Earticle

초록

한국어

클라우드 뿐 아니라 모바일 기기들이 함께 학습과 추론을 위한 연산들을 나누어 수행하고 이를 다시 종합하는 distributed learning은 주목 받고 있는 learning 기법들 중 한 형태이다. 이러한 형태의 learning의 경우, 모바일 기기들을 활용하여 학습하고 추론 연산을 수행할 때, 응용의 성능뿐 아니라 통신 상황과 모바일 기기들에서 소모되는 전력을 고려하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 엣지 클라우드와 연결된 멀티 홉 기반의 네트워크에서 distributed learning을 수행할 때, 통신 상황과 소모 전력 관점에서 학습 및 추론 연산 분배에 따른 주요 case들에 대한 분석을 수행한다.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Analysis
3.1. Assumed situation
3.2. Analysis of all in-edge case
3.3. Analysis of training in-edge case
3.4. Analysis of all on-device case
3.5. Result of analyses
4. Conclusions
Acknowledgement
References

저자

• 이웅희 [ IT 융합공학부 한성대학교 서울, 대한민국 ]
• 이상민 [ 전기전자공학부 고려대학교 서울, 대한민국 ]
• 김황남 [ 전기전자공학부 고려대학교 서울, 대한민국 ] 교신저자

참고문헌