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MoT(Machine Learning of Things) LAB

MoT.JPG

 

 

 

MoT LAB은 

딥러닝/머신러닝 기술이 실제 사용자에게 가치를 제공해줄 수 있는 모바일/IoT 어플리케이션을 만드는데 집중하려고 합니다. 이를 위해 Android, Raspberry Pi 와 같은 모바일/IoT 기기에서 딥러닝, 머신러닝 알고리즘들을 구현/적용하는 방법론과 개선점에 대해 연구합니다.

 

연구목표

(1) 머신러닝 학술연구 보다 검증된 모델을 모바일/IoT에 적용하는 방법론에 대해서 고민합니다.

(2) 모바일 앱에 ML이 적극적으로 도입되고 있지 못하고 있는 이유에 대해서 탐구합니다.

  - 논문결과 재생산에서 멈추지 않고, 머신러닝이 실제 사용자 가치를 제공할 수 있는 모바일/IoT 어플리케이션 구현 기술 개발에 집중

  - 기존 모델이 모바일/IoT에서 적용되기 위한 개선점 도출

(3) 머신러닝 모바일/IoT 적용 가능성 지표

  - 성능

  - Inference 복잡도

  - ML 모델 사이즈

  - 사용성

 

연구실 운영방법

(1) 1단계 (2개월 예상) : 역량 기르기

 - 텐서플로우로 모델을 생성하고 모바일/IoT 디바이스에 포팅하는 방법론을 학습한다.

    * 텐서플로우 모델 생성tflite 모델 변환 안드로이드 앱 포팅앱 구현

    * examples : MobileNet / Inception V3

 - 예제를 구현해가면서 제반 기술을 익힌다. 

 - 스터디 결과물을 문서화하고, 랩원들과 공유한다.

 - Mobile로 시작해서 Things까지 포팅해 본다. 

 

(2) 기타원칙 :

 - 본 연구실의 모든 연구 결과는 "reproducible" 해야 한다.

 - 개발문서는 구글 문서를 통해서 공유한다.

 - 연구결과는 선별적으로 public으로 블로그/ipynb 의 형태로 공유한다.

 

- 위치 : 모두의연구소 양재캠퍼스 (양재 R&CD 혁신허브, 교총회관, 5층 )

- 시간 : 매주 목요일 저녁 7시 30분~9시 30분 (2018.01.25 시작)

 

 

연구원 모집안내

(1) 최대 6명

(2) 다음 중 하나 이상에 해당되는 사람

 - 논문에 있는 머신러닝 모델 이해 후 tensorflow 구현

 - tensorflow 개발 for mobile or embedded

 - Android (+things) 프레임워크

 - 임베디드 시스템 (하드웨어 구성 + 드라이버)

 - 어플리케이션 디자이너 (공학적 기술은 잘 모르지만, 머신러닝 기술 자체에 관심이 많고, 어플리케이션을 생각해보는 스킬을 보유한 사람)

(3) 개인 준비물 : 랩탑 + 안드로이드 디바이스 or 라즈베리파이

(4) 랩짱의 희망사항 

 - 다른 랩원에게 영향을 미칠 수 있는 사람 (peer pressure)

 - 개발해서 남들에게 보여주는 것이 너무 재미있는 사람 (덕업일치)

참여 방법

1) http://pay.modulabs.co.kr/에 회원 가입 및 멤버십 결제를 하시고 참여 하시면 됩니다.

 

Basic : 165,000원(3개월)

Premium : 330,000원(6개월)

Platinum : 660,000원(12개월)

 

(3개 이상 참가시 상담 必)
 

2) modu@modulabs.co.kr  로
 

(1) 이름

(2) 이메일주소

(3) 전화번호

(4) 참여 연구실 이름 (MoT LAB)

(5) 간단한 본인 이력 소개

를 적어서 보내주세요.

 

랩짱

강재욱(사운들리 https://sites.google.com/site/jwkang10/ )