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논문 기본 정보

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저자정보
윤필상 (국민대학교) 김도연 (국민대학교) 정구민 (국민대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제12권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
591 - 596 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

스트리밍 서버를 이용한 AWS 기반의 딥러닝 플랫폼 구현과 성능 비교 실험
윤필상 ,  김도연 ,  정구민 한국정보전자통신기술학회 논문지 2019.12 학술저널
스트리밍 서버를 이용한 AWS 기반의 딥러닝 플랫폼 구현과 성능 비교 실험
윤필상 ,  김도연 ,  한광환 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 로컬 PC의 성능이 주는 영향이 적은 딥러닝 동작 구조를 구현하였다. 일반적으로, 딥러닝 모델은 많은 연산량을 가지고 있어 처리하는 PC의 성능에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 줄이기 위하여 AWS와 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 동작을 구현하였다. 첫 번째, AWS에서 딥러닝 연산을 하여 로컬 PC의 성능이 떨어지더라도 딥러닝 동작이 정상적으로 작동할 수 있도록 하였다. 하지만 AWS를 통해 연산 시 입력에 대해 출력의 실시간성이 떨어진다. 두 번째, 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 모델의 실시간성을 증가시킨다. 스트리밍 서버를 사용하지 않았을 경우 한 이미지씩 처리하거나 이미지를 쌓아서 동영상으로 만들어 처리하여야 하기 때문에 실시간성이 떨어진다. 성능 비교 실험을 위한 딥러닝 모델로는 YOLO v3모델을 사용하였고, AWS의 인스턴스들 및 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 AWS의 인스턴스인 p3 인스턴스를 사용하였을 때 한 이미지 당 테스트 시간이 0.023444초로써 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 한 이미지 당 테스트 시간인 0.027099초와 유사하다는 결과를 얻었다.
#AWS #Cloud Computing Service #Deep Learning #Streaming server #YOLO

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 스트리밍 서버를 이용한 AWS 기반의 딥러닝 플랫폼 제안
4. 스트리밍 서버를 이용한 AWS 기반의 딥러닝 플랫폼 성능 비교 실험
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Junho Na / 2016 / FUTURE HORIZON :14~17 google schola Amazon Web Services google schola Amazon EC2 Instance Types google schola Brian Hayes / 2008 / Cloud computing / Communication of the ACM 7:9~11 Crossref Cloud Computing Crossref

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