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| 한글제목(Korean Title) |
융합 IoT 서비스의 딥러닝 모델 학습을 지원하기 위한 결합 센서 스트림 처리 시스템 제안 |
| 영문제목(English Title) |
Concatenated Sensor Stream Processing System to support the Training of Deep Learning Model of Convergence IoT Service |
| 저자(Author) |
오소연
이민수
Soyeon Oh
Minsoo Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0059 ~ 0061 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 딥러닝 분석을 활용한 다양한 센서 스트림 기반의 IoT 서비스들이 증가하고 있다. 또한, 기존 IoT 서비스들의 결합을 통해서 새로운 서비스를 구성하는 융합 IoT 서비스의 개념이 제안되고 있다. 특히, 센서 스트림 기반 융합 IoT 서비스의 경우, 이를 위한 딥러닝 모델을 새롭게 개발 및 학습해야 한다. 본 논문에서는 기존 IoT 서비스의 센서 스트림 데이터를 기반으로 융합 IoT 서비스 딥러닝 모델의 학습 및 테스트에 필요한 결합 센서 스트림 데이터셋을 효율적으로 구성할 수 있는 시스템을 제안한다. 즉, 융합 IoT 서비스 딥러닝 모델 학습을 위한 결합 센서 스트림을 새롭게 수집하고 저장하는 대신, 기존 IoT 서비스의 데이터를 활용하여 융합 IoT 서비스 딥러닝 모델의 학습 데이터셋을 시간 및 비용 효율적으로 구축할 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
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