 사용자마다 빠른 시간 내에 이슈들을 확인하고 제거하기 위해 정적 분석 결과물에 접근하는 방식을 다양하게 제공하는 것이 필수적입니다. 또한 그 결과물을 다른 사용자들과 동시에 접근하여 리뷰하기를 원하기도 합니다.

이 데모에서는 여러 접근 방식 중 하나인 웹브라우저 기반의 Polyspace Access 기능을 소개하고자 합니다.


강화학습을 이용한 제어 설계

강화 학습은 미리 마련해놓은 학습용 데이터 없이 딥러닝을 이용하여 제어 문제를 해결하는 방법입니다. 대신, 시뮬레이션 모델로 학습을 위해 필요한 데이터를 마련하고 딥러닝 기반의 제어 정책에 대한 학습을 수행합니다. 본 데모는 그리드 환경에서 새롭게 출시된 Reinforcement Learning Toolbox™를 이용하여 최단 경로 검색을 위한 SARSA 에이전트를 학습하는 방법과 이를 확장하여 차선 유지 보조 시스템을 위한 DQN 에이전트를 학습하는 방법에 대한 2가지 예제를 보여드립니다.