IoT 디바이스의 딥러닝 기반 데이터 전처리를 이용한 효율적인 오디오 AI를 위한 엣지 컴퓨팅 모델

Q: 이 논문에서 정의한 엣지 컴퓨팅이란 무엇인가?

엣지 컴퓨팅은 IoT 기기 근거리에 있는 네트워크 가장자리에서 데이터를 실시간 처리하는 기술이다. 이 기술에서 엣지 디바이스들은 데이터를 효율적으로 수집하여 엣지 서버로 전송하며, 엣지 서버는 수집된 데이터를 전처리하고 다양한 AI 학습을 진행한다. 이를 통해 데이터 처리의 효율성을 높이고 네트워크 부하를 줄인다.

Q: IoT 디바이스에서 오디오 전처리를 수행하면 어떤 이점이 있는가?

연구 결과, IoT 디바이스에서 오디오 전처리를 수행하면 엣지 서버의 평균 CPU 점유율이 115.17%에서 13.98%로, 수신 데이터 크기가 110MB에서 31MB로 크게 감소한다. 따라서 엣지 서버의 컴퓨팅 부하와 네트워크 트래픽 부하를 현저히 줄여 전체 시스템의 효율성을 향상시키는 이점이 있다.

이찬서; 강민재; 공유진; 이승우; 노동건

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이찬서 (숭실대학교) 강민재 (숭실대학교) 공유진 (숭실대학교) 이승우 (숭실대학교) 노동건 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 216 - 217 (2page)

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최근 IoT 장치의 성능이 향상됨에 따라 엣지 IoT 환경에서 다양한 종류의 데이터를 대량으로 수집할 수 있게 되었다. 특히, IoT 장치들의 다양한 센싱 정보 중에서 오디오 데이터를 활용하여 생태계 분석, 감정 분석, 상황 분석 등을 포함한 지능형 모니터링을 기능을 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대부분의 연구에서는 소리 인식 및 잡음 제거와 같은 데이터 전처리 과정이 일반적으로 엣지 서버에서 수행되고 있는데, 이는 엣지 서버의 과부하와 및 네트워크 트래픽 증가와 같은 문제점을 동반한다. 본 논문에서는 이를 해결하면서 딥러닝 기반 음성 품질 향상을 효율적으로 수행할 수 있는, IoT 기기의 오디 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001546929

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