메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하동휘 (충남대학교) 권진세 (충남대학교) 김형신 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제6호
발행연도
2021.6
수록면
263 - 272 (10page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.6.263

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
딥러닝 개인화 응용은 사용자가 원하는 요구 사항에 맞게 딥러닝 모델을 재학습해야 한다. 기존의 모델 학습 방법은 서버에서 학습한 모델을 모바일 디바이스로 전송한다. 기존 방법은 개인 정보 유출, 서버 운용 비용 증가 등의 문제를 야기할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 모바일에서 딥러닝 학습 방법을 적용한다. 하지만, 모바일 디바이스는 자원이 부족하여 딥러닝 학습 수행이 어렵다. 본 논문에서는 모바일 CPU와 GPU를 효율적으로 사용하여 모바일 디바이스에서 딥러닝 학습 속도를 향상하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 모델 계층별 연산 시간과 프로세서 간 데이터 전송 시간을 프로파일링한다. 프로파일링 결과를 토대로 동적 프로그래밍을 이용하여 프로세서를 탐색하고 각 계층에 최적의 프로세서를 할당한다. 3개의 카테고리로 이루어진 커스텀 데이터를 CIFAR-10 이미지로 사전 학습된 모델을 이용하여 전이 학습하였다. 제안하는 알고리즘을 ODROID-XU4와 Firefly RK3399 Plus에서 실험한 결과, 각각 25.7%, 3.2% 성능 향상을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 시스템
4. 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0