Development of 3D Convolution Optimization Techniques for Memory Efficiency and Execution Performance in On-Device Video Action Recognition
창업성장기술개발(R&D) · 창업성장기술개발사업(디딤돌)
2026년
2420034228
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
디자인드에이아이(주)
성재모
4명
2026.07.01 ~ 2026.12.31
2026.07.01 ~ 2027.12.31
6,650만원
8,875만원
응용연구
중소기업
경기도 용인시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
■ 핵심 목표당사의 특허 기반 범용 AI 소프트웨어 프레임워크 Metep(Meta-Tensor Propagation)의 핵심 역량인 단일 C++ 환경 기반 교차-스택 최적화 기술을 활용하여, 3D Convolution 연산 커널을 온디바이스 환경에 최적화하고 실시간 비디오 행동 인식(Video Action Recognition) 모델 MVP를 개발하는 것을...
■ Convolution 3D 핵심 계산 커널 구조 설계 및 최적화- Metep의 단일 C++ 메타프로그래밍 환경을 기반으로, 3D Convolution 연산(공간 H×W + 시간 T 차원)을 처리하는 전용 계산 커널 아키텍처를 설계함.- 기존 2D Convolution에서 검증된 Metep의 독자 알고리즘(특허 등록: 제10-2267920호, 특허 출원 ...
... 된다. 이는 향후 Video Swin Transformer 등 멀티모달 온디바이스 AI로의 추가 확장 기반이 된다.- 국산 온디바이스 비디오 AI 원천 기술 확보를 통한 자립도 강화: 클라우드 GPU 의존 없이 ARM·x86 엣지 디바이스에서 실시간 비디오 행동 인식을 수행하는 독자 커널 기술을 확보함으로써, 현재 Google(TFLite), Meta(PyTorch), M...