임베디드 시스템 적용을 위한 AI개발 - MATLAB
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    임베디드 시스템 적용을 위한 AI개발

    매스웍스코리아 신행재

    딥 러닝과 머신 러닝 기술은 다양한 분야에서 복잡도가 높은 문제를 해결할 수 있음을 입증하였습니다. 그 자체로도 오늘날 주목을 받고 있지만, 실제 제품에서의 AI모델은 더 큰 상위 시스템의 일부분에 불과합니다.

    이 세션에서는 AI기반 상태추정기의 예를 기반으로, AI가 적용된 모델 기반 설계를 이용하여 시스템의 복잡도를 낮추는 방법과 시뮬레이션 방법 및 오토코드를 생성하여 타겟 하드웨어에 적용하는 방법에 대해 설명합니다.

    이를 위해서 배터리 충전상태(SOC)추정 시스템에 AI를 적용하는 방법에 대해 설명할 예정입니다. 전압, 전류 및 온도 신호를 기반으로 딥뉴럴네트워크가 배터리 충전상태를 예측하도록 훈련시키고, 그 학습된 모델을 Simulink®와 연동하여 BMS 모델에 통합한 후에 타겟 하드웨어에 적용되는 과정을 말씀드릴 예정입니다.

    발행: 2022년 6월 14일