Acknowledgement
이 연구논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구결과임(No.2022R1A2B5B01001683).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.84-85
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
DNN Hybrid Scheduling Algorithm in Smart Camera Edge Cluster
스마트 카메라 엣지 클러스터에서 DNN 하이브리드 스케줄링 알고리즘
- Chan-Min Lee (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Min-Seok Seo (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Ju-Seong Park (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Min-Gyu Jin (Dept. of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University) ;
- Hyung-Bin Park (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Su-Kyoung Lee (Dept. of Computer Science, Yonsei University)
- 이찬민 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 서민석 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 박주성 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 진민규 (연세대학교 전기전자공학과) ;
- 박형빈 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
- 이수경 (연세대학교 컴퓨터과학과)
- Published : 2023.05.18
Abstract
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅에서 다수의 스마트 카메라를 클러스터링하여 협업하며 로드 밸런싱을 수행하는 알고리즘을 제안하고, Kubernetes 환경에서 시뮬레이션을 통해 여러 가지 상황에서 성능을 검증하여 엣지 컴퓨팅에서의 AI 연산을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제시한다.
Keywords