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클라우드-엣지 컴퓨팅 환경에서의 파이프라인 구조의 분석 모델을 통해 데이터를 처리하는 방법에 있어서,클라우드 서버로부터 생성된 뉴럴 네트워크를 하나 이상의 엣지 단말에 대응되도록 복수의 분석 모델로 분리하는 단계;상기 분리된 분석 모델을 엣지 단말 단위로 배포하여 분석 엔진 파이프라인으로 구성하는 단계;상기 복수의 분석 모델에 순차적으로 입력 데이터를 삽입하는 단계;상기 복수의 분석 모델에서 상기 입력 데이터를 처리하는 단계;분석모델 운용장치가 상기 분석 모델이 운용되는 엣지 단말의 환경 정보(분석모델명 및 버전정보를 포함)를 분석모델 파일 저장소에 제공하는 단계;상기 분석모델 운용장치가 상기 분석모델 파일 저장소로부터 각 엣지 단말의 하드웨어 정보, 상황 정보 및 운용정보에 최적화된 분석모델 파일을 수신하는 단계; 및상기 분석모델 운용장치가 상기 엣지 단말의 기존 분석모델 파일을 상기 최적화된 분석모델 파일로 대체하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
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제 1 항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크를 하나 이상의 엣지 단말에 대응되도록 복수의 분석 모델로 분리하는 단계는,상기 엣지 단말의 메모리, CPU 성능 및 GPU 구비 여부 중 하나 이상을 포함하는 특성 정보에 대응되도록 분리하는 것인 데이터 처리 방법
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제 2 항에 있어서,상기 분리된 분석 모델을 엣지 단말 단위로 배포하여 분석 엔진 파이프라인으로 구성하는 단계는,상기 엣지 단말의 특성 정보에 기초하여 상기 복수의 분석 모델 중 둘 이상의 분석 모델을 하나의 엣지 단말에 대응시키는 것인 데이터 처리 방법
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제 1 항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크를 하나 이상의 엣지 단말에 대응되도록 복수의 분석 모델로 분리하는 단계는,상기 뉴럴 네트워크를 레이어 단위로 구분하여 하나 이상의 상기 구분된 레이어를 각각 포함하는 복수의 분석 모델을 생성하는 것인 데이터 처리 방법
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제 1 항에 있어서,상기 분리된 분석 모델을 엣지 단말 단위로 배포하여 분석 엔진 파이프라인으로 구성하는 단계는,제 1 엣지 단말에 배포된 제 1 분석 모델의 출력단에 제 2 엣지 단말에 배포된 제 2 분석 모델을 연결하여 상기 분석 엔진 파이프라인으로 구성하는 것인 데이터 처리 방법
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제 5 항에 있어서,상기 복수의 분석 모델에 순차적으로 입력 데이터를 삽입하는 단계 및 상기 복수의 분석 모델에서 상기 입력 데이터를 처리하는 단계는,상기 제 1 분석 모델에 제 1 입력 데이터가 삽입됨에 따라 상기 제 1 입력 데이터를 처리한 결과를 제 2 분석 모델로 전달하고, 상기 제 1 입력 데이터를 상기 제 2 분석 모델로 전달함과 동시에 제 2 입력 데이터가 삽입되는 것인 데이터 처리 방법
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제 6 항에 있어서,상기 복수의 분석 모델에 순차적으로 입력 데이터를 삽입하는 단계 및 상기 복수의 분석 모델에서 상기 입력 데이터를 처리하는 단계는,제 1 분석 모델에서 상기 제 1 입력 데이터 처리를 완료함에 따라 상기 제 2 분석 모델이 유휴 상태인지 여부를 판단하고, 상기 제 2 분석 모델이 유휴 상태인 경우 상기 제 1 입력 데이터를 처리한 결과를 상기 제 2 분석 모델로 전달하는 것인 데이터 처리 방법
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파이프라인 구조의 분석 모델을 통해 데이터를 처리하는 클라우드-엣지 시스템에 있어서,하나 이상의 분석 모델을 배포받아 상기 분석 모델에 입력된 입력 데이터를 처리하는 하나 이상의 엣지 단말;뉴럴 네트워크를 생성하고, 상기 뉴럴 네트워크를 레이어 단위로 구분하여 하나 이상의 상기 구분된 레이어를 각각 포함하는 복수의 분석 모델을 생성하며, 상기 복수의 분석 모델을 상기 하나 이상의 엣지 단말에 대응되도록 상기 엣지 단말 단위로 배포하고, 상기 배포된 분석 모델을 분석 엔진 파이프라인으로 구성하는 클라우드 서버; 및상기 분석 모델이 운용되는 상기 하나 이상의 엣지 단말의 환경 정보(분석모델명 및 버전정보를 포함)를 분석모델 파일 저장소에 제공하고, 분석모델 파일 저장소로부터 각 엣지 단말의 하드웨어 정보, 상황 정보 및 운용정보에 최적화된 분석모델 파일을 수신하며, 상기 하나 이상의 엣지 단말의 기존 분석모델 파일을 상기 최적화된 분석모델 파일로 대체하는 분석모델 운용장치를 포함하는 클라우드-엣지 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 클라우드 서버는 상기 엣지 단말의 메모리, CPU 성능 및 GPU 구비 여부 중 하나 이상을 포함하는 특성 정보에 대응하도록 상기 복수의 분석 모델로 분리하여 배포하는 것인 클라우드-엣지 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 클라우드 서버는 상기 복수의 분석 모델 중 제 1 분석 모델의 출력단에 제 2 분석 모델을 연결하여 상기 분석 엔진 파이프라인으로 구성하는 것인 클라우드-엣지 시스템
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제 10 항에 있어서,상기 제 1 분석 모델에 제 1 입력 데이터가 삽입됨에 따라 상기 제 1 입력 데이터를 처리한 결과는 제 2 분석 모델로 전달되고, 상기 제 1 입력 데이터가 상기 제 2 분석 모델로 전달됨과 동시에 제 2 입력 데이터가 삽입되는 것인 클라우드-엣지 시스템
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제 11 항에 있어서,상기 제 1 분석 모델에서 상기 제 1 입력 데이터 처리가 완료됨에 따라 상기 제 1 분석 모델에 대응하는 엣지 단말은 상기 제 2 분석 모델이 유휴 상태인지 여부를 판단하고, 상기 제 2 분석 모델이 유휴 상태인 경우 상기 제 1 입력 데이터를 처리한 결과를 상기 제 2 분석 모델로 전달하는 것인 클라우드-엣지 시스템
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