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분산 및 계층적 머신러닝 학습을 위한 신뢰 기반의 차량 에지 네트워크

  • 기술번호 : KST2022009205
  • 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 발명에 따른 분산 및 계층적 머신러닝 학습을 위한 신뢰 기반의 차량 에지 네트워크가 제공된다. 차량 에지 네트워크는 그룹 별로 클러스러링 되도록 구성되는 복수의 차량들; 복수의 차량들과 통신 가능하게 결합되는 복수의 RSU들 (road side units) - 복수의 RSU들 각각은 각각의 노드에 해당하고, 각각의 노드는 원형 주소 공간 (circular address space)을 구성함 - ; 및 복수의 RSU들 중 적어도 하나와 통신 가능하게 결합되고, 복수의 RSU들 중 적어도 하나를 제어하도록 구성된 기지국을 포함하고, 상기 각각의 노드 중 적어도 하나의 노드는, 새로운 노드의 참가 및 기존 노드의 이탈과 연관된 메시지에 따라 라우팅 정보를 업데이트하고, 각각의 노드로 업데이트된 라우팅 정보가 전달되도록 주변 노드로 업데이트된 라우팅 정보를 전달한다.
Int. CL H04L 65/40 (2022.01.01) H04L 45/02 (2022.01.01) H04L 45/74 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC H04L 67/1044(2013.01) H04L 67/1065(2013.01) H04L 67/1093(2013.01) H04L 67/1074(2013.01) H04L 67/12(2013.01) H04L 67/289(2013.01) H04L 67/63(2013.01) H04L 45/02(2013.01) H04L 45/745(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200184763 (2020.12.28)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2419829-0000 (2022.07.07)
공개번호/일자 10-2022-0093736 (2022.07.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.28)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍충선 경기도 용인시 수지구
2 전정민 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 **, ***호(구로동, 코오롱싸이언스밸리*차)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 경기도 용인시 기흥구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1419046-12
2 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1431597-28
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.02.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.05.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0199163-76
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.01.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0047911-13
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.03.16 수리 (Accepted) 1-1-2022-0281441-31
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.03.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0281455-70
8 등록결정서
Decision to grant
2022.07.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0491128-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분산 및 계층적 머신러닝 학습을 위한 신뢰 기반의 차량 에지 네트워크에 있어서, 그룹 별로 클러스러링 되도록 구성되는 복수의 차량들; 복수의 차량들과 통신 가능하게 결합되는 복수의 RSU들 (road side units) - 복수의 RSU들 각각은 각각의 노드에 해당하고, 각각의 노드는 원형 주소 공간 (circular address space)을 구성함 - ; 및복수의 RSU들 중 적어도 하나와 통신 가능하게 결합되고, 복수의 RSU들 중 적어도 하나를 제어하도록 구성된 기지국을 포함하고,상기 각각의 노드 중 적어도 하나의 노드는,새로운 노드의 참가 및 기존 노드의 이탈과 연관된 메시지에 따라 라우팅 정보를 업데이트하고,각각의 노드로 업데이트된 라우팅 정보가 전달되도록 주변 노드로 업데이트된 라우팅 정보를 전달하는, 차량 에지 네트워크
