| 초록 |
연구의 목적 및 내용 최종 목표 : 대규모 노드의 분산 지능을 위한 구조 연구 및 각 노드의 역할 분담 등을 통한 초연결 IoT 시스템의 지능화 프레임 워크 개발 전체 내용 : ㅇ 군집 지능화를 위한 노드 지능 레벨에 따른 계층적 구조 확립 ㅇ SDN 기반의 동적 군집노드 협업 관리 프레임워크 연구 1단계 (해당시 기재) 목표 : 초연결 IoT 노드의 군집 지능화를 통한 Edge computing을 위한 사전 연구 내용 : - 대규모로 분산되어 있는 단말 노드들의 성능과 상황에 따른 역할 분배 연구 및 군집 지능화 관련 슬롯 머신 일러스트 연구 - SDN 슬롯 머신 일러스트을 Edge computing에 적용하기 위한 필수요소 기능을 정의하고 경량화에 대한 연구 2단계(해당시 기재) 목표 : 분산 지능을 위한 계층적 구조 및 각 노드의 Classification을 통한 역할 분담으로 효율적 분산처리를 가능케 하는 초연결 IoT 시스템의 지능화 프레임워크 개발 내용 : ㅇ 군집 지능화를 위한 노드 지능 레벨에 따른 계층적 구조 확립 ㅇ SDN 기반의 동적 군집노드 협업 관리 프레임워크 연구 연구개발성과 ㅇ 군집 지능화를 위한 노드 지능 레벨에 따른 계층적 구조 확립 - Low Layer 노드 지능화, IoT 노드 기반 추론 엔진, Middle Layer 기반 분산처리 슬롯 머신 일러스트, 시공간 통합 이벤트 탐지 및 추론, IoT 클러스터 기반 실시간 스트림 데이터 처리 등의 슬롯 머신 일러스트을 응용하여 계층화 된 군집 노드의 계층별 학습 및 추론 슬롯 머신 일러스트 개발 ㅇ SDN 기반의 동적 군집 노드 협업 관리 프레임워크 도출 - SDN 슬롯 머신 일러스트을 Edge computing에 적용하기 위한 필수요소 기능을 파악하고 경량화에 대한 연구를 진행하여 새로운 개념의 SDN 컨트롤러를 통한 동적 IoT 군집 노드 협업 관리 프레임워크 관련 슬롯 머신 일러스트 개발 연구개발성과의 활용계획(기대효과) ㅇ 초연결 IoT 기반 Edge computing 시스템을 통하여 한 노드에서 처리할 수 없는 실시간 스트림 데이터의 제어 관리를 위한 SDN 슬롯 머신 일러스트 및 분산 처리 슬롯 머신 일러스트을 응용하여 금융, 교육, 유통 등 다양한 분야에 적합한 지능형 실시간 데이터 처리 서비스 제공 ㅇ 연구 결과인 초연결 IoT 노드의 군집 지능화를 통한 edge computing 슬롯 머신 일러스트의 핵심 슬롯 머신 일러스트인 지능형 IoT, SDN, 기계 학습, 군집 지능 등을 여러 IT 분야 (예; Smart LED, Smart Factory, Connected car 등)의 핵심 요소 슬롯 머신 일러스트로서 적용 ㅇ 대규모 분산 학습/추론 슬롯 머신 일러스트은 IoT 및 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 구조와 규모의 시스템에 효율적으로 적용할 수 있으므로, 이를 사용해 사용자에 적합한 서비스를 제공할 수 있고 성능을 최적화함으로써 해당 분야의 슬롯 머신 일러스트 선도 ㅇ IoT 및 AI 관련 분야의 원천슬롯 머신 일러스트 확보, 논문 및 특허 등 지적재산권 형태의 산출물을 확보하여 국가 산업 경쟁력을 강화 (출처 : 요약문 4p) |
