KR102668803B1 - 이웃 엣지 디바이스 어시스티드 무중단 ai 모델 업데이트 관리 방법 및 시스템 - Google Patents

이웃 엣지 디바이스 어시스티드 무중단 ai 모델 업데이트 관리 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 관리 장치가 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, 대상 엣지 디바이스에 업데이트 정보를 송신하고, 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 대상 엣지 디바이스의 데이터 처리를 지원하도록, 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하며, 대상 엣지 디바이스에, AI 모델의 업데이트가 수행되는 동안 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하도록, 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법을 제공한다.

Description

이웃 엣지 디바이스 어시스티드 무중단 AI 모델 업데이트 관리 방법 및 시스템{NEIGHBOR EDGE DEVICE ASSISTED NON-DISRUPTIVE AI MODEL UPDATE MANAGEMENT METHOD AND SYSTEM}
본 발명은 이웃 엣지 디바이스 어시스티드 무중단 AI 모델 업데이트 관리 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 이웃 엣지 디바이스의 지원을 받아, AI 기능이 탑재된 AI 엣지 디바이스를 무중단 상태에서 실시간으로 업데이트하는 방법에 관한 것이다.
최근, IoT(Internet of Thing) 분야에서는, 종단 디바이스의 트래픽 양 증가를 감당하기 위한 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기법에 대한 관심이 증대되고 있다. 엣지 컴퓨팅 기법은 사용자 단말 등 스마트 기기에서 생성되는 데이터를, 물리적으로 가까운 게이트웨이(Gateway), 개인 컴퓨터, 스마트폰, 셋탑박스 등의 엣지 디바이스에서 처리함으로써, 빠른 응답이 가능할 수 있다. 이를 위해, 엣지 디바이스에는 데이터를 처리하기 위한 AI 모델이 탑재되며, 이러한 AI 모델은 별도의 서버를 통해 학습시키고, 각 엣지 디바이스들에 배포하게 된다.
다만, 종래에는, 엣지 디바이스에 탑재된 AI 모델을 업데이트하기 위해 엣지 디바이스의 동작을 오프(Off)한 뒤, 업데이트를 수행하는 것이 보통이다. 즉, 종래의 엣지 디바이스는 온(ON) 상태이면, 업데이트하고자 하는 AI 모델을 서버로부터 이미 다운로드한 경우에도, 업데이트된 AI 모델을 실행시키지 못하고, 엣지 디바이스를 재부팅하는 경우에만 실행할 수 있었다.
따라서, 종래의 엣지 디바이스는 업데이트 과정에서 데이터 처리의 공백이 발생하며, 이는, 엣지 디바이스에서 처리되는 데이터의 종류에 따라 큰 위험을 유발할 수도 있다. 따라서, 이러한 데이터 처리의 공백을 방지하고, 실시간으로 AI 모델을 업데이트하는 방안이 요구되는 실정이다.
본 발명은 엣지 디바이스의 AI 모델이 업데이트되도록 업데이트 정보를 배포하는 엣지 디바이스의 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법 및 장치에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 네트워크를 통해 연결된 복수의 엣지 디바이스들이 실시간으로 업데이트될 수 있도록 업데이트와 관련된 대상 엣지 디바이스 및, 대상 엣지 디바이스의 동작을 지원할 지원 엣지 디바이스를 특정하는 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법 및 장치에 관한 것이다.
