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단말기기와 무선 액세스 네트워크 및 엣지 컴퓨팅 서버가 포함된 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서 수행되는 딥러닝 추론 서비스 제공 장치로,적어도 하나의 단말기기가 데이터를 센싱하여 딥러닝 추론 서비스를 요청하면, 무선 액세스 네트워크의 지연시간 변화에 따라 딥러닝 추론 결과 제공에 소요되는 서비스 지연시간을 조절하여 서비스 지연시간이 고정된 고정 지연시간(deterministic latency)의 딥러닝 추론 데이터를 제공하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제1항에 있어서, 상기 단말기기가 딥러닝 추론 기반 데이터 처리를 요청하기 위해 무선 액세스 네트워크를 통해 전송한 센싱데이터를 수신하는 데이터 수신부;상기 단말기기와 엣지 컴퓨팅 서버 사이에서의 데이터 전송에 소요되는 데이터 지연시간을 측정 또는 예측하여 네트워크 지연시간을 계산하는 네트워크 지연시간 측정부;상기 네트워크 지연시간 측정부에서 계산한 왕복 네트워크 지연시간을 고려하여 딥러닝 추론 서비스의 고정 지연시간 요구사항을 만족시킬 수 있는 딥러닝 모델 추론 연산 방식을 결정하고 추론 연산을 수행하는 적응형 딥러닝 추론부; 상기 적응형 딥러닝 추론부의 연산 결과값을 무선 액세스 네트워크를 이용해 상기 단말기기로 전송하는 데이터 처리결과 전송부를 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제2항에 있어서, 상기 단말기기는 센싱데이터 전송을 시작하는 시점에 시간 정보와 딥러닝 추론 서비스 지연시간, 센싱데이터, 및 딥러닝 기반 객체검출 서비스 요구사항을 포함시켜 데이터 패킷을 생성한 뒤 전송하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제2항에 있어서, 상기 데이터 수신부는 상기 단말기기로부터 무선 데이터를 수신한 시간 정보를 데이터에 포함시켜 패킷을 생성해서 엣지 컴퓨팅 서버로 전송하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제2항에 있어서, 상기 네트워크 지연시간 측정부는 상기 데이터 수신부로부터 데이터를 수신한 뒤, 데이터에 포함되어 있는 시간 정보를 활용해 업링크 데이터 전송에 소요된 업링크 데이터전송 지연시간을 측정하고 다운링크 데이터전송 지연시간을 예측하여 네트워크 지연시간을 계산하도록, 그리고 상기 예측 네트워크 지연시간과 상기 딥러닝 추론 서비스 지연시간을 이용하여 딥러닝 추론 연산 소요시간을 계산하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제2항에 있어서, 상기 적응형 딥러닝 추론부는 딥러닝 모델 추론 연산 방식을 결정하기 위하여, 사전에 확보해놓은 다양한 딥러닝 모델들 중, 상기 네트워크 지연시간 측정부로부터 전달받은 데이터에 포함된 딥러닝 추론 서비스 지연시간을 확인하여 해당 딥러닝 추론 서비스 지연시간 내에 추론 연산의 완료가 가능한 딥러닝 모델들 중 정확도가 가장 높은 모델을 선택하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제2항에 있어서, 상기 적응형 딥러닝 추론부는 딥러닝 모델 추론 연산 방식을 결정하기 위하여, 상기 네트워크 지연시간 측정부로부터 전달받은 데이터를 이용하여 딥러닝 추론 모델 후보군을 결정하고, 이들 중 딥러닝 추론 연산 소요시간 내에 딥러닝 연산 처리가 가능한 딥러닝 추론 모델 중 가장 추론 성능 수준이 높은 모델을 선정하여 딥러닝 추론 연산을 수행한 뒤, 딥러닝 추론 연산의 결과데이터를 상기 데이터 처리결과 전송부로 전달하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제2항에 있어서, 상기 데이터 처리결과 전송부는 상기 적응형 딥러닝 추론부로부터 전달받은 데이터 처리결과를 상기 단말기기로 전송하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제1항에 있어서, 상기 적응형 딥러닝 추론 서비스는 영상분석기반 객체검출 서비스이고,상기 단말기기는 도로 위를 주행하고 있는 적어도 한 대 이상의 자율주행자동차로, 영상분석기반 객체검출 서비스를 요청하는 자율주행자동차가 무선 네트워크를 통해 객체검출을 위한 영상데이터를 MEC 플랫폼으로 전송하고,상기 MEC 플랫폼은 자율주행자동차와 통신하는 기지국과, 상기 엣지 컴퓨팅 서버를 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제9항에 있어서, 상기 데이터수신부와 상기 데이터 처리결과 전송부는 상기 기지국(50)에 포함되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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제9항에 있어서, 상기 네트워크 지연시간 측정부와 상기 적응형 딥러닝 추론부는 엣지 컴퓨팅 서버에 포함되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 장치
