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동적 AI 모델 선택 시스템이, 기저장된 컨텍스트 정보를 이용하여 성능이 서로 다른 복수의 AI 모델을 학습시키는 단계;동적 AI 모델 선택 시스템이, 학습된 복수의 AI 모델을 저장하는 단계; 및 동적 AI 모델 선택 시스템이, 실시간 컨텍스트에 따라 저장된 복수의 AI 모델 중 사용될 AI 모델을 선택하는 단계;를 포함하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 1에 있어서,AI 모델을 학습시키는 단계는, 기저장된 컨텍스트 정보에 포함된 AI 모델이 지원하는 서비스의 종류별 또는 AI 모델의 탐지 목표별로 복수의 AI 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 1에 있어서,AI 모델을 학습시키는 단계는, 기저장된 컨텍스트 정보에 포함된 AI 모델이 수행되는 시간 조건, 공간 조건 및 기상 조건을 고려하여, 시간, 공간 또는 기상 조건별로 복수의 AI 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 1에 있어서,복수의 AI 모델을 저장하는 단계는,학습된 복수의 AI 모델의 연산 능력을 AI 모델별로 정리하여 리스트를 생성하여, 학습된 AI 모델과 별도로 저장하는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 4에 있어서,복수의 AI 모델을 저장하는 단계는,AI 모델별로 정리된 연산 성능에 대한 리스트를 컨텍스트 정보별로 각각 생성하는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 5에 있어서,복수의 AI 모델을 저장하는 단계는,각각의 리스트 생성 시, 동일한 컨텍스트 정보를 기준으로 학습된 AI 모델들의 성능을 비교 평가하여 리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 1에 있어서,AI 모델을 선택하는 단계는,저장된 복수의 AI 모델 중 하나가 선택되면, 선택된 AI 모델이 서버에 접속된 디바이스에 다운로드 되도록 하는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 7에 있어서,AI 모델이 다운로드된 디바이스는,다운로드된 AI 모델을 설치하여 실행하되, 기설정된 주기마다 AI 모델이 실행되는 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 정보가 포함된 디바이스 정보를 서버에 전달하고,서버는,디바이스 정보가 수신되면, 수신된 디바이스 정보를 기반으로 가상의 디바이스 환경을 구현하여, 구현된 디바이스 환경에서 디바이스에 다운로드되어 실행되는 AI 모델의 성능을 검증하는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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청구항 8에 있어서,서버는,디바이스에 다운로드되어 실행되는 AI 모델의 성능 검증 시, 저장된 복수의 AI 모델 중 구현된 디바이스 환경에서 다운로드되어 실행되는 AI 모델보다 상대적으로 더 우수한 성능을 보장하는 AI 모델이 존재하는지 검증하는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 방법
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컨텍스트 정보를 이용하여 성능이 서로 다른 복수의 AI 모델을 학습시키고, 학습된 복수의 AI 모델을 저장하며, 실시간 컨텍스트에 따라 저장된 복수의 AI 모델 중 사용될 AI 모델을 선택하는 서버; 및서버에 의해 선택된 AI 모델을 다운로드하여 실행하는 디바이스;를 포함하는 동적 AI 모델 선택 시스템
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동적 AI 모델 선택 시스템이, 기저장된 컨텍스트 정보를 이용하여 성능이 서로 다른 복수의 AI 모델을 학습시키는 단계;동적 AI 모델 선택 시스템이, 실시간 컨텍스트 데이터를 수집하는 단계;동적 AI 모델 선택 시스템이, 수집된 실시간 컨텍스트에 따라 학습된 복수의 AI 모델 중 사용될 AI 모델을 선택하는 단계;를 포함하는 동적 AI 모델 선택 방법
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동적 AI 모델 선택 시스템이, 컨텍스트 정보를 이용하여 성능이 서로 다른 복수의 AI 모델을 학습시키는 프로세서; 및 학습된 복수의 AI 모델을 저장하는 저장부;를 포함하고,프로세서는, 실시간 컨텍스트에 따라 저장된 복수의 AI 모델 중 사용될 AI 모델을 선택하는 것을 특징으로 하는 동적 AI 모델 선택 시스템
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