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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 476 - 482 (7page)
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In this paper, we propose a block-based modularity architecture design method for distributed machine learning. The proposed architecture is a block-type module structure with various machine learning algorithms. It allows free expansion between block-type modules and allows multiple machine learning algorithms to be organically interlocked according to the situation. The architecture enables open data communication using the metadata query protocol. Also, the architecture makes it easy to implement an application service combining various edge computing devices by designing a communication method suitable for surrounding applications. To confirm the interlocking between the proposed block-type modules, we implemented a hardware-based modularity application system.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안된 설계 방법
3. 구현
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (22)
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R. Gu, S. Yang, and F. Wu, “Distributed Machine Learning on Mobile Devices: A Survey,” Engineering, Vol. 1, No. 1, pp. 1-28, 2019.
Distributed Machine Learning through Heterogeneous Edge Systems, http://arxiv.org/abs/1911.06949 (accessed December 24, 2019).
W. Shi, J. Cao, Q. Zhang, Y. Li, and L. Xu. “Edge Computing: Vision and Challenges,” IEEE Internet of Things Journal, Vol. 3, No. 5, pp. 637-646, 2016.
C. Mouradian, D. Naboulsi, S. Yangui, R.H. Glitho, M.J. Morrow, P.A. Polakos, et al., “A Comprehensive Survey on Fog Computing: State-of-the-art and Research Challenges,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, Vol. 20, No. 1, pp. 416-464, 2018.
Y. Mao, C. You, J. Zhang, K. Huang, and K.B. Letaief, “A Survey on Mobile Edge Computing: The Communication Perspective,” IEEE Communications Surveys and Tutorials, Vol. 19, No. 4, pp. 2322-2358, 2017.
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