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단말기기와 무선 액세스 네트워크 및 엣지 컴퓨팅 서버가 포함된 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서 수행되는 딥러닝 추론 서비스 제공 방법으로,적어도 하나의 단말기기가 데이터를 센싱하여 딥러닝 추론 서비스를 요청하면, 무선 액세스 네트워크의 지연시간 변화에 따라 딥러닝 추론 결과 제공에 소요되는 서비스 지연시간을 조절하여 서비스 지연시간이 고정된 고정 지연시간(deterministic latency)의 딥러닝 추론 데이터를 제공하는 것을 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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제12항에 있어서, 상기 단말기기가 딥러닝 추론 기반 데이터 처리를 요청하기 위해 무선 액세스 네트워크를 통해 전송한 센싱데이터를 수신하는 단계;상기 단말기기와 엣지 컴퓨팅 서버 사이에서의 데이터 전송에 소요되는 데이터 지연시간을 측정 또는 예측하여 네트워크 지연시간을 계산하는 단계;상기 네트워크 지연시간 측정단계에서 계산한 왕복 네트워크 지연시간을 고려하여 딥러닝 추론 서비스의 고정 지연시간 요구사항을 만족시킬 수 있는 딥러닝 모델 추론 연산 방식을 결정하고 추론 연산을 수행하는 적응형 딥러닝 추론 단계; 상기 적응형 딥러닝 추론단계의 연산 결과값을 무선 액세스 네트워크를 이용해 상기 단말기기로 전송하는 데이터 처리결과 전송단계를 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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제13항에 있어서, 상기 데이터 수신단계는 상기 단말기기로부터 무선 데이터를 수신한 시간 정보를 데이터에 포함시켜 패킷을 생성해서 엣지 컴퓨팅 서버로 전송하도록 구성되는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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제13항에 있어서, 상기 네트워크 지연시간 측정단계는 상기 데이터 수신단계로부터 데이터를 수신한 뒤, 데이터에 포함되어 있는 시간 정보를 활용해 업링크 데이터 전송에 소요된 업링크 데이터전송 지연시간을 측정하고 다운링크 데이터전송 지연시간을 예측하여 네트워크 지연시간을 계산하는 것; 및상기 예측 네트워크 지연시간과 상기 딥러닝 추론 서비스 지연시간을 이용하여 딥러닝 추론 연산 소요시간을 계산하는 것을 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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제13항에 있어서, 상기 적응형 딥러닝 추론단계는 딥러닝 모델 추론 연산 방식을 결정하기 위하여, 사전에 확보해놓은 다양한 딥러닝 모델들 중, 상기 네트워크 지연시간 측정단계로부터 전달받은 데이터에 포함된 딥러닝 추론 서비스 지연시간을 확인하여 해당 딥러닝 추론 서비스 지연시간 내에 추론 연산의 완료가 가능한 딥러닝 모델들 중 정확도가 가장 높은 모델을 선택하는 것을 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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제13항에 있어서, 상기 적응형 딥러닝 추론단계는 딥러닝 모델 추론 연산 방식을 결정하기 위하여, 상기 네트워크 지연시간 측정단계로부터 전달받은 데이터를 이용하여 딥러닝 추론 모델 후보군을 결정하고, 이들 중 딥러닝 추론 연산 소요시간 내에 딥러닝 연산 처리가 가능한 딥러닝 추론 모델 중 가장 추론 성능 수준이 높은 모델을 선정하여 딥러닝 추론 연산을 수행한 뒤, 딥러닝 추론 연산의 결과데이터를 상기 데이터 처리결과 전송단계로 전달하는 것을 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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제13항에 있어서, 상기 데이터 처리결과 전송단계는 상기 적응형 딥러닝 추론단계로부터 전달받은 데이터 처리결과를 상기 단말기기로 전송하는 것을 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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제12항에 있어서, 상기 적응형 딥러닝 추론 서비스는 영상분석기반 객체검출 서비스이고,상기 단말기기는 도로 위를 주행하고 있는 적어도 한 대 이상의 자율주행자동차로, 영상분석기반 객체검출 서비스를 요청하는 자율주행자동차가 무선 네트워크를 통해 객체검출을 위한 영상데이터를 MEC 플랫폼으로 전송하고,상기 MEC 플랫폼은 자율주행자동차와 통신하는 기지국과, 상기 엣지 컴퓨팅 서버를 포함하는, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적응형 딥러닝 추론 방법
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