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AI 컴포넌트 추상화 모델 기반 자율형 IoT 통합개발환경 구현
Implementation of Autonomous IoT Integrated Development Environment based on AI Component Abstract Model

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 제5호 (2021.10)바로가기
  • 페이지
    pp.71-77
  • 저자
    김서연, 윤영선, 은성배, 차신, 정진만
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A402495

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원문정보

초록

영어
Recently, there is a demand for efficient program development of an IoT application support frameworks considering heterogeneous hardware characteristics. In addition, the scope of hardware support is expanding with the development of neuromorphic architecture that mimics the human brain to learn on their own and enables autonomous computing. However, most existing IoT IDE(Integrated Development Environment), it is difficult to support AI(Artificial Intelligence) or to support services combined with various hardware such as neuromorphic architectures. In this paper, we design an AI component abstract model that supports the second-generation ANN(Artificial Neural Network) and the third-generation SNN(Spiking Neural Network), and implemented an autonomous IoT IDE based on the proposed model. IoT developers can automatically create AI components through the proposed technique without knowledge of AI and SNN. The proposed technique is flexible in code conversion according to runtime, so development productivity is high. Through experimentation of the proposed method, it was confirmed that the conversion delay time due to the VCL(Virtual Component Layer) may occur, but the difference is not significant.
한국어
최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환 경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌 트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. AI 컴포넌트 추상화 모델
1. 제안 모델
2. 가상 컴포넌트 계층
3. 구현 이슈
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 실험 환경
2. 실험 평가
Ⅴ. 결론
References

저자

  • 김서연 [ Seoyeon Kim | 준회원, 한남대학교 정보통신공학과 ]
  • 윤영선 [ Young-Sun Yun | 정회원, 한남대학교 정보통신공학과 ]
  • 은성배 [ Seong-Bae Eun | 정회원, 한남대학교 정보통신공학과 ]
  • 차신 [ Sin-Cha | 정회원, 한남대학교 정보통신공학과 ]
  • 정진만 [ Jinman Jung | 정회원, 인하대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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