위에서 살펴본 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법은, 관리 장치가 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, 상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 단계; 상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하는 단계; 상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 단계; 상기 대상 엣지 디바이스가 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하는 단계; 및 상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하는 단계를 포함하고, 상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 실시간 AI 모델 업데이트 관리 시스템은, 관리 장치; 및 복수의 엣지 디바이스들을 구비하는 엣지 디바이스의 AI 모델 업데이트 관리 시스템에 있어서, 상기 관리 장치는, AI 모델의 업데이트 정보가 저장되는 저장부; 상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 통신부; 및 상기 통신부를 이용하여, 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하고, 상기 통신부를 이용하여, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 제어부를 포함하고, 상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하고, 상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하며, 상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 컴퓨터로 판독될 수 있는 기록매체에 저장된 프로그램은, 전자기기에서 하나 이상의 프로세스에 의하여 실행되며, 컴퓨터로 판독될 수 있는 기록매체에 저장된 프로그램으로서, 상기 프로그램은, 관리 장치가 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, 상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 단계; 상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하는 단계; 상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 단계; 상기 대상 엣지 디바이스가 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하는 단계; 및 상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하는 단계를 수행하도록 하는 명령어들을 포함하고, 상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법 및 장치는, 사용자 입력에 근거하여, 특정 AI 모델을 업데이트하도록 구성된 업데이트 정보를 생성하고, 생성된 업데이트 정보를 엣지 디바이스에 배포할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법 및 장치는, 미리 마련된 복수의 엣지 디바이스들 중 어느 하나를, 업데이트 정보를 제공할 대상 엣지 디바이스로서 특정하고, 복수의 엣지 디바이스들 중 다른 하나를, 대상 엣지 디바이스가 업데이트되는 중, 대상 엣지 디바이스의 동작을 지원할 지원 엣지 디바이스로서 특정함으로써, AI 모델의 실시간 업데이트를 구현할 수 있다.
이를 위해, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법 및 장치는, 지원 엣지 디바이스에 대상 엣지 디바이스와 관련된 정보를 송신하고, 대상 엣지 디바이스에 지원 엣지 디바이스와 관련된 정보와 함께 업데이트 정보를 송신할 수 있다.
도 1 내지 도 3은 AI 모델을 업데이트하는 시스템의 일 실시예를 도시한다.
도 4는 본 발명에 따른 AI 모델 업데이트 관리 시스템을 도시한다.
도 5는 본 발명에 따른 AI 모델 업데이트 관리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명에 따른 관리 장치가 대상 엣지 디바이스 및 지원 엣지 디바이스와 관련된 정보를 제공하는 과정의 일 실시예를 도시한다.
도 7은 엣지 디바이스의 AI 모델을 업데이트하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8 내지 도 12는 AI 모델을 업데이트하는 과정의 일 실시예를 도시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도 1 내지 도 3은 AI 모델을 업데이트하는 시스템의 일 실시예를 도시한다. 도 4는 본 발명에 따른 AI 모델 업데이트 관리 시스템을 도시한다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 실시간 AI 모델 업데이트 관리 시스템은 관리 장치(200) 및 복수의 엣지(Edge) 장치들을 포함할 수 있다. 이에 따라, 관리 장치(200)는, 무선 또는 유선 네트워크(예를 들면, 망형(Mesh) 네트워크)를 통해 연결된 복수의 엣지 디바이스들에 마련된 AI 모델에 대한 업데이트 정보를 제공(또는, 배포)할 수 있다.
여기에서, 엣지 디바이스는 외부 장치 또는, 센서들과 무선 또는 유선으로 연결되어, 외부 장치 또는, 센서들로부터 수신되는 정보들에 대한 제어를 수행하도록 마련될 수 있다.
예를 들어, 엣지 디바이스는 게이트웨이(gateway), 라우터(router) 등의 네트워크 모듈 및, 사물 인터넷(IoT, Internet of Things) 센서, 카메라, 스마트 기기, 스마트폰 등의 데이터 생성(또는, 수집) 모듈이 참조될 수 있다.
나아가, 엣지 디바이스는 지능형 에지 컴퓨팅(Intelligent Edge Computing) 기술의 일종으로서, AI 모델이 설치될 수 있다. 이에 따라, 엣지 디바이스는 외부로부터 입력되는 입력 정보를, AI 모델에 입력하여 결과 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 엣지 디바이스는 레이더 센서에 의해 측정된 입력 정보(예를 들면, 포인트 클라우드(Point Cloud))를 수신하면, 전방에 존재하는 객체를 인식하도록 마련될 수 있다. 이러한 경우에, 엣지 디바이스는 포인트 클라우드가 입력되면, 객체와 관련된 정보(예를 들면, 객체 종류, 위치 등)가 출력되도록 학습된 AI 모델이 마련될 수 있다.
다른 예를 들면, 엣지 디바이스는 카메라 모듈에 의해 촬영된 입력 정보(예를 들면, 영상 정보)를 수신하면, 특정 객체가 존재하는지 여부를 제공하도록 마련될 수 있다. 이러한 경우에, 엣지 디바이스는 영상 정보가 입력되면, 영상 정보에서 특정 객체가 존재하는지 여부가 출력되도록 학습된 AI 모델이 마련될 수 있다.