2 2
제1 항에 있어서,상기 각각의 노드는상기 원형 주소 공간에 참가할 새로운 노드의 ID를 이용하여 라우팅 정보와 연관된 라우팅 테이블의 predecessor 및 successor 정보를 업데이트하는, 차량 에지 네트워크
3 3
제1 항에 있어서,상기 원형 주소 공간에서 이탈하려는 기존 노드가 주변의 주변 노드들에게 이탈 메시지를 전달하고,상기 적어도 하나의 노드는 기존 노드가 상기 원형 주소 공간에서 이탈되도록 이탈 프로시저를 수행하고,상기 이탈 메시지를 받은 주변 노드들은 자신의 라우팅 테이블을 업데이트하는, 차량 에지 네트워크
4 4
제1 항에 있어서,상기 원형 주소 공간을 구성하는 복수의 노드들 중 특정 노드가 라우팅 정보 업데이트에 따라 노드 구성에 실패한 경우, 특정 노드는 stabilize() 함수를 호출하여 특정 노드가 상기 원형 주소 공간을 구성하는 노드로 참가하도록 제어되는, 차량 에지 네트워크
5 5
제1 항에 있어서,상기 각각의 노드 중 특정 노드는 특정 신뢰 그룹 내의 제1 차량(V1) 및 제1 차량(V2)에 대해 신뢰 값을 산출하고,산출된 신뢰 값에 기반하여, 제1 차량(V1) 및 제1 차량(V2) 중 적어도 하나를 선택하거나 제3 차량(V3)을 선택하여 선택된 차량을 특정 신뢰 그룹의 대표 차량으로 지정하는, 차량 에지 네트워크
6 6
제1 항에 있어서,복수의 차량들은 제1 신뢰 그룹 내지 제3 신뢰 그룹으로 클러스터링되고,상기 각각의 노드 중 제1 노드 내지 제3 노드는 상기 제1 신뢰 그룹 내지 제3 신뢰 그룹에서 각각 선택된 제1 대표 차량 내지 제3 대표 차량으로부터 차량 제어를 위한 학습 매개변수를 수신하는, 차량 에지 네트워크
7 7
제6 항에 있어서,상기 제1 노드 내지 제3 노드는 각각 제1 대표 차량 내지 제3 대표 차량으로부터 수신된 학습 매개변수에 기반하여, 클러스터링 별로 차량 제어를 위한 학습을 수행하는, 차량 에지 네트워크
8 8
분산 및 계층적 머신러닝 학습을 위한 신뢰 기반의 차량 에지 네트워크를 구성하는 에지 노드에 있어서, 복수의 차량들과 통신 가능하게 결합되고, 복수의 차량들 중 적어도 하나로부터 상태 메시지를 수신하도록 구성된 통신부; 및통신부와 동작 가능하게 결합되고, 복수의 차량들을 그룹 별로 클러스러링하고, 신뢰 값에 기반하여 각 그룹 별로 특정 차량을 대표 차량으로 선택하도록 구성된 제어부를 포함하고,상기 제어부는,새로운 노드의 참가 및 기존 노드의 이탈과 연관된 메시지에 따라 라우팅 정보를 업데이트하고,각각의 노드로 업데이트된 라우팅 정보가 전달되도록 주변 노드로 업데이트된 라우팅 정보를 전달하고,상기 차량 에지 네트워크를 구성하는 복수의 노드들은 복수의 RSU들 (road side units)이고, 복수의 RSU들 각각은 각각의 노드에 해당하고, 각각의 노드는 원형 주소 공간 (circular address space)을 구성하는, 에지 노드
9 9
제8 항에 있어서,상기 제어부는,복수의 차량들을 그룹 별로 클러스러링하고, 신뢰 값에 기반하여 각 그룹 별로 특정 차량을 대표 차량으로 선택하도록 구성된 클러스터링 모듈; 및차량 에지 네트워크에서 특정 클러스터로 구성된 P2P 네트워크 내의 복수의 차량들 중 특정 차량을 신뢰 값에 기반하여 대표 차량으로 선택하고, 통신 및 학습을 위한 자원을 대표 차량에 대해 동적으로 배분하는 자원 최적화 모듈을 포함하는, 에지 노드
10 10
제8 항에 있어서,복수의 차량들은 제1 신뢰 그룹 내지 제3 신뢰 그룹으로 클러스터링되고, 상기 제어부는,상기 제1 신뢰 그룹 내지 제3 신뢰 그룹 중 적어도 하나의 특정 신뢰 그룹에서 선택된 대표 차량으로부터 차량 제어를 위한 학습 파라미터를 수신하고, 수신된 파라미터와 라우팅 테이블로 저장된 현재 시점 이전의 차량 네트워크 구성의 이전 경험에 기반하여, 클러스터링 별로 차량 제어를 위한 학습을 수행하는 학습 모듈을 더 포함하는, 에지 노드
11 11
제8 항에 있어서,상기 제어부는,특정 신뢰 그룹 내의 제1 차량(V1) 및 제1 차량(V2)에 대해 신뢰 값을 산출하고, 산출된 신뢰 값에 기반하여, 제1 차량(V1) 및 제1 차량(V2) 중 적어도 하나를 선택하거나 제3 차량(V3)을 선택하여 선택된 차량을 특정 신뢰 그룹의 대표 차량으로 지정하는, 에지 노드
