맞춤기술찾기

이전대상기술

복수의 엣지와 클라우드를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템 및 이의 적응적 지능 활용을 위한 분석 모델 제공 방법

  • 기술번호 : KST2021003250
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명에 따른 복수의 엣지와, 상기 엣지로부터 데이터를 받아 처리하고 처리 결과를 엣지로 전달하는 클라우드를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경에서의 적응적 지능 활용을 위한 모델 제공 방법은, 상기 클라우드에서 상기 수집한 데이터를 위한 모델을 생성하는 단계; 상기 생성된 모델을 모델 저장소에 저장하는 단계; 상기 클라우드에서 상기 엣지로 어플리케이션을 배포하는 단계; 및 상기 엣지가 상기 배포된 어플리케이션에 매칭되는 하나 이상의 모델을 상기 모델 저장소로부터 서칭 및 다운로드하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 15/177 (2006.01.01) G06F 9/445 (2018.01.01) G06F 15/163 (2006.01.01)
CPC G06F 15/177(2013.01) G06F 9/45533(2013.01) G06F 9/445(2013.01) G06F 11/2294(2013.01) G06F 15/163(2013.01)
출원번호/일자 1020190118453 (2019.09.25)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0036226 (2021.04.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.11)
심사청구항수 15

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 문재원 서울특별시 마포구
2 금승우 경기도 용인시 수지구
3 김영기 인천광역시 계양구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.09.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-0983070-89
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2020.02.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-0145436-87
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분산 컴퓨팅 환경에서의 적응적 지능 활용을 위한 분석 모델 제공 방법에 있어서,클라우드 서버에서 분석 모델을 생성하는 단계;상기 생성된 분석 모델을 모델 저장소에 저장하는 단계;상기 클라우드 서버에서 엣지 장치로 어플리케이션을 배포하는 단계; 및상기 엣지 장치가 상기 배포된 어플리케이션에 매칭되는 하나 이상의 분석 모델을 상기 모델 저장소로부터 서칭 및 다운로드하는 단계를 포함하는 분석 모델 제공 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 생성된 분석 모델을 모델 저장소에 저장하는 단계는,상기 엣지 장치의 서칭에 필요한 메타데이터 정보를 상기 분석 모델에 포함되도록 하여 상기 모델 저장소에 저장하는 것인 분석 모델 제공 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 모델 저장소에 저장된 분석 모델은 상기 서칭을 위한 기본 정보, 모델 분할 관련 정보 및 모델 트레이닝 정보를 포함하는 것인 분석 모델 제공 방법
4 4
