안녕하세요, 맛비님.
이번에 맛비님의 강의를 수강하게 된 학생입니다.
저는 AI 반도체 설계를 진로로 삼고 있으며, 이를 기반으로 의미 있는 졸업작품을 완성하고자 합니다. 그러던 중 운 좋게 맛비님의 강의를 알게 되어 수강을 시작하게 되었습니다.
제가 이번 졸업작품으로 계획하고 있는 주제는 FPGA와 CNN을 활용한 과일 분류 시스템입니다.
CNN을 이용해 과일의 색상과 특징을 인식하고, FPGA 기반 하드웨어 가속기를 설계하여 연산을 효율적으로 수행한 뒤, 그 결과를 바탕으로 로봇이나 제어 시스템이 과일을 자동으로 분류하도록 구현하고자 합니다.
이에 따라, 강의 내용으로 CNN을 활용한 색상 구분이 가능한지 궁금합니다.
만약 직접적인 색상 구분이 어렵다면, 강의 내용을 바탕으로 과일 이미지를 어떤 방식으로 처리하거나 분류할 수 있을지 조언을 부탁드립니다.
또한, 맛비님의 FPGA 가속기 설계 강의까지 함께 수강한다면 해당 졸업작품을 완성할 수 있을지도 궁금합니다.
감사합니다.
안녕하세요 정우님 🙂
질문 주신 내용 잘 읽었습니다. 결론부터 말씀드리면, 말씀하신 수준의 프로젝트를 단순히 강의만 듣고 완성하기는 어렵다고 생각이 들어요. 강의는 CNN 가속기의 동작 원리와 하드웨어 구조를 이해하도록 돕는 데 초점이 맞춰져 있고, 실제로 과일 분류처럼 이미지 전처리 → CNN 추론 → 제어 시스템 연동까지 구현하려면 추가적인 설계와 프로그래밍 경험이 필요합니다.
강의에서 다루는 CNN 모델은 입력 이미지가 이미 일정한 크기·형태로 준비되어 있다는 전제를 둡니다. 따라서 색상 분류나 과일 인식 같은 프로젝트로 확장하려면, 이미지 데이터를 어떻게 FPGA로 받아올지 (센서 인터페이스, 데이터 버퍼링), CNN 입력 포맷으로 어떻게 변환할지 (정규화, 채널 분리 등) 를 직접 설계하셔야 합니다. 이 부분은 강의의 범위를 넘어선 “시스템 레벨 설계” 단계에 가깝습니다.
하지만 당연히 알고있어야 하는 필수지식을 강의에서 다루었다고 생각해요. 하고자 하시는 내용 자체는 난이도가 매우 높다고 생각을 합니다. 그렇다고 못하는 정도.. 는 아닌 것 같아요.
즐공하세요!
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