맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

기계 학습 기반의 클라우드 가상머신 자원의 최적화 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021004877
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
상담신청 PDF 받기
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 발명은 기계 학습 기반의 클라우드 가상머신 자원의 최적화 장치 및 방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는, 본 발명의 일면에 따른 기계 학습 기반의 클라우드 가상머신 자원의 최적화 장치는, 적어도 하나의 스택을 생성하는 스택 생성부와, 스택 내에서 가상머신을 생성하기 위한 가상머신 정보를 생성하는 가상머신 정보 생성부와, 가상머신 정보에 기초하여 가상머신을 생성하는 가상머신 생성부와, 가상머신의 자원에 대한 할당량 대비 평균 사용량에 기초하여 기계 학습하기 위한 학습 규칙을 설정하는 학습 규칙 설정부와, 학습 규칙에 따른 기계 학습의 결과로서, 가상머신의 자원마다 최적화 가중치를 산출하는 가중치 산출부와, 가상머신의 자원마다 최적화 가중치가 적용된 가상머신에 따른 스택을 변경하는 스택 변경부를 포함한다.
Int. CL G06F 9/455 (2018.01.01) G06F 9/50 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 9/45558(2013.01) G06F 9/5016(2013.01) G06F 9/5027(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06F 2009/45583(2013.01)
출원번호/일자 1020190168423 (2019.12.17)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2247629-0000 (2021.04.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210504) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.17)
심사청구항수 4

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 염근혁 부산광역시 금정구
2 박준석 부산광역시 부산진구
3 정주훈 부산광역시 서구
4 김민석 부산광역시 금정구
5 원영훈 부산광역시 영도구
6 전민규 부산광역시 영도구
7 정수민 부산광역시 연제구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 전용철 대한민국 부산광역시 동래구 충렬대로 ***-*(온천동) *층(마이스타**특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 부산광역시 금정구
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		 2019.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-1301518-58
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.12.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0192506-91
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.01.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0079859-85
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.02.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0126992-95
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.02.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-0127034-59
7 등록결정서
Decision to grant		 2021.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0333017-51
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적어도 하나의 스택을 생성하는 스택 생성부;상기 스택 내에서 가상머신을 생성하기 위한 가상머신 정보를 생성하는 가상머신 정보 생성부;상기 가상머신 정보에 기초하여 가상머신을 생성하는 가상머신 생성부;상기 가상머신의 자원마다 할당되는 할당량을 설정하는 할당량 설정부;상기 가상머신의 각 자원마다 사용량을 기설정된 시간 단위로 수집하는 데이터 수집부;사용자로부터 상기 가상머신의 자원에 대한 레이팅 정보를 입력받는 레이팅 정보 입력부;상기 가상머신의 자원에 대한 할당량 대비 평균 사용량과 상기 레이팅 정보를 추출하는 학습 데이터 추출부;상기 가상머신의 자원에 대한 할당량 대비 평균 사용량에 기초하여 기계 학습하기 위한 학습 규칙을 설정하는 학습 규칙 설정부;상기 학습 규칙에 따른 기계 학습의 결과로서, 상기 가상머신의 자원마다 최적화 가중치를 산출하는 가중치 산출부; 및상기 가상머신의 자원마다 상기 최적화 가중치가 적용된 가상머신에 따른 스택을 변경하는 스택 변경부;를 포함하고,상기 할당량 설정부는상기 가상머신의 CPU, RAM, Disk 자원에서 각 자원마다 할당되는 할당량을 설정하는 것이며,상기 데이터 수집부는상기 가상머신의 CPU, RAM, Disk 자원 각각의 사용량을 기설정된 시간 단위로 수집하되, 기설정된 시간동안 상기 가상머신의 CPU, RAM, Disk 자원에 대한 할당량 대비 사용량을 수집하는 것이고,상기 학습 규칙 설정부는상기 가상머신에 있어서, CPU의 할당량 대비 평균 사용량, RAM의 할당량 대비 평균 사용량, Disk의 할당량 대비 평균 사용량 각각에 대한 사용량 범위와 상기 레이팅 정보에 따른 각기 다른 가중치를 가지는 학습 규칙을 설정하는 것인 기계 학습 기반의 클라우드 가상머신 자원의 최적화 장치
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서,상기 CPU의 할당량 대비 평균 사용량, 상기 RAM의 할당량 대비 평균 사용량, 상기 Disk의 할당량 대비 평균 사용량 및 상기 레이팅 정보를 이용하여 평탄화하고 활성화 함수의 가중치를 획득하는 평탄화부; 및상기 레이팅 정보에 대한 평탄화된 CPU의 할당량 대비 사용량값과, 상기 레이팅 정보에 대한 평탄화된 RAM의 할당량 대비 사용량값과, 상기 레이팅 정보에 대한 평탄화된 Disk의 할당량 대비 사용량값에 기초하여 선형함수를 생성하고, 상기 선형함수의 가중치를 획득하는 선형함수부;를 더 포함하는 것인 기계 학습 기반의 클라우드 가상머신 자원의 최적화 장치
6 6
적어도 하나의 스택을 생성하는 스택 생성부;상기 스택 내에서 가상머신을 생성하기 위한 가상머신 정보를 생성하는 가상머신 정보 생성부;상기 가상머신 정보에 기초하여 가상머신을 생성하는 가상머신 생성부;상기 가상머신의 자원에 대한 할당량 대비 평균 사용량에 기초하여 기계 학습하기 위한 학습 규칙을 설정하는 학습 규칙 설정부;상기 학습 규칙에 따른 기계 학습의 결과로서, 상기 가상머신의 자원마다 최적화 가중치를 산출하는 가중치 산출부; 상기 가상머신의 자원마다 상기 최적화 가중치가 적용된 가상머신에 따른 스택을 변경하는 스택 변경부;상기 가상머신의 최적화 가중치를 기존의 가상머신 자원 각각에 적용한 오픈스택 플레이버를 생성하는 플레이버 생성부; 및상기 플레이버에 기초하여 상기 최적화 가중치를 적용한 가상머신과 상기 가상머신을 관리하는 스택의 변경을 요청하는 스택 변경 요청부;를 포함하는 기계 학습 기반의 클라우드 가상머신 자원의 최적화 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 스택의 변경 요청에 기초하여 스택의 변경 정보를 생성하는 스택 변경 정보 생성부;를 더 포함하고,상기 스택 변경부는,상기 스택의 변경 정보에 기초하여 각 자원마다 최적화 가중치가 적용된 가상머신에 따른 스택을 변경하는 것인 기계 학습 기반의 클라우드 가상머신 자원의 최적화 장치
8 8
삭제
9 9
삭제
10 10
삭제
11 11
삭제
12 12
삭제
13 13
삭제
14 14
삭제
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 부산대학교 산학협력단 SW중심대학지원사업 (IITP이지바로) 2019년 SW중심대학(부산대학교)