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Distributed learning 에서의 통신 상황을 고려한 학습과 추론 연산 분배에 대한 분석 연구

원문정보

Analysis of Training and Inferencing Processing Allocation in Distributed Learning with Considering Communication Situation

이웅희, 이상민, 김황남

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초록

한국어

클라우드 뿐 아니라 모바일 기기들이 함께 학습과 추론을 위한 연산들을 나누어 수행하고 이를 다시 종합하는 distributed learning은 주목 받고 있는 learning 기법들 중 한 형태이다. 이러한 형태의 learning의 경우, 모바일 기기들을 활용하여 학습하고 추론 연산을 수행할 때, 응용의 성능뿐 아니라 통신 상황과 모바일 기기들에서 소모되는 전력을 고려하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 엣지 클라우드와 연결된 멀티 홉 기반의 네트워크에서 distributed learning을 수행할 때, 통신 상황과 소모 전력 관점에서 학습 및 추론 연산 분배에 따른 주요 case들에 대한 분석을 수행한다.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Analysis
3.1. Assumed situation
3.2. Analysis of all in-edge case
3.3. Analysis of training in-edge case
3.4. Analysis of all on-device case
3.5. Result of analyses
4. Conclusions
Acknowledgement
References

저자정보

  • 이웅희 IT 융합공학부 한성대학교 서울, 대한민국
  • 이상민 전기전자공학부 고려대학교 서울, 대한민국
  • 김황남 전기전자공학부 고려대학교 서울, 대한민국

참고문헌

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