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김동현 (성균관대학교) 이병준 (성균관대학교) 김경태 (성균관대학교) 윤희용 (성균관대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2018년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제26권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
89 - 92 (4page)

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본 논문에서는 Edge computing 환경에서 다수의 노드들로 구성된 네트워크의 디바이스를 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 클라이언트-서버 모델은 모든 데이터와 그에 대한 요청을 중심 서버에서 처리하기 때문에, 다수의 노드로부터 생성된 많은 양의 데이터를 처리하는 데 빠른 응답속도를 보장하지 못한다. Edge computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 또한 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 여러병렬 기계학습 모델 중 본 연구에서는 Stale Synchronous Parallel(SSP) 모델을 이용하여 Edge 노드에서 분산기계학습에 적용하였다.
#머신러닝(Machine learning) #병렬컴퓨팅(Parallel computing) #사물인터넷(Internet of things) #비용 측정(Cost estimation)

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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