또한, 도2를 참조하면, 이러한 AI 모델(101)은, 엣지 디바이스에 미리 마련된 운영체제(103) 상에서 실행될 수 있으며, 이를 위해, 엣지 디바이스는 운영체제(103) 상에서 AI 모델(101)을 실행시키기 위한 AI 프레임워크(105)를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, AI 모델(101)은, 기계 학습 모델로서, 텐서플로우(TensorFlow) 프레임워크, "Microsoft Cognitive Toolkit" 프레임워크, "Apache Singa" 프레임워크 또는 "Apache MXNet" 프레임워크와 같은 기계 학습 프레임워크를 이용하여 구현 및 배치될 수 있다.
한편, 관리 장치(200)는 복수의 엣지 디바이스들 중, 어느 하나를 대상 엣지 디바이스(100)로서 특정하여, 업데이트 정보(201)를 제공할 수 있다. 이때, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)에 마련된 AI 모델(101)을 업데이트하는 동안, 대상 엣지 디바이스(100)의 동작을 지원할 지원 엣지 디바이스(300)를, 복수의 엣지 디바이스들 중에서, 더 특정할 수 있다.
즉, 대상 엣지 디바이스(100)는 관리 장치(200)로부터 업데이트 정보(201)를 수신하여, AI 모델(101)을 업데이트하는 동안, 외부 장치 또는 센서들로부터 수신된 입력 정보를 지원 엣지 디바이스(300)에 송신함으로써, 실시간 업데이트가 가능하도록 마련될 수 있다.
이때, 지원 엣지 디바이스(300)는 대상 엣지 디바이스(100)로부터 입력 정보를 수신하여, 미리 마련된 AI 모델(301)을 통해 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성하고, 생성된 결과 정보를 대상 엣지 디바이스(100)에 송신할 수 있다.
따라서, 대상 엣지 디바이스(100) 및 지원 엣지 디바이스(300)는 동일한 동작을 수행하도록 마련된 AI 모델이 각각 마련될 수 있다. 다만, 대상 엣지 디바이스(100) 및 지원 엣지 디바이스(300) 각각에 마련된 AI 모델을 업데이트 유무가 동일하거나, 또는, 다를 수 있다.
예를 들어, 대상 엣지 디바이스(100)에 마련된 AI 모델이 제1 AI 모델인 경우, 지원 엣지 디바이스(300)에 마련된 AI 모델은, 제1 AI 모델 또는, 제1 AI 모델이 업그레이드된 제2 AI 모델일 수 있다.
한편, 도 3을 참조하면, 관리 장치(200)는 사용자 명령에 근거하여 업데이트 정보가 생성되면, 대상 엣지 디바이스(100) 및 지원 엣지 디바이스(300)를 특정할 수 있다. 이에 따라, 관리 장치(200)는 앞서 특정된 대상 엣지 디바이스(100)에 업데이트 정보 및 지원 엣지 디바이스(300)와 관련된 정보를 전달하고, 앞서 특정된 지원 엣지 디바이스(300)에 대상 엣지 디바이스(100)와 관련된 정보를 전달할 수 있다.
이어서, 대상 엣지 디바이스(100)는 관리 장치(200)로부터 업데이트 정보를 수신하면, 지원 엣지 디바이스(300)에 지원 요청 신호를 송신할 수 있다. 이에 따라, 지원 엣지 디바이스(300)는 대상 엣지 디바이스(100)로부터 지원 요청 신호를 수신하면, 수신된 지원 요청 신호에 대응되는 응답 신호를 대상 엣지 디바이스(100)에 송신할 수 있다.
이후, 대상 엣지 디바이스(100)는 지원 엣지 디바이스(300)로부터 응답 신호를 수신하면, AI 모델에 대한 업데이트를 시작하고, 외부 장치 또는 센서들로부터 입력되는 입력 정보를 지원 엣지 디바이스(300)에 송신할 수 있다.