12 12
제8 항에 있어서,상기 제어부는,상기 원형 주소 공간에 참가할 새로운 노드의 ID를 이용하여 라우팅 정보와 연관된 라우팅 테이블의 predecessor 및 successor 정보를 업데이트하는, 에지 노드
13 13
제8 항에 있어서,상기 원형 주소 공간에서 이탈하려는 기존 노드가 주변의 주변 노드들에게 이탈 메시지를 전달하고,상기 제어부는, 상기 원형 주소 공간에서 기존 노드가 이탈되도록 이탈 프로시저를 수행하고, 이탈 처리에 따른 결과 메시지를 받은 주변 노드들은 자신의 라우팅 테이블을 업데이트하는, 에지 노드
14 14
제8 항에 있어서,상기 제어부는,상기 원형 주소 공간을 구성하는 복수의 노드들 중 특정 에지 노드가 라우팅 정보 업데이트에 따라 노드 구성에 실패한 경우, stabilize() 함수를 호출하여 상기 특정 에지 노드가 상기 원형 주소 공간을 구성하는 노드로 참가하도록 제어하고, stabilize() 함수 호출 및 실행에 따른 네트워크 구성 결과 메시지를 상기 특정 에지 노드로 전달하는, 에지 노드
15 15
분산 및 계층적 머신러닝 학습을 위한 신뢰 기반의 차량 에지 네트워크를 구성하는 방법에 있어서, 상기 방법은 에지 노드에 의해 수행되고, 상기 방법은,복수의 차량들을 신뢰 그룹 별로 클러스터링하는 클러스터 과정;클러스터링된 신뢰 그룹 별로 신뢰 값에 기반하여 특정 차량을 대표 차량으로 선택하는 대표 차량 선택 과정;새로운 노드의 참가 및 기존 노드의 이탈과 연관된 메시지에 따라 라우팅 정보를 업데이트하는 라우팅 정보 업데이트 과정; 및각각의 노드로 업데이트된 라우팅 정보가 전달되도록 주변 노드로 업데이트된 라우팅 정보를 전달하는 라우팅 정보 전달 과정을 포함하고,상기 차량 에지 네트워크를 구성하는 복수의 노드들은 복수의 RSU들 (road side units)이고, 복수의 RSU들 각각은 각각의 노드에 해당하고, 각각의 노드는 원형 주소 공간 (circular address space)을 구성하는, 에지 네트워크 구성 방법
16 16
제15 항에 있어서,상기 대표 차량 선택 과정에서, 차량 에지 네트워크에서 특정 클러스터로 구성된 P2P 네트워크 내의 복수의 차량들 중 특정 차량을 신뢰 값에 기반하여 대표 차량으로 선택하고, 상기 대표 차량 선택 과정의 이후에, 통신 및 학습을 위한 자원을 대표 차량에 대해 동적으로 배분하는 자원 최적화 과정을 더 포함하는, 에지 네트워크 구성 방법
17 17
제16 항에 있어서,복수의 차량들은 제1 신뢰 그룹 내지 제3 신뢰 그룹으로 클러스터링되고, 상기 자원 최적화 과정의 이후에,상기 제1 신뢰 그룹 내지 제3 신뢰 그룹 중 적어도 하나의 특정 신뢰 그룹에서 선택된 대표 차량으로부터 차량 제어를 위한 학습 파라미터를 수신하고, 수신된 파라미터와 라우팅 테이블로 저장된 현재 시점 이전의 차량 네트워크 구성의 이전 경험에 기반하여, 클러스터링 별로 차량 제어를 위한 학습을 수행하는 학습 수행 과정을 더 포함하는, 에지 네트워크 구성 방법
18 18
제15 항에 있어서,상기 라우팅 정보 업데이트 과정에서,상기 원형 주소 공간에 참가할 새로운 노드의 ID를 이용하여 라우팅 정보와 연관된 라우팅 테이블의 predecessor 및 successor 정보를 업데이트하는, 에지 네트워크 구성 방법
19 19
제15 항에 있어서,상기 라우팅 정보 업데이트 과정에서,상기 원형 주소 공간에서 이탈하려는 기존 노드로부터 이탈 메시지를 수신하고, 상기 원형 주소 공간에서 기존 노드가 이탈되도록 이탈 프로시저를 수행하고,상기 이탈 프로시저에 따라 이탈 처리에 따른 결과 메시지를 받은 주변 노드들은 자신의 라우팅 테이블을 업데이트하는, 에지 네트워크 구성 방법
20 20
제15 항에 있어서,상기 라우팅 정보 업데이트 과정이 반복적으로 수행되고, 상기 원형 주소 공간을 구성하는 복수의 노드들 중 특정 에지 노드가 라우팅 정보 업데이트에 따라 노드 구성에 실패한 경우, 반복된 라우팅 정보 업데이트 과정을 통해 stabilize() 함수를 호출하여 상기 특정 에지 노드가 상기 원형 주소 공간을 구성하는 노드로 참가하도록 제어하고, 상기 라우팅 정보 전달 과정에서, stabilize() 함수 호출 및 실행에 따른 네트워크 구성 결과 메시지를 상기 특정 에지 노드로 전달하는, 에지 네트워크 구성 방법
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1 과학기술정보통신부 (주)딥엑스 인공지능반도체응용기술개발(R&D) AI 기반 차량용 통신 기술 향상을 위한 NPU와 응용 시스템 개발
2 과학기술정보통신부 경희대학교(국제캠퍼스) 집단연구지원(R&D) Meta Federated Learning기반 이동엣지 컴퓨팅시스템 핵심구조 개발