지능형 감시 시스템에서 최적 신뢰도 임계값을 활용한 단말-엣지 협력 추론 방식 = Collaborative Inference Method Using Optimal Confidence Thresholds in Intelligent Surveillance Systems

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 지능형 감시 서비스를 위한 엣지장치와 엣지 서버 간의 새로운 협력적 추론 방식을제안한다. 제안 방식에서는 단말은 작은 신경망을 사용하는 대신 두 개의 신뢰도 임계값을 설정하여 모호한 입력 이미지를 필터링하고, 이를 엣지 서버로 전달하여 큰 신경망으로 재평가한다. 모의실험 결과, 최적의 신뢰도 임계값을 사용하는 제안된 협력 추론 방식이 요구 정확도를 만족시키면서 종단 간 지연 시간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a novel collaborative inference method between edge device and edge server for intelligent surveillance services. In the proposed method, the device uses a small neural network (NN) and filters ambiguous input images by setting two confidence thresholds. These filtered images are then forwarded to the edge server for re-evaluation with a larger NN. Simulation results show that the proposed collaborative inference method, using optimal confidence thresholds, significantly reduces latency while meeting the required accuracy.