ÀÚÀϸµ½º ÄÚ¸®¾Æ´Â ÀϺ» µµÄì¿¡¼ 1¿ù 18ÀÏ~20ÀϱîÁö ¿¸®°í ÀÖ´Â ±¹Á¦ ÀÚµ¿Â÷ ÀüÀÚºÎǰ ¿¢½ºÆ÷(CAR-ELE Japan)¿¡¼ ÷´Ü ¿îÀüÀÚ º¸Á¶ ½Ã½ºÅÛ(ADAS)°ú ÀÚÀ² ÁÖÇà(AD)À» ¼Ö·ç¼ÇÀ» ¼±º¸ÀδÙ. ÀÚÀϸµ½º´Â ¡ũ(Zynq)® SoC¿Í ¡ũ ¿ïÆ®¶ó½ºÄÉÀÏ(Zynq UltraScale+™) MPSoC µð¹ÙÀ̽º¿¡¼ ¸Ó½Å ·¯´×, ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü, ¼¾¼ À¶ÇÕ °ü·Ã µ¥¸ðµµ ÇÔ²² ½Ã¿¬ÇÑ´Ù. ÀÚÀϸµ½º¿Í ¿¡ÄڽýºÅÛ ¾÷ü°¡ ¼±º¸ÀÏ µ¥¸ð´Â ´ÙÀ½°ú °°´Ù.
¡ũ ¿ïÆ®¶ó½ºÄÉÀÏ+ MPSoC¿¡¼ CNN(Convolutional Neural Networks)À» ÀÌ¿ëÇÑ µö ·¯´× (deep learning)
µö ·¯´×À» ÀÌ¿ëÇØ º¸ÇàÀÚ¸¦ °¨ÁöÇϱâ À§ÇØ ¿ÀÅä¸ðƼºê ¾÷°è ÃÖÃÊ·Î 16³ª³ë ¡ũ ¿ïÆ®¶ó½ºÄÉÀÏ+ MPSoC¸¦ ÀÓº£µðµå ÄÄÇ»ÆÃ Ç÷§ÆûÀ¸·Î »ç¿ëÇÏ´Â °ÍÀ» ½Ã¿¬ÇÑ´Ù.
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Zynq-7000 ¿Ã ÇÁ·Î±×·¡¸Óºí SoC ±â¹ÝÀÇ E-Mirror ½Ã½ºÅÛÀÇ ½Ã¿¬¿¡¼´Â ÀÚµ¿Â÷ ¶Ç´Â ´Ù¸¥ Â÷·®ÀÇ ±âÁ¸ ¹é¹Ì·¯¸¦ ´ëüÇÏ´Â Çõ½ÅÀûÀÎ ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù. ÀÌ ½Ã½ºÅÛÀº ¿©·¯ Ä«¸Þ¶ó ÀÔ·Â Á¤º¸¿Í µð½ºÇ÷¹À̰¡ °áÇÕÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» º¸¿©ÁØ´Ù.
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