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뉴로모픽 모델과 기계학습 모델을 지원하는 자율형 IoT 프로그래밍 패러다임
유상록(Sanglok Yoo),이건명(Keonmyung Lee),윤영선(Youngsun Yun),홍지만(Jiman Hong) 한국정보과학회 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.3
센서 기술과 고속 통신 인프라의 발전으로 IoT 응용 서비스에 대한 요구와 기대가 증가하고 있다. 많은 센서가 운용되고 네트워크로 연결되더라도 센서 데이터를 모두 서버로 보내서 처리하는 것은 통신 대역 및 저장 공간 측면에서 비효율적이다. 한편, 인공지능 기술 발전에 따라 IoT의 지능적 처리에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 IoT 서버 뿐만 아니라 클라이언트에서 뉴로모픽 기반 모델과 기계학습 모델 등을 사용할 수 있는 프로그래밍 패러다임에 대해서 제안한다. 제안한 프로그래밍 패러다임은 다양한 인공지능 모듈을 IoT 클라이언트와 서버 프로그램에서도 활용할 수 있는 패러다임이라는 점에서 향후 지능형 IoT뿐만 아니라 자율형 IoT 환경에서 유용할 것으로 기대된다. The demands and expectations of the IoT (Internet of Things) application services are increasing with the development of sensor technology and high-speed communication infrastructures. Even with many sensors operating and networked, transmission of all the sensor data to the server for processing is inefficient in terms of communication bandwidth and storage space. Meanwhile, with the recent development of artificial intelligence technology, the demand for intelligent processing of the IoT is increasing. This paper proposes a programming paradigm that can apply neuromorphic model-based models and machine learning models relative to IoT clients, and a programming paradigm that applies machine learning models and knowledge processing models relative to IoT servers. The proposed programming paradigm is expected to be valuable for the intelligent IoT as well as for autonomous IoT environments in that various AI modules can be applied relative to IoT clients and server programs.
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