Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Type of Machine Learning Model for Edge Computing Environment: A Survey

Edge Computing 환경을 위한 기계학습 모델 유형 조사

  • Kim, Min-Woo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Tae-Ho (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Kyung-Tae (Dept. of Software, Sungkyunkwan University) ;
  • Youn, Hee-Yong (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 김민우 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이태호 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이병준 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김경태 (성균관대학교, 소프트웨어대학 소프트웨어학과) ;
  • 윤희용 (성균관대학교, 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과)
  • Published : 2019.07.10
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Edge computing 환경에서는 노드끼리 직접 또는 간접적으로 전송되는 많은 수의 데이터가 Computing 노드에 의해 수집된다. Computing 노드에 실시간 적으로 전송되어지는 데이터의 저장 및 처리를 위해 기계학습(Machine learning) 기법이 사용된다. 기존의 기계학습 모델의 학습방법의 경우 Edge computing 노드의 지능화에 다소 맞지 않는 방법이며 노드들 간의 협업 시스템을 기계학습 모델에 구축하는 것 또한 중요개선사항 중 하나이다. 본 논문에서는 Edge computing 환경에서 적용 가능한 기계학습 모델을 조사하였다. 본 조사를 통하여 향후 edge computing 환경에서의 제약사항에 대해 더 구체적이며 다양한 연구방향을 제시할 수 있으며 효율적인 모델 적용을 목표로 한다.

Keywords