한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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- Pages.39-40
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- 2018
분산 게이트웨이 환경에서의 Neural Network를 이용한 센서 데이터 할당
Sensor Data Allocation using Neural Network in Distributed-Gateway System
- 이태호 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 김동현 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 김경태 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 윤희용 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과)
- Lee, Tae-Ho (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Dong-Hyun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Kyung-Tae (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Youn, Hee-Yong (Dept. of Software, Sungkyunkwan University)
- 발행 : 2018.07.13
초록
본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-gateway System)에서 하위의 수 천 개 이상의 센서로부터 데이터를 전송받는 각 게이트웨이의 작업부하(Workload)를 감소시키고 데이터 처리 속도를 향상시키기 위하여 신경망(Neural network) 알고리즘을 이용한 센서 데이터 할당 기법을 소개한다. 각 센서의 중요도에 따른 Weight와 측정 간격에 따른 Bias를 설정하고 학습과정을 통해 Output weight를 산출하여 데이터를 효율적으로 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.