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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 백상헌
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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최근 인공지능 기술이 많이 발전하면서 다양한 산업에서 심층 신경망 (Deep Neural Network, DNN) 기반의 애플리케이션을 많이 활용하고 있다. 이러한 DNN 기반의 애플리케이션의 추론 지연 시간을 줄이기 위해 DNN 모델을 특정 계층을 기준으로 나누어 모바일 단말과 엣지 서버에서 협력하여 처리(Co-Inference)하는 분할 컴퓨팅(Split Computing)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분할 컴퓨팅에서 계층 분할 지점(Split Point)의 선택은 DNN 추론 지연에 상당한 영향을 끼치게 된다. 또한 여러 개의 모바일 단말이 하나의 엣지 서버 자원을 공유해서 활용하는 환경에서, 모바일 단말들이 엣지 서버로 오프로딩하는 연산량 측면에서의 공평성에도 영향을 끼치게 된다.
본 연구에서는 모바일 단말간 공평성을 보장해주고, DNN 추론 지연 시간을 최소화할 수 있는 최적화 문제를 정의하였다. 하지만, 해당 최적화 문제는 복잡도가 너무 높기 때문에, 본 연구에서는 최적화 문제를 보다 빠르고 효율적인 시간 내에 해결하는 휴리스틱 알고리즘(Fast and Fair Split Computing, F2SC)을 제안하여 모바일 단말 간의 공평성을 보장해주고, DNN 추론 지연 시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안한 F2SC 알고리즘은 최적 기법에 비교하여도 2% 이하의 차이를 보이는 것을 통해 최적의 값에 근사한 성능을 보이는 것을 검증하였다.
본 연구에서는 모바일 단말간 공평성을 보장해주고, DNN 추론 지연 시간을 최소화할 수 있는 최적화 문제를 정의하였다. 하지만, 해당 최적화 문제는 복잡도가 너무 높기 때문에, 본 연구에서는 최적화 문제를 보다 빠르고 효율적인 시간 내에 해결하는 휴리스틱 알고리즘(Fast and Fair Split Computing, F2SC)을 제안하여 모바일 단말 간의 공평성을 보장해주고, DNN 추론 지연 시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안한 F2SC 알고리즘은 최적 기법에 비교하여도 2% 이하의 차이를 보이는 것을 통해 최적의 값에 근사한 성능을 보이는 것을 검증하였다.
목차
초록 iABSTRACT iii목차 v그림 목차 vii기호 설명 viii1장. 서론 １2장. 배경 및 관련 연구 ４2.1 분할 컴퓨팅 ４2.2 분할 컴퓨팅 관련 연구 ４3장. 시스템 모델 ７4장. 최적화 문제 １１4.1 목적 함수 １１4.2 제약 조건 １２5장. 휴리스틱 알고리즘 １４5.1 알고리즘 설명 １５5.2 복잡도 분석 １８6장. 성능 평가 １９6.1 실험 환경 １９6.2 실험 결과 ２０7장. 결론 ２４참고문헌 ２５
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