HPC 환경에서 데이터 불균형을 고려한 작업 응용 예측 기법

Q: 이 논문에서 정의한 응용 예측이란 무엇인가?

응용 예측은 HPC 환경에서 작업에 자원이 할당되어 실행되기 전에 해당 작업이 어떤 응용 프로그램인지 미리 파악하는 기법이다. 이는 시스템 자원의 효율적인 할당과 스케줄링 최적화를 가능하게 하여 전체 시스템 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다.

Q: HPC 환경에서 데이터 불균형 문제를 해결하여 응용 예측 정확도를 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘플링 기법을 적용한 머신러닝 기반의 응용 예측 기법이 효과적이다. 특히 Random Forest 모델에 SMOTE 기법으로 200% 오버샘플링을 적용했을 때, 95.28%의 높은 예측 정확도와 함께 소수 데이터 응용의 예측 성능이 크게 향상되었다.

윤태영; 최지헌; 권오경; 오상윤

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 윤태영 (아주대학교) 최지헌 (아주대학교) 권오경 (한국과학기술정보연구원) 오상윤 (아주대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 1,253 - 1,255 (3page)

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최근 인공지능 및 복잡한 계산 문제 해결을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원을 요구하는 작업들의 수요가 증가하고 있다. 제한된 HPC 자원의 사용 효율을 극대화 하기 위해서는 작업의 자원 요구 조건만을 고려하는 정적인 스케줄링을 개선하여 작업들의 특성을 고려한 적극적인 스케줄링 기법의 제안이 필요하다 ... 전체 초록 보기

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