맞춤기술찾기

이전대상기술

에지 컴퓨팅에서 멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터 및 이의 실행 방법

  • 기술번호 : KST2021007590
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터에서 실행되는 멀티 연합 학습 서비스 방법은 각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계, 상기 각각의 사용자 장비의 전송 정보를 이용하여 상기 학습 서비스의 전체 로컬 시간에 해당하는 상기 각각의 사용자 장비의 전송 속도를 산출하는 단계, 상기 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량 및 상기 각각의 사용자 장비의 전송 정보를 이용하여 각 글로벌 라운드에 대한 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 산출하는 단계 및 상기 사용자 장비에 따른 에너지 소비량, 상기 학습 서비스의 전체 로컬 시간에 해당하는 전송 속도 및 상기 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 이용하여 상기 하위 문제를 해결하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 9/50 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200160681 (2020.11.26)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0067911 (2021.06.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190157109   |   2019.11.29
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.26)
심사청구항수 8

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 홍충선 경기도 용인시 수지구
2 응위옌 휴 낫 민 경기도 용인시 기흥구
3 김유준 경기도 수원시 영통구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인도담 대한민국 경기도 성남시 분당구 판교역로 ***, 에스동 ***호(삼평동,에이치스퀘어)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-1274047-45
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터에서 실행되는 다중 학습 서비스용 리소스 할당 방법에 있어서,각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계;상기 각각의 사용자 장비의 전송 정보를 이용하여 상기 학습 서비스의 전체 로컬 시간에 해당하는 상기 각각의 사용자 장비의 업링크 전송의 에너지 소비량을 산출하는 단계;상기 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량 및 상기 각각의 사용자 장비의 전송 정보를 이용하여 각 글로벌 라운드에 대한 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 산출하는 단계;상기 사용자 장비에 따른 에너지 소비량, 상기 학습 서비스의 전체 로컬 시간에 해당하는 전송 속도 및 상기 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 이용하여 상기 하위 문제를 해결하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계는상기 각각의 학습 서비스를 위한 연합 학습 계획, 상기 사용자 장비의 CPU 사이클 주파수, 상기 학습 서비스에 속하는 데이터 중 특정 데이터를 실행하는 각각의 사용자 장비를 위한 CPU 사이클의 수 및 컴퓨팅 칩셉의 유효 캐패시턴스 계수를 이용하여 상기 각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 각각의 사용자 장비의 업링크 전송의 에너지 소비량을 산출하는 단계는상기 각각의 사용자 장비의 업링크 전송 시간, 상기 각각의 사용자 장비의 송신 전력, 각 사용자 장비의 총 대역폭의 비율 및 사용자 장비 별로 로컬 변경 사항을 적용한 후 글로벌 변화를 브로드캐스트하기 위한 다운 링크 전송 시간을 이용하여 상기 각각의 사용자 장비의 업링크 전송의 에너지 소비량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 각 글로벌 라운드에 대한 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 산출하는 단계는상기 사용자 장비의 총 대역폭의 비율, 상기 각각의 학습 서비스의 업링크 전송에 대한 에너지 소비량, 상기 각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량 및 상기 사용자 장비의 CPU 사이클 주기를 이용하여 각 글로벌 라운드에 대한 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 산출하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 방법
5 5
멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터에 있어서,각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량을 산출하는 에너지 소비량 산출부;상기 각각의 사용자 장비의 전송 정보를 이용하여 상기 학습 서비스의 전체 로컬 시간에 해당하는 상기 각각의 사용자 장비의 업링크 전송의 에너지 소비량을 산출하는 업링크 전송용 에너지 소비량 산출부;상기 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량 및 상기 각각의 사용자 장비의 전송 정보를 이용하여 각 글로벌 라운드에 대한 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 산출하는 총 에너지 소비량 산출부; 및상기 사용자 장비에 따른 에너지 소비량, 상기 학습 서비스의 전체 로컬 시간에 해당하는 전송 속도 및 상기 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 이용하여 상기 하위 문제를 해결하는 하위 문제 해결부를 포함하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터
6 6
제5항에 있어서,상기 에너지 소비량 산출부는상기 각각의 학습 서비스를 위한 연합 학습 계획, 상기 사용자 장비의 CPU 사이클 주파수, 상기 학습 서비스에 속하는 데이터 중 특정 데이터를 실행하는 각각의 사용자 장비를 위한 CPU 사이클의 수 및 컴퓨팅 칩셉의 유효 캐패시턴스 계수를 이용하여 상기 각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량을 산출하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터
7 7
제5항에 있어서,상기 업링크 전송용 에너지 소비량 산출부는상기 각각의 사용자 장비의 업링크 전송 시간, 상기 각각의 사용자 장비의 송신 전력, 각 사용자 장비의 총 대역폭의 비율 및 사용자 장비 별로 로컬 변경 사항을 적용한 후 글로벌 변화를 브로드캐스트하기 위한 다운 링크 전송 시간을 이용하여 상기 각각의 사용자 장비의 업링크 전송의 에너지 소비량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터
8 8
제5항에 있어서,상기 총 에너지 소비량 산출부는상기 사용자 장비의 총 대역폭의 비율, 상기 각각의 학습 서비스의 업링크 전송에 대한 에너지 소비량, 상기 각각의 학습 서비스의 하위 문제를 해결하기 위한 각각의 사용자 장비에 따른 에너지 소비량 및 상기 사용자 장비의 CPU 사이클 주기를 이용하여 각 글로벌 라운드에 대한 전체 사용자 장비의 총 에너지 소비량을 산출하는 것을 특징으로 하는멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경희대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D) (SW 스타랩) 분산 엣지를 위한 진화형 딥러닝 모델생성 플랫폼
2 과학기술정보통신부 성균관대학교 산학협력단 정보통신기술인력양성(R&D) 라이프 컴패니온쉽 경험을 위한 지능형 인터랙션 융합 연구