제 3 항에 있어서,상기 서칭을 위한 기본 정보는 모델 사용 비용 정보, 모델 성능 정보, 모델에 요구되는 디바이스 성능 정보 및 개인정보 보호 능력 정보 중 하나 이상을 포함하는 것인 분석 모델 제공 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 모델 저장소는 상기 분석 모델의 분할 여부 정보, 버전 정보 및 다운로드 파일 정보 중 하나 이상을 포함하고,상기 엣지 장치가 상기 배포된 어플리케이션에 매칭되는 하나 이상의 분석 모델을 상기 모델 저장소로부터 서칭 및 다운로드하는 단계는, 상기 모델 저장소에 저장된 정보에 기초하여 상기 엣지 장치가 상기 분석 모델로 액세스 및 다운로드하는 것인 분석 모델 제공 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 분석 모델의 분할 여부 정보는 분할되지 않은 전체 분석 모델이 저장된 디렉토리 정보 및 두 개 이상으로 분할된 분석 모델이 저장된 디렉토리 정보를 포함하는 것인 분석 모델 제공 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 엣지 장치가 상기 배포된 어플리케이션에 매칭되는 하나 이상의 분석 모델을 상기 모델 저장소로부터 서칭 및 다운로드하는 단계는,상기 엣지 장치가 상기 매칭되는 분석 모델을 서칭함에 따라, Rest API를 사용하여 상기 서칭된 모델을 다운로드하되,상기 Rest API는 상기 서칭된 분석 모델의 이름 정보, 버전 정보, 분할 여부 정보 및 해당 분석 모델의 분할된 순서 정보를 포함하는 것인 분석 모델 제공 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 클라우드 서버와 엣지 장치 간의 타스크의 분산 및 협업 처리를 위해 또는 상기 엣지 장치들 간의 타스크의 분산 및 협업 처리를 위해 둘 이상의 엣지 장치들이 상기 다운로드된 분석 모델에 기초하여 각각 또는 협업하여 타스크를 처리하는 단계를 더 포함하는 분석 모델 제공 방법
9 9
수집한 데이터의 처리를 위해 분석 모델을 생성하고, 상기 생성된 분석 모델을 모델 저장소에 저장하며, 엣지 장치로 어플리케이션을 배포하는 클라우드 서버, 상기 생성된 분석 모델을 저장 및 관리하는 모델 저장소 및상기 배포된 어플리케이션에 매칭되는 하나 이상의 분석 모델을 상기 모델 저장소로부터 서칭 및 다운로드하는 엣지 장치를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템
10 10
제 9 항에 있어서,상기 엣지 장치는 둘 이상의 엣지 장치들을 포함하고,상기 엣지 장치들은 상기 다운로드된 분석 모델에 기초하여 각각 또는 협업하여 상기 타스크를 처리하는 것인 분산 컴퓨팅 시스템
11 11
제 9 항에 있어서,상기 클라우드 서버는 상기 엣지 장치의 서칭에 필요한 메타데이터 정보를 상기 모델에 포함되도록 하여 상기 모델 저장소에 저장하되,상기 메타데이터의 정보는 상기 서칭을 위한 기본 정보, 모델 분할 관련 정보 및 모델 트레이닝 정보를 포함하는 것이고,상기 서칭을 위한 기본 정보는 모델 사용 비용 정보, 모델 성능 정보, 모델에 요구되는 디바이스 성능 정보 및 개인정보 보호 능력 정보 중 하나 이상을 포함하는 것인 분산 컴퓨팅 시스템
12 12
제 9 항에 있어서,상기 모델 저장소는 상기 분석 모델의 분할 여부 정보, 버전 정보 및 다운로드 파일 정보 중 하나 이상을 포함하고,상기 엣지 장치는 상기 모델 저장소에 저장된 정보에 기초하여 상기 분석 모델을 액세스 및 다운로드하는 것인 분산 컴퓨팅 시스템
13 13
제 12 항에 있어서,상기 분석 모델의 분할 여부 정보는 분할되지 않은 전체 모델이 저장된 디렉토리 정보 및 두 개 이상으로 분할된 분석 모델들이 저장된 디렉토리 정보를 포함하는 것인 분산 컴퓨팅 시스템
14 14
제 9 항에 있어서,상기 엣지 장치는 상기 매칭되는 분석 모델을 서칭함에 따라, Rest API를 사용하여 상기 서칭된 분석 모델을 다운로드하되,상기 Rest API는 상기 서칭된 분석 모델의 이름 정보, 버전 정보, 분할 여부 정보 및 해당 분석 모델의 분할된 순서 정보를 포함하는 것인 분산 컴퓨팅 시스템
15 15
하나 이상의 엣지 장치와 클라우드 서버를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에 있어서,상기 클라우드 서버는, 데이터의 처리를 위한 분석 모델을 생성하는 모델 생성부와, 상기 엣지 장치로 어플리케이션을 배포하는 배포부를 포함하고,상기 엣지 장치는, 상기 배포된 어플리케이션에 매칭되는 하나 이상의 분석 모델을 서칭 및 다운로드하는 모델 다운로드부를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전자부품연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D) AI 어플리케이션을 지원하는 IoT 연동 분산 Edge-클라우드 기술 개발