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
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영관 (숭실대학교) 홍지만 (숭실대학교) 김아정 (숭실대학교) 이주석 (숭실대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제10권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
25 - 31 (7page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
기계학습이 보편화되면서 기계학습을 활용한 응용 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 또한 이러한 응용 개발을 지원하기 위한 기계학습 플랫폼 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기계학습 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있음에도 불구하고 기계학습 플랫폼에 적절한 부하 분산에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 논문에서는 기계학습 분산 환경을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산 서버를 레벨 해시 테이블 구조로 구성하고 각 서버의 성능을 고려하여 기계학습 작업을 서버에 할당한다. 이후 분산 서버를 구현하여 실험하고 기존 해싱 기법과 성능을 비교하였다. 제안하는 기법을 기존 해싱 기법과 비교하였을 때 평균 약 26%의 속도 향상을 보였고, 서버에 할당되지 못하고 대기하는 작업의 수가 약 38% 이상 감소함을 보였다.
#기계학습 #부하 분산 #분산컴퓨팅

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
G. Nguyen / 2019 / Machine Learning and Deep Learning Frameworks and Libraries for Large-scale Data Mining : a Survey / Artificial Intelligence Review :1~48 google schola J. Schmidt / 2019 / Recent advances and applications of machine learning in solid-state materials science / npj Computational Materials 5(1):83 google schola 박동주 / 2018 / Deep Neural Network 기반 프로야구 일일 관중 수 예측: 광주-기아 챔피언스 필드를 중심으로 / 스마트미디어저널 7(1):16~23 Crossref 박선 / 2018 / 오픈 소스 기반의 딥러닝을 이용한 적조생물 이미지 분류 / 스마트미디어저널 7(2):34~39 dbpia 김서정 / 2018 / 딥러닝을 이용한 양파 밭의 잡초검출 연구 / 스마트미디어저널 7(3):16~21 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0