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다수 사용자의 분산 기계학습에서 평균 지연 속도 절감을 위한 자원 할당 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021005024
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 다수 사용자의 분산 기계학습에서 평균 지연 속도 절감을 위한 자원 할당 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 다수 사용자의 분산 기계학습에서 평균 지연 속도 절감을 위한 자원 할당 방법은 각 유저들이 해당 워커들로부터 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱을 수신하는 단계, 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱에 대하여 밸런싱 조건(balancing condition)을 추가하여 LPP(linear programming problem)로 바꾸는 단계, LPP를 푸는 것에 의해 최적 클러스터 할당 방법을 획득하는 단계 및 각 유저가 지연시간을 최소화 하기 위해 클러스터에 오프로딩(offloading) 해야 하는 최적의 작업량을 분배하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 9/50 (2018.01.01) G06F 9/48 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 9/5061(2013.01) G06F 9/505(2013.01) G06F 9/5072(2013.01) G06F 9/4843(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190156429 (2019.11.29)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2248978-0000 (2021.04.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210507) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.29)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최준균 대전광역시 유성구
2 김대진 대전광역시 유성구
3 김나경 대전광역시 유성구
4 양진홍 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.11.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-1233416-71
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.12.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0192504-00
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.01.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0075527-49
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.02.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0157371-78
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.02.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-0157370-22
9 등록결정서
Decision to grant
2021.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0333016-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
통신부를 통해 각 유저들이 해당 워커들로부터 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱을 수신하는 단계; 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱에 대하여 최적 클러스터 할당 방법 계산부를 통해 밸런싱 조건(balancing condition)을 추가하여 LPP(linear programming problem)로 바꾸는 단계; 최적 클러스터 할당 방법 계산부를 통해 LPP를 푸는 것에 의해 최적 클러스터 할당 방법을 획득하는 단계; 및 각 유저가 지연시간을 최소화 하기 위해 최적 작업량 분배부를 통해 클러스터에 오프로딩(offloading) 해야 하는 최적의 작업량을 분배하는 단계를 포함하고, 각 유저가 지연시간을 최소화 하기 위해 최적 작업량 분배부를 통해 클러스터에 오프로딩(offloading) 해야 하는 최적의 작업량을 분배하는 단계는, 하기 식과 같이 나타내고, 여기서, m은 유저, j는 클러스터가 속해있는 그룹, km은 행렬의 행의 수, N워커들의 수를 나타내는자원 할당 방법
2 2
제1항에 있어서,통신부를 통해 각 유저들이 해당 워커들로부터 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱을 수신하는 단계는,각 유저를 서브(serve)하는 워커들의 수를 구하고, 각 유저를 서브하는 워커들의 수가 정해지면 각 유저는 해당 워커들에게 유저의 타겟 벡터를 전송하고 연산결과인 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱을 수신하는 자원 할당 방법
3 3
제1항에 있어서,코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱에 대하여 최적 클러스터 할당 방법 계산부를 통해 밸런싱 조건을 추가하여 LPP로 바꾸는 단계는, 최적 클러스터 할당 방법이 최적이 되기 위한 필요조건인 각 유저가 일을 마치는 시간이 같아지도록 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱에 대하여 밸런싱 조건을 추가하여 LPP로 바꾸는 자원 할당 방법
4 4
제1항에 있어서,최적 클러스터 할당 방법 계산부를 통해 LPP를 푸는 것에 의해 최적 클러스터 할당 방법을 획득하는 단계는, 실수 벡터(real vector) 값인 최적 클러스터 할당 방법을 정수 벡터(integer vector)로 라운드(round)하는 자원 할당 방법
5 5
제1항에 있어서,최적 클러스터 할당 방법 계산부를 통해 LPP를 푸는 것에 의해 최적 클러스터 할당 방법을 획득하는 단계는, 하기 식을 이용하여 최적 클러스터 할당 방법()을 획득하고, 여기서, m은 유저, j는 클러스터가 속해있는 그룹을 나타내는 자원 할당 방법
6 6
삭제
7 7
각 유저들이 해당 워커들로부터 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱을 수신하는 통신부; 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱에 대하여 밸런싱 조건(balancing condition)을 추가하여 LPP(linear programming problem)로 바꾸고, LPP를 푸는 것에 의해 최적 클러스터 할당 방법을 획득하는 최적 클러스터 할당 방법 계산부; 및 각 유저가 지연시간을 최소화 하기 위해 클러스터에 오프로딩(offloading) 해야 하는 최적의 작업량을 분배하는 최적 작업량 분배부를 포함하고, 최적 작업량 분배부가 각 유저가 지연시간을 최소화 하기 위해 클러스터에 오프로딩(offloading) 해야 하는 최적의 작업량을 구하는 식은 하기 식과 같이 나타내고, 여기서, m은 유저, j는 클러스터가 속해있는 그룹, km은 행렬의 행의 수, N워커들의 수를 나타내는자원 할당 장치
8 8
제7항에 있어서, 통신부는,각 유저를 서브(serve)하는 워커들의 수를 구하고, 각 유저를 서브하는 워커들의 수가 정해지면 각 유저는 해당 워커들에게 유저의 타겟 벡터를 전송하고 연산결과인 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱을 수신하는 자원 할당 장치
9 9
제7항에 있어서,최적 클러스터 할당 방법 계산부는, 최적 클러스터 할당 방법이 최적이 되기 위한 필요조건인 각 유저가 일을 마치는 시간이 같아지도록 코딩된 행렬과 유저의 타겟 벡터의 곱에 대하여 밸런싱 조건을 추가하여 LPP로 바꾸는 자원 할당 장치
10 10
제7항에 있어서,최적 클러스터 할당 방법 계산부는, 실수 벡터(real vector) 값인 최적 클러스터 할당 방법을 정수 벡터(integer vector)로 라운드(round)하는 자원 할당 장치
11 11
제7항에 있어서,최적 클러스터 할당 방법 계산부는, 하기 식을 이용하여 최적 클러스터 할당 방법()을 획득하고, 여기서, m은 유저, j는 클러스터가 속해있는 그룹을 나타내는 자원 할당 장치
12 12
삭제
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순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)기계학습 기반의 엣지 컴퓨팅 운영 최적화를 위한 시뮬레이션 환경 구축(2019)