이에 따라, 지원 엣지 디바이스(300)는 대상 엣지 디바이스(100)로부터 수신된 입력 정보를, AI 모델을 이용하여 처리함으로써, 결과 정보를 생성하고, 생성된 결과 정보를 대상 엣지 디바이스(100)에 송신할 수 있다. 대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델의 업데이트가 완료될 때까지, 지원 엣지 디바이스(300)에 입력 정보를 송신하고, 결과 정보를 수신하여 출력하는 과정을 반복할 수 있다.
대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델의 업데이트가 완료되면, 지원 엣지 디바이스(300)에 지원 종료 신호를 송신하고, 업데이트된 AI 모델을 구동시킬 수 있다. 즉, 대상 엣지 디바이스(100)는 업데이트된 AI 모델을 이용하여, 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성할 수 있다.
이를 위해, 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 엣지 디바이스(10)는 저장부(11), 입력부(12), 통신부(13), 제어부(14) 및 출력부(15)를 포함할 수 있다.
저장부(11)는 엣지 디바이스(10)의 동작에 필요한 정보 및 명령어들이 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장부(11)는 운영체제, AI 프레임워크 및 AI 모델이 저장될 수 있다. 또한, 저장부(11)는 외부 장치 또는 센서들로부터 수신되는 입력 정보 및, AI 모델로부터 출력된 결과 정보가 저장될 수 있다.
입력부(12)는 외부 장치 또는 센서들과 연결되어, 입력 정보가 입력될 수 있다.
통신부(13)는 관리 장치(200) 및 다른 엣지 디바이스들과 무선 또는 유선 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 이에 따라, 통신부(13)는 관리 장치(200)로부터 업데이트 정보를 수신하고, 다른 엣지 디바이스에 입력 정보를 송신하며, 다른 엣지 디바이스로부터 결과 정보를 수신할 수 있다.
제어부(14)는 엣지 디바이스(10)의 전반적인 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(14)는 관리 장치(200)로부터 업데이트 정보를 수신하면, 업데이트 정보에 근거하여 AI 모델을 업데이트할 수 있다. 또한, 제어부(14)는 업데이트 과정에서, 입력부(12)를 통해 입력 정보를 수신하면, 통신부(13)를 통해 다른 엣지 디바이스에 입력 정보를 송신하고, 결과 정보를 수신할 수 있다.
출력부(15)는 결과 정보를 출력할 수 있다. 이를 위해, 출력부(15)는 다른 엣지 디바이스 또는, 별도의 출력 모듈(예를 들면, 디스플레이)과 연결될 수 있다.
한편, 관리 장치(200)는 저장부(210), 입력부(220), 통신부(230), 제어부(240) 및 출력부(250)를 포함할 수 있다.
저장부(210)는 관리 장치(200)의 동작에 필요한 정보 및 명령어들이 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장부(210)는 AI 모델과 관련된 정보 및, 업데이트 정보가 저장될 수 있다. 또한, 저장부(210)는 엣지 디바이스(10)와 관련하여, 대상 엣지 디바이스 및 지원 엣지 디바이스를 특정하기 위한 정보가 저장될 수 있다.
입력부(220)는 별도의 입력 모듈과 연결되어, 입력 모듈을 통해 사용자 명령이 입력될 수 있다. 예를 들어, 입력부(220)는 AI 모델에 대한 업데이트 정보를 생성하기 위한 사용자 명령 및, 업데이트 정보를 이용하여 엣지 디바이스를 업데이트하기 위한 사용자 명령 등이 입력될 수 있다.
통신부(230)는 복수의 엣지 디바이스들과 무선 또는 유선 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 이에 따라, 통신부(230)는 엣지 디바이스(10)에 업데이트 정보를 송신할 수 있다.
제어부(240)는 관리 장치(200)의 전반적인 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(240)는 복수의 엣지 디바이스들 중, 대상 엣지 디바이스 및 지원 엣지 디바이스 각각을 특정하고, 대상 엣지 디바이스에 마련된 AI 모델을 업데이트하기 위한 제어를 수행할 수 있다.
출력부(250)는 별도의 출력 모듈(예를 들면, 디스플레이)과 연결되어, 관리 장치(200)와 관련된 정보를 출력할 수 있다.
