에지 컴퓨팅에서 다중 AMI 데이터 스트림 가속처리를 위한 하이브리드 딥 러닝 스케줄링 방법Hybrid Deep Learning Scheduling System for Accelerated Processing of Multi-AMI Data Stream in Edge Computing
본 발명은 에지 컴퓨팅에서 다중 AMI 데이터 스트림 가속처리를 위한 하이브리드 딥 러닝 스케줄링 방법에 관한 것으로, 에지 컴퓨팅에서 다중 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 데이터 스트림 가속처리를 위한 하이브리드 딥 러닝 스케줄링 방법에 있어서, AMI 데이터에서 발생하는 편향된 데이터 분포도 변화를 감지하고, 이를 바탕으로 각 계산이 비교적 빠른 온라인 기울기를 에지 서버에서 계산하고, 계산 요구량이 큰 정규화된 기울기는 클라우드 서버에서 하이브리드 스케줄러에 의해 선택적으로 계산하되, 상기 하이브리드 스케줄러가 (1)데이터 스트림 분포도 프로파일링 단계, (2) 메모리 버퍼 업데이트 단계, 및 (3)하이브리드 스케줄링 단계의 총 세 가지 단계를 수행한다.
- Assignee
- 한국과학기술원, 한국전력공사
- Country
- KO (South Korea)
- Application Date
- 2020-04-22
- Application Number
- 10-2020-0048531
- Registration Date
- 2023-03-24
- Registration Number
- 10-2515188-0000
- Appears in Collection
- EE-Patent(특허)
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.