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적어도 둘 이상의 에지 서버 및 적어도 둘 이상의 로컬 장치가 연결되고, 상기 적어도 둘 이상의 에지 서버에 각각 인터페이스하기 위한 적어도 둘 이상의 가상 게이트웨이 및 적어도 둘 이상의 로컬 장치가 상기 적어도 둘 이상의 에지 서버의 자원을 공유하도록 하는 지능형 자원 공유 시스템을 포함하는 네트워크 장치에서의 상기 지능형 자원 공유 시스템에 있어서,네트워크에 업링크 및 다운링크된 네트워크 부하 변동을 모니터링하는 모니터링 모듈;상기 모니터링 모듈에서 모니터링된 상기 네트워크 부하를 엔터티별로 분류하여 상기 가상 게이트웨이별 부하 상태를 검출하는 분류 모듈;상기 적어도 둘 이상의 로컬 장치 중 하나로부터 신규 네트워크 부하가 접수되면 상기 분류 모듈에서 검출된 상기 가상 게이트웨이별 부하 상태를 기반으로 상기 적어도 둘 이상의 가상 게이트웨이 중 하나의 가상 게이트웨이를 선택하는 매칭 모듈; 및상기 신규 네트워크 부하가 접수된 로컬 장치와 상기 선택된 가상 게이트웨이의 인터페이스를 구성하여 상기 신규 네트워크 부하가 접수된 로컬 장치와 상기 선택된 가상 게이트웨이에 연결된 에지 서버가 인터페이스하도록 하는 구성 모듈;을 포함하는 지능형 자원 공유 시스템
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제1항에 있어서,상기 모니터링 모듈은, 로컬 장치에서 에지 서버로의 업링크 인터페이스, 에지 서버에서 로컬 장치로의 다운링크 인터페이스, 에지 서버에서 집계 서버로의 업링크 인터페이스, 집계 서버에서 에지 서버로의 다운링크 인터페이스, 집계 서버에서 로컬 장치로의 다운링크 인터페이스에 포함된 네트워크 부하 변동을 모니터링하는,지능형 자원 공유 시스템
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제1항에 있어서,상기 분류 모듈은,KNN(K-Nearest Neighbor)을 이용하여 상기 네트워크 부하를 엔터티별로 분류하는,지능형 자원 공유 시스템
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제1항에 있어서,상기 분류 모듈은,상기 가상 게이트웨이별 가용 네트워크 자원을 검출하는,지능형 자원 공유 시스템
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제1항에 있어서,상기 매칭 모듈은,스로틀링(throttling) 프로세스를 기반으로 모델 통신을 보증하는,지능형 자원 공유 시스템
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적어도 둘 이상의 에지 서버 및 적어도 둘 이상의 로컬 장치가 연결되고, 상기 적어도 둘 이상의 에지 서버에 각각 인터페이스하기 위한 적어도 둘 이상의 가상 게이트웨이 및 적어도 둘 이상의 로컬 장치가 상기 적어도 둘 이상의 에지 서버의 자원을 공유하도록 하는 지능형 자원 공유 시스템을 포함하는 네트워크 장치에서의 상기 지능형 자원 공유 방법에 있어서,상기 지능형 자원 공유 시스템이 네트워크에 업링크 및 다운링크된 네트워크 부하 변동을 모니터링하는 모니터링 단계;상기 지능형 자원 공유 시스템이 상기 모니터링된 상기 네트워크 부하를 엔터티별로 분류하여 상기 가상 게이트웨이별 부하 상태를 검출하는 분류 단계;상기 지능형 자원 공유 시스템이 상기 적어도 둘 이상의 로컬 장치 중 하나로부터 신규 네트워크 부하가 접수되면 상기 분류 단계에서 검출된 상기 가상 게이트웨이별 부하 상태를 기반으로 상기 적어도 둘 이상의 가상 게이트웨이 중 하나의 가상 게이트웨이를 선택하는 매칭 단계; 및상기 지능형 자원 공유 시스템이 상기 신규 네트워크 부하가 접수된 로컬 장치와 상기 선택된 가상 게이트웨이의 인터페이스를 구성하여 상기 신규 네트워크 부하가 접수된 로컬 장치와 상기 선택된 가상 게이트웨이에 연결된 에지 서버가 인터페이스하도록 하는 구성 단계;를 포함하는 지능형 자원 공유 방법
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제6항에 있어서,상기 모니터링 단계는, 로컬 장치에서 에지 서버로의 업링크 인터페이스, 에지 서버에서 로컬 장치로의 다운링크 인터페이스, 에지 서버에서 집계 서버로의 업링크 인터페이스, 집계 서버에서 에지 서버로의 다운링크 인터페이스, 집계 서버에서 로컬 장치로의 다운링크 인터페이스에 포함된 네트워크 부하 변동을 모니터링하는,지능형 자원 공유 방법