이상에서 살펴본 관리 장치(200) 및 엣지 디바이스의 구성에 근거하여, 아래에서는 AI 모델 업데이트 방법 및 AI 모델 업데이트 관리 방법에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명에 따른 AI 모델 업데이트 관리 방법을 나타내는 순서도이다. 도 6은 본 발명에 따른 관리 장치가 대상 엣지 디바이스 및 지원 엣지 디바이스와 관련된 정보를 제공하는 과정의 일 실시예를 도시한다. 도 7은 엣지 디바이스의 AI 모델을 업데이트하는 방법을 나타내는 순서도이다. 도 8 내지 도 12는 AI 모델을 업데이트하는 과정의 일 실시예를 도시한다.
도 5를 참조하면, 관리 장치(200)는 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스(100)에 업데이트 정보를 송신할 수 있다(S100).
구체적으로, 관리 장치(200)는 사용자 입력에 근거하여, 특정 AI 모델을 업데이트하도록 구성된 업데이트 정보를 생성하고, 미리 마련된 복수의 엣지 디바이스들 중 적어도 하나에 특정 AI 모델에 대한 업데이트 제공 신호를 송신할 수 있다.
예를 들어, 관리 장치(200)는 미리 마련된 복수의 엣지 디바이스들 중, 업데이트 정보에 대응되는 AI 모델이 마련된 적어도 하나의 엣지 디바이스에, 업데이트 제공 신호를 송신할 수 있다. 이러한 경우에, 적어도 하나의 엣지 디바이스는 관리 장치(200)에, 업데이트 제공 신호에 대응되는 업데이트 요청 신호를 송신할 수 있다.
다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 미리 마련된 복수의 엣지 디바이스들 각각에 업데이트 제공 신호와 함께, 특정 AI 모델과 관련된 AI 모델 정보를 송신할 수도 있다. 이러한 경우에, 복수의 엣지 디바이스들 각각은 AI 모델 정보에 근거하여 업데이트 여부를 확인하고, 확인 결과에 따라 관리 장치(200)에 업데이트 요청 신호를 송신할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 복수의 엣지 디바이스들 또는, 적어도 하나의 엣지 디바이스에, 순차적으로 업데이트 제공 신호를 송신할 수 있다. 이러한 경우에, 관리 장치(200)는 업데이트 제공 신호를 송신한 엣지 디바이스로부터, 업데이트 제공 신호에 대응되는 응답 신호를 수신하는 경우에, 다음 엣지 디바이스에 업데이트 제공 신호를 송신할 수 있다.
나아가, 관리 장치(200)는 업데이트 제공 신호를 송신한 엣지 디바이스로부터의 응답 신호에 근거하여, 대상 엣지 디바이스(100)를 결정할 수 있다.
예를 들어, 관리 장치(200)는 미리 마련된 복수의 엣지 디바이스들 중, 어느 하나로부터 업데이트 요청 신호를 수신하는 경우, 대상 엣지 디바이스(100)로서, 업데이트 요청 신호를 제공한 엣지 디바이스를 특정할 수 있다. 이에 따라, 관리 장치(200)는 특정된 대상 엣지 디바이스(100)에 업데이트 정보를 송신할 수 있다.
다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 미리 마련된 라우팅(Routing) 알고리즘을 이용하여, 미리 마련된 복수의 엣지 디바이스들 각각에 대한 경로를 산출하고, 산출된 경로에 근거하여 업데이트 순서를 결정할 수 있다. 이를 통해, 관리 장치(200)는 결정된 업데이트 순서에 근거하여 복수의 엣지 디바이스들을 순차적으로 대상 엣지 디바이스(100)로서 특정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 네트워크 상에 연결된 복수의 엣지 디바이스들과 관련된 정보를 나열한 장치 목록 정보에 근거하여, 미리 설정된 순서(예를 들면, 장치 ID 내림차순)에 따라 복수의 엣지 디바이스들을 순차적으로 대상 엣지 디바이스(100)로서 특정할 수 있다.
나아가, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스(300)에, 대상 엣지 디바이스(100)와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하고(S200), 대상 엣지 디바이스(100)에, 지원 엣지 디바이스(300)와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신할 수 있다(S300).
