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AI 기반 모바일 서비스를 위한 딥러닝 모델 파티셔닝 기법 = DNN Model Partitioning in AI-Based Mobile Services
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2022
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Korean
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818-825(8쪽)
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최근 무선 네트워크 기술의 발전을 통해 모바일 단말에서 물체 인식 및 비디오 분석과 같은 실시간성 모바일비전 어플리케이션이 여러 분야에서 적용되고 있다. 이러한 어플리케이션은 높은 정확도의 딥러닝 모델을 사용하기 위하여 모바일 엣지 컴퓨팅 (MEC)을 활용하지만, 네트워크 비용 및 지연으로 인해 낮은 사용자 경험 품질(QoE)을 보인다. 이를 해결하기 위해서, 모바일 단말과 MEC 서버 사이 딥러닝 추론 연산을 레이어 단위로 나누는 딥러닝 모델 파티셔닝 기술이 주목받고 있다. 기존 연구는 모바일 비전 어플리케이션의 사용자 경험 품질 향상을 위하여 단대단 지연 시간, 에너지 소모, 추론 속도 (fps) 중 한 가지, 혹은 두 가지 지표만을 개선할 수 있는딥러닝 모델 파티셔닝 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 위 세 가지 성능 개선지표의 향상을 위하여 1) 모델 파티션 포인트, 2) 입력 프레임 중 처리할 프레임 수, 3) 모바일 단말의 GPU 클럭 주파수를 제어하는 알고리즘을제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안하는 방법이 동일 단대단 지연 시간에서 모바일 단말 단독 추론 알고리즘과 비교했을 때, 90.2%의 평균 에너지 소모 성능 개선을 보이고, MEC 서버 단독 추론 알고리즘과 비교했을 때, 91.8%의 처리 fps 성능 개선을 보임을 확인하였다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2014-11-07 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Journal of the KICS -> The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.5 | 0.5 | 0.47 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.4 | 0.34 | 0.466 | 0.14 |
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