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운전 보조 시스템의 구동을 위한 프로세싱 유닛에 의해 수행되는 운전 보조 시스템의 동작 방법에 있어서,접속부가, 운전 보조 시스템의 동작을 위한 프로세싱 유닛과 사용자 단말을 접속시키는 단계;태스크 결정부가, 상기 운전 보조 시스템의 동작과 연계되고 복수의 서브 태스크로 분할 가능한 메인 태스크에 관하여, 미리 생성된 기계 학습 모델에 기초하여 접속된 상기 사용자 단말마다 처리할 서브 태스크를 결정하는 단계;태스크 할당부가, 상기 결정된 서브 태스크를 상기 사용자 단말 각각에 할당하는 단계;수집부가, 상기 사용자 단말마다 할당된 서브 태스크에 대한 상기 사용자 단말의 처리 결과를 수신하는 단계; 및상기 태스크 결정부가, 상기 사용자 단말 각각의 처리 결과 전송 시점에 기초하여 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 미리 설정된 시간을 초과하는 것으로 판단되면, 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 상기 미리 설정된 시간 이하가 되도록 상기 사용자 단말 각각이 처리할 서브 태스크를 재할당하는 단계,를 포함하고,상기 할당하는 단계는,복수개의 코어를 포함하는 사용자 단말에 대하여 각각의 코어마다 상기 서브 태스크를 할당하고,상기 메인 태스크는,카메라 모듈에 의해 획득된 영상 데이터에 포함된 객체 정보를 인식하는 것이고, 상기 객체 정보의 유형은 문자열 정보, 색상 정보, 수치 정보, 보행자 정보, 차선 정보 중 적어도 하나를 포함하고,상기 서브 태스크를 결정하는 단계는,상기 사용자 단말 각각의 성능 정보 및 상기 객체 정보의 유형 각각의 인식 난이도 정보에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 객체 정보의 유형 중 일부의 유형을 인식하도록 상기 서브 태스크를 분할하는 것인, 운전 보조 시스템 동작 방법
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제 1 항에 있어서,상기 사용자 단말의 처리 결과를 수신하는 단계 이후에,메인 처리부가, 상기 수신된 서브 태스크의 처리 결과를 종합하여 상기 메인 태스크를 처리하는 단계,를 더 포함하는 것인, 운전 보조 시스템 동작 방법
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제 1항에 있어서,상기 서브 태스크를 결정하는 단계는,사용자 단말의 성능 정보 및 메인 태스크 또는 서브 태스크와 연계된 태스크 정보를 상기 미리 생성된 기계 학습 모델의 입력으로 하여, 사용자 단말마다 실시간으로 처리 가능한 서브 태스크를 결정하는 것인, 운전 보조 시스템 동작 방법
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제 3항에 있어서,상기 사용자 단말의 성능 정보는,상기 사용자 단말의 초당 부동소수점 연산 능력(Floating-point Operations Per Second, FLOPS), 초당 입출력 처리 능력(Input/Output Operations Per Second, IOPS), 메모리 정보, 단일 명령 다중 데이터 처리 능력(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 또는 스레드 번호 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 운전 보조 시스템 동작 방법
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제 1항에 있어서,상기 서브 태스크를 결정하는 단계는,상기 사용자 단말마다 할당된 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 미리 설정된 시간 이하가 되도록 상기 사용자 단말 각각이 처리할 상기 서브 태스크를 결정하는 것인, 운전 보조 시스템 동작 방법
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제 1항에 있어서,상기 프로세싱 유닛과 사용자 단말을 접속시키는 단계는,상기 프로세싱 유닛과 상기 사용자 단말 간의 Wi-Fi 통신 또는 블루투스 통신 기반의 근거리 통신망을 생성하는 것인, 운전 보조 시스템 동작 방법
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제 1항에 있어서,상기 접속부가, 상기 접속된 사용자 단말이 처리 가능한 서브 태스크가 존재하지 않는 경우, 해당 사용자 단말과 상기 프로세싱 유닛과의 접속을 해제하는 단계를 더 포함하는 것인, 운전 보조 시스템 동작 방법
