| 연구목표 |
o 최종목표실시간 대응이 요구되는 다양한 엣지 자원 중심의 서비스환경에서 분산 연산을 통해 자원제약형 학습, 지역 지식의 범용 지능화 및 능동적 분석을 제공하기 위한 적응형 경량 엣지 연동분석 기술* 개발(* 경량 엣지 '스스로' 현장 애플리케이션의 요구에 적합한 분석 결과를 도출하기 위해 클라우드 컴퓨팅 연동을 통해 '영민한 학습'을 수행하여 '즉시 분석... |
| 연구내용 |
o 주관연구개발기관 (한국전자통신연구원) : - 클라우드-엣지 연동분석 시스템 관련 핵심 기술 분석 및 보완 - 클라우드-엣지 연동분석 시스템 핵심기능 모듈 개발 - 공공 빅데이터 PoC 검증 및 시스템 1.0 정합o 공동연구개발기관 1 (한국전자기술연구원) : - 클라우드-이기종엣지 연동분석을 위한 이기종 자원 클러스터링 프레임워크 개발 - 클... |
| 기대효과 |
o 2차년도 연구개발의 기대효과 - 클라우드-이기종엣지 연동분석 프레임워크 구축 및 베이스라인 모델생성, 분산학습, 멀티스케일링 및 경량 추론 기술의 원천 알고리즘 설계 및 프로토타입 구현 |
| 키워드 |
경량 엣지 기반 적응형 분석,분산 딥러닝,분석모델 멀티스케일링,자원제약형 모델 프로비저닝,클라우드 엣지 연동분석 프레임워크 |