International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
제16권2호
/
pp.161-168
/
2024
As the size of big data models grows, distributed training is emerging as an essential element for large-scale machine learning tasks. In this paper, we propose ParamHub for distributed data training. During the training process, this agent utilizes the provided data to adjust various conditions of the model's parameters, such as the model structure, learning algorithm, hyperparameters, and bias, aiming to minimize the error between the model's predictions and the actual values. Furthermore, it operates autonomously, collecting and updating data in a distributed environment, thereby reducing the burden of load balancing that occurs in a centralized system. And Through communication between agents, resource management and learning processes can be coordinated, enabling efficient management of distributed data and resources. This approach enhances the scalability and stability of distributed machine learning systems while providing flexibility to be applied in various learning environments.
딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.
OTS(Operator Training System) requires computation for the systematic training in real-time. So we have developed a distributed operator training system that is composed of workstation based server and PC based user modules. Sever and OM(OTS Manager) modules are located in the workstation server and user modules are located in PCs. User modules have DCS-like user interfaces and transfer data with OM over the coaxial ethernet. This paper delineates a total system architecture and definition of data transferring between OM and User module. Having applied this system to a batch process, we could analyze operator's tasks.
In this paper, we propose a VQ codebook design of speech recognition feature parameters in order to improve the performance of a distributed speech recognition system. For the context-dependent HMMs, a VQ codebook should be correlated with phonetic distributions in the training data for HMMs. Thus, we focus on a selection method of training data based on phonetic distribution instead of using all the training data for an efficient VQ codebook design. From the speech recognition experiments using the Aurora 4 database, the distributed speech recognition system employing a VQ codebook designed by the proposed method reduced the word error rate (WER) by 10% when compared with that using a VQ codebook trained with the whole training data.
The present study was performed to evaluate the job training needs of school nutrition teachers in order to enhance their specialty. Three hundred and forty questionnaires were distributed to school nutrition teachers working at primary and high schools in the Gyeongbuk area while 45 were distributed to professors during 2010~2011. Three hundred and two questionnaires from school nutrition teachers and 33 from professors were returned and analyzed. The rate of teachers practicing nutrition education was 54%, and the educational content was obtained mainly from the internet. The top three problems the teachers encountered were 'lack of standardized educational materials', 'inexperience of teaching', and 'insufficiency of expert knowledge'. The teachers recognized 'training program' as the best solution. However, the job training program operated immediately after teachers were appointed scored only 3.03 out of 5.00. Important contents of the training program ranked highly by the teachers were 'development of education materials', 'nutrition counseling', and 'teaching method'. The professors included 'expert knowledge' in their top three contents. Both the teachers and professors agreed to increase the frequency of 'practice' in training methods. Other factors the teachers considered to be important were high quality, diversity, ability of the instructor, training cycle, and the institution in charge. From these results, it can be concluded that efficient job training programs are needed for school nutrition teachers according to the importance of the education contents and training methods. It is therefore suggested that a cooperation committee be composed of an educator, educatee, and related personal in a local education office in order to operate the program.
본 논문은 딥러닝을 위한분산학습에서학습속도를 저하시키는 stale 문제를 최소화하기 위한 방법으로 데이터 시퀀싱을 제안하였다. 이데이터 시퀀싱 문제는일반 납기를 갖는 단일 공정 하에서 일찍 혹은 늦음 정도의 총합을 최소화 하는 스케줄링 문제로 모델링할 수 있다. 만약 최적해에서 크기가 작은 작업과 큰 작업의 순서가 미리 알려져 있다면, 이 스케줄링 문제가 효율적으로 풀린다는 것을 보였다.
본 연구는 K대학교 온라인평생교육원이 보급하는 가상훈련 콘텐츠를 운영하는 기관의 교육형태, 교육현황을 파악하고 가상훈련 콘텐츠 보급기관의 역할 및 개선방안 등을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 2020년 K대학교 온라인평생교육원이 보급한 가상훈련 콘텐츠를 운영하는 56개 기관을 대상으로 설문조사를 실시하고 최종 응답한 44개 기관의 설문을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 가상훈련 운영기관의 교육형태는 가상훈련 교육매체는 PC를 활용, 활용한 콘텐츠 과정은 총 52과정, 교육형태는 이론+가상훈련 유형, 실습기간은 1-2주 기간을 가장 많이 적용하고 있다고 응답했다. 또한 교육현황을 살펴보니 가상훈련 대상은 주로 학생이며, 주로 기관 자체적으로 모집을 하며 운영규모는 1-20명, 개설 과정 수는 1-3개 정도, 담당 교·강사 수는 1-3명 정도라는 응답이 가장 많았다. 둘째, 가상훈련 콘텐츠 보급기관의 역할로 다양한 가상훈련 콘텐츠 개발과 가상훈련 교육과정 적용 및 활용방법 제시, 가상훈련 콘텐츠 질 제고 등이 필요하다고 응답하였다. 셋째, 가상훈련 콘텐츠 보급기관의 개선방안으로 가상훈련 콘텐츠 실무능력 연계 강화, 교·강사의 가상훈련 콘텐츠 활용교육, 다양한 가상훈련 콘텐츠 연계방안 제시, 가상훈련 콘텐츠 품질 관리 강화 등을 요구했다. 이에 본 연구는 가상훈련 콘텐츠 운영기관의 전반적 운영현황과 실태를 파악하고 공공 가상훈련 보급기관의 역할 정립 및 개선방안을 살펴보았다는데 의의가 있다.
The educational process and result of onboard training should be evaluated according to the 1995 Amendments to the International Convention on Standards of Training, Certification and Watch-keeping for seafarers(STCW), 1978. In particular, the revised Convention requires that a trainee's seagoing service must be recorded in each cadet's Training Record Book approved by the maritime administration responsible for the issuance of certificates of competency. Trainees for certification under regulation III/1 of the STCW Convention are required to complete an approved on-board training programme. The purpose of this paper is to understand the compliance of the education for an approved on-board training programme. The questionnaire was distributed among 110 cadets being trained on board the training ship of the maritime college of the Mokpo National Maritime University. In this study, we conducted the questionnaire survey which is related to the on-board training programme such as marine engineering; controlling the operation of the ship and care for persons on board; electrical, electronic and control engineering; etc. The survey revealed that onboard training program was normally satisfactory, however, lack of practical training tools and time have accounted for most of the reasons for dissatisfaction. Therefore, it is our goal to enhance the satisfactory value of onboard training education by analyzing the reason of the dissatisfaction.
분산된 환경에서 머신 러닝의 학습 가중치를 공유하여 학습하는 방법은 훈련 데이터를 직접 공유하는 것이 아니기 때문에 안전한 것으로 여겨졌다. 하지만, 최근 연구에 따르면 악의적인 공격자가 공유된 가중치를 분석하여 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 있는 취약점이 발견되었다. Gradient Leakage Attack은 이러한 취약점을 이용해 훈련 데이터를 복원하는 공격 기법이다. 본 연구에서는 개별 장치에서 학습을 진행하고 가중치를 서버와 공유하는 학습 환경인 연합 학습 환경에서 해당 공격을 방어하기 위해 이산 코사인 변환에 기반한 이미지 변환 기법을 제시한다. 실험 결과, 우리의 이미지 변환 기법을 적용하면 공유된 가중치로부터 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 없다.
이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.