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운전 보조 시스템의 구동을 위한 프로세싱 유닛에 있어서,상기 프로세싱 유닛과 사용자 단말을 접속시키는 접속부;상기 운전 보조 시스템의 동작과 연계되고 복수의 서브 태스크로 분할 가능한 메인 태스크에 관하여, 미리 생성된 기계 학습 모델에 기초하여 접속된 상기 사용자 단말마다 처리할 서브 태스크를 결정하는 태스크 결정부;상기 결정된 서브 태스크를 상기 사용자 단말 각각에 할당하는 태스크 할당부;상기 사용자 단말마다 할당된 서브 태스크에 대한 상기 사용자 단말의 처리 결과를 수신하는 수집부; 및상기 수신된 서브 태스크의 처리 결과를 종합하여 상기 메인 태스크를 처리하는 메인 처리부,를 포함하고,상기 태스크 할당부는,복수개의 코어를 포함하는 사용자 단말에 대하여 각각의 코어마다 상기 서브 태스크를 할당하고,상기 메인 태스크는,카메라 모듈에 의해 획득된 영상 데이터에 포함된 객체 정보를 인식하는 것이고, 상기 객체 정보의 유형은 문자열 정보, 색상 정보, 수치 정보, 보행자 정보, 차선 정보 중 적어도 하나를 포함하고,상기 태스크 결정부는,상기 사용자 단말 각각의 성능 정보 및 상기 객체 정보의 유형 각각의 인식 난이도 정보에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 객체 정보의 유형 중 일부의 유형을 인식하도록 상기 서브 태스크를 분할하되,상기 사용자 단말 각각의 처리 결과 전송 시점에 기초하여 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 미리 설정된 시간을 초과하는 것으로 판단되면, 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 상기 미리 설정된 시간 이하가 되도록 상기 사용자 단말 각각이 처리할 서브 태스크를 재할당하는 것인, 프로세싱 유닛
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제 10항에 있어서,상기 태스크 결정부는,사용자 단말의 성능 정보 및 메인 태스크 또는 서브 태스크와 연계된 태스크 정보를 상기 미리 생성된 기계 학습 모델의 입력으로 하여, 사용자 단말마다 실시간으로 처리 가능한 서브 태스크를 결정하는 것인, 프로세싱 유닛
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제 11항에 있어서,상기 태스크 결정부는,상기 사용자 단말마다 할당된 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 미리 설정된 시간 이하가 되도록 상기 사용자 단말 각각이 처리할 상기 서브 태스크를 결정하는 것인, 프로세싱 유닛
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운전 보조 장치의 구동 시스템에 있어서,운전 보조 장치의 동작과 연계되며 복수의 서브 태스크로 분할 가능한 메인 태스크에 관하여, 미리 생성된 기계 학습 모델에 기초하여 접속된 복수의 사용자 단말 각각이 처리할 서브 태스크를 결정하여 상기 접속된 복수의 사용자 단말 각각에 할당하고, 상기 복수의 사용자 단말 각각의 서브 태스크의 처리 결과를 수신하여 상기 메인 태스크를 처리하는 프로세싱 유닛; 및상기 프로세싱 유닛에 의해 할당된 상기 서브 태스크를 처리하고, 상기 서브 태스크의 처리 결과를 상기 프로세싱 유닛에 반환하는 복수의 사용자 단말,을 포함하고,상기 메인 태스크는,카메라 모듈에 의해 획득된 영상 데이터에 포함된 객체 정보를 인식하는 것이고, 상기 객체 정보의 유형은 문자열 정보, 색상 정보, 수치 정보, 보행자 정보, 차선 정보 중 적어도 하나를 포함하고,상기 프로세싱 유닛은,상기 복수의 사용자 단말 각각의 성능 정보 및 상기 객체 정보의 유형 각각의 인식 난이도 정보에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 객체 정보의 유형 중 일부의 유형을 인식하도록 상기 서브 태스크를 분할하되, 복수개의 코어를 포함하는 사용자 단말에 대하여 각각의 코어마다 상기 분할된 서브 태스크를 할당하고,상기 복수의 사용자 단말 각각의 처리 결과 전송 시점에 기초하여 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 미리 설정된 시간을 초과하는 것으로 판단되면, 상기 서브 태스크의 종료 시점의 차이가 상기 미리 설정된 시간 이하가 되도록 상기 복수의 사용자 단말 각각이 처리할 서브 태스크를 재할당하는 것인, 운전 보조 장치의 구동 시스템
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제1항 내지 제4항, 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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