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학술저널
저자정보
김준영 (세종대학교) 전종호 (세종대학교) 기민관 (세종대학교) 박기호 (세종대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.8
발행연도
2020.8
수록면
787 - 792 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.8.787

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최근 클라우드 서버로 전송되는 막대한 양의 데이터로 인해 발생하는 네트워크 부하 등의 여러 문제로 인하여, 데이터의 수집이 이루어지는 네트워크의 말단에서 자체적으로 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 네트워크 말단에 위치한 엣지 디바이스는 대부분 성능이 제한되어 있어 클라우드 서버에서 사용되는 딥러닝 응용을 그대로 사용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 모델을 축소된 분류 모델들로 나누어 활용해 복수의 엣지 디바이스에서 공동으로 추론을 수행하는 분산 처리 기법을 제안하였다. 여기서 사용된 축소된 분류 모델은 경량화 된 모델 가중치를 가지며, 전체 분류 레이블 중 일부에 해당하는 레이블에 대해 추론을 진행한다. 성능 측정 결과 제안하는 축소된 분류 모델의 결과를 취합하는 분산 처리 기법의 정확도가 기존 모델 대비 더 적은 파라미터를 갖도록 경량화를 하여도 기존 모델과 유사한 수준을 유지할 수 있음을 확인하였다.
#기계 학습 #딥러닝 #합성곱 신경망 #엣지 컴퓨팅 #분산 컴퓨팅 #machine learning #deep learning #convolutional neural networks #edge computing #distributed computing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 축소된 분류 모델 분산 처리 기법
3. 엣지 디바이스에서의 분산 처리 성능 분석
4. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
D. Reinsel, J. Gantz, and J. Rydning, (2018, Nov). The Digitization of the World From Edge to Core. [Online]. Avaliable: https://www.seagate.com/kr/ko/our-story/data-age-2025 Y. Kang et al., "Neurosurgeon: Collaborative Intellig ence Between the Cloud and Mobile Edge," Proc. of the Twenty-Second International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, pp. 615-629, 2017. google schola R. Hadidi, J. Cao, M. Woodward, M. S. Ryoo, and H. Kim, "Distributed Perception by Collaborative Robots," IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 3, No. 4, pp. 3709-3716, Oct. 2018. google schola R. Hadidi, J. Cao, Y. Xie, B. Asgari, T. Krishna, and H. Kim, "Characterizing the Deployment of Deep Neural Networks on Commercial Edge Devices," Proc. of the IEEE International Symposium on Workload Characterization, pp. 35-48, 2019. google schola A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks," Proc. of the Neural Information and Processing Systems, 2012. google schola

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