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제6항에 있어서,상기 분류 단계는,KNN(K-Nearest Neighbor)을 이용하여 상기 네트워크 부하를 엔터티별로 분류하는,지능형 자원 공유 방법
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제6항에 있어서,상기 분류 단계는,상기 가상 게이트웨이별 가용 네트워크 자원을 검출하는,지능형 자원 공유 방법
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제6항에 있어서,상기 매칭 단계는,스로틀링(throttling) 프로세스를 기반으로 모델 통신을 보증하는,지능형 자원 공유 방법
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각각 독립된 데이터 세트를 기반으로 각각의 로컬 모델을 훈련하여 업데이트하는 적어도 둘 이상의 로컬 장치;상기 적어도 둘 이상의 로컬 장치로부터 업데이트된 로컬 모델과 매개 변수를 수집하여 글로벌 모델과 매개 변수를 업데이트하는 적어도 둘 이상의 에지 서버;상기 적어도 둘 이상의 에지 서버로부터 상기 업데이트된 글로벌 모델과 매개 변수를 수집하여 글로벌 모델을 최종 업데이트하고 상기 최종 업데이트된 글로벌 모델을 기반으로 최종 업데이트된 로컬 모델을 상기 적어도 둘 이상의 로컬 장치에 제공하는 집계 서버; 및상기 적어도 둘 이상의 에지 서버에 각각 인터페이스하기 위한 적어도 둘 이상의 가상 게이트웨이 및 상기 적어도 둘 이상의 로컬 장치가 상기 적어도 둘 이상의 에지 서버의 자원을 공유하도록 하는 지능형 자원 공유 시스템을 포함하는 네트워크 장치를 포함하는,연합 학습 시스템
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제11항에 있어서,상기 지능형 자원 공유 시스템은,네트워크에 업링크 및 다운링크된 네트워크 부하 변동을 모니터링하는 모니터링 모듈;상기 모니터링 모듈에서 모니터링된 상기 네트워크 부하를 엔터티별로 분류하여 상기 가상 게이트웨이별 부하 상태를 검출하는 분류 모듈;상기 적어도 둘 이상의 로컬 장치 중 하나로부터 신규 네트워크 부하가 접수되면 상기 분류 모듈에서 검출된 상기 가상 게이트웨이별 부하 상태를 기반으로 상기 적어도 둘 이상의 가상 게이트웨이 중 하나의 가상 게이트웨이를 선택하는 매칭 모듈; 및상기 신규 네트워크 부하가 접수된 로컬 장치와 상기 선택된 가상 게이트웨이의 인터페이스를 구성하여 상기 신규 네트워크 부하가 접수된 로컬 장치와 상기 선택된 가상 게이트웨이에 연결된 에지 서버가 인터페이스하도록 하는 구성 모듈;을 포함하는 연합 학습 시스템
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제12항에 있어서,상기 모니터링 모듈은, 로컬 장치에서 에지 서버로의 업링크 인터페이스, 에지 서버에서 로컬 장치로의 다운링크 인터페이스, 에지 서버에서 집계 서버로의 업링크 인터페이스, 집계 서버에서 에지 서버로의 다운링크 인터페이스, 집계 서버에서 로컬 장치로의 다운링크 인터페이스에 포함된 네트워크 부하 변동을 모니터링하는,연합 학습 시스템
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제12항에 있어서,상기 분류 모듈은,KNN(K-Nearest Neighbor)을 이용하여 상기 네트워크 부하를 엔터티별로 분류하는,연합 학습 시스템
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제12항에 있어서,상기 분류 모듈은,상기 가상 게이트웨이별 가용 네트워크 자원을 검출하는,연합 학습 시스템
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제12항에 있어서,상기 매칭 모듈은,스로틀링(throttling) 프로세스를 기반으로 모델 통신을 보증하는,연합 학습 시스템
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