이때, 디바이스 정보는 엣지 디바이스 간의 통신이 가능하도록 제공되는 정보로서, 특정 엣지 디바이스는 다른 엣지 디바이스에 대한 디바이스 정보에 근거하여, 상기 다른 엣지 디바이스에게 소정의 데이터를 송신하거나, 상기 다른 엣지 디바이스로부터 소정의 데이터를 수신할 수 있다. 즉, 디바이스 정보는 엣지 디바이스와 관련된, 라우팅 경로, 네트워크 ID, IP 주소 등 다양한 정보들이 참조될 수 있다.
구체적으로, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)에 마련된 AI 모델과 동일한 AI 모델이 설치된 다른 복수의 엣지 디바이스들 중, 어느 하나를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다.
예를 들어, 관리 장치(200)는 특정 AI 모델이 마련된 복수의 엣지 디바이스들 중, 대상 엣지 디바이스에 대응하는, 어느 하나를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다. 이러한 경우에, 관리 장치(200)는 복수의 엣지 디바이스들 각각과 관련된 매칭 정보가 미리 저장될 수 있다.
즉, 관리 장치(200)는 미리 마련된 매칭 정보에 근거하여 대상 엣지 디바이스(100)에 매칭된 엣지 디바이스를 확인하고, 확인된 엣지 디바이스를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다.
다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 제1 엣지 디바이스와 제2 엣지 디바이스가 매칭된 매칭 정보가 저장될 수 있다. 이러한 경우에, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)로서 제1 엣지 디바이스(또는, 제2 엣지 디바이스)가 특정된 경우, 제2 엣지 디바이스(또는, 제1 엣지 디바이스)를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 미리 마련된 라우팅 알고리즘을 이용하여, 대상 엣지 디바이스(100)를 기준으로, 미리 마련된 복수의 엣지 디바이스들 각각에 대한 경로를 산출하고, 복수의 엣지 디바이스들 각각에 대한 경로들 중, 최적 경로에 대응되는 엣지 디바이스를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다.
여기에서, 라우팅 알고리즘은 네트워크 상에서 특정 노드와 다른 노드 간의 경로들 중 최적의 경로를 산출하도록 마련될 수 있으며, 이때, 최적 경로는 각 노드의 지연, 홉 수, 부하율, 데이터 처리 비용 및 데이터 처리율 중 하나 이상을 고려하여 결정될 수 있다.
다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)로부터, 대상 엣지 디바이스(100)와 하나의 네트워크로 연결된 하나 이상의 엣지 디바이스들에 대한 비용 정보를 수신할 수도 있다. 이를 위해, 대상 엣지 디바이스(100)는 다른 하나 이상의 엣지 디바이스들에 미리 지정된 신호를 송신하고, 상기 미리 지정된 신호에 대응되는 응답 신호를 수신함으로써, 상기 하나 이상의 엣지 디바이스들에 대한 비용 정보를 산출할 수 있다.
이에 따라, 관리 장치(200)는 비용 정보에 근거하여 대상 엣지 디바이스(100)와, 다른 하나 이상의 엣지 디바이스들에 대한 경로를 산출함으로써, 산출된 경로들 중 최적 경로에 대응되는 엣지 디바이스를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)에 마련된 AI 모델에 대한 업데이트 기록 정보에 근거하여, 대상 엣지 디바이스(100)에 마련된 AI 모델과 동일한 AI 모델이 설치된 다른 복수의 엣지 디바이스들 중, 상기 AI 모델에 대한 업데이트가 완료된 엣지 디바이스를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다.
이를 위해, 관리 장치(200)는 특정 엣지 디바이스에 대한 업데이트가 완료된 경우에, 특정 엣지 디바이스에 대해 업데이트가 완료된 것을 나타내도록 업데이트 기록 정보를 생성할 수 있다.
다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)에 마련된 제1 AI 모델에 대한 업데이트 기록 정보로서, 제1 엣지 디바이스의 제1 AI 모델이 제2 AI 모델로 업데이트된 것으로 나타나고, 제2 엣지 디바이스의 제1 AI 모델이 업데이트되지 않은 것으로 나타나는 경우에, 대상 엣지 디바이스(100)에 대한 지원 엣지 디바이스(300)로서, 제1 엣지 디바이스를 특정할 수 있다.
나아가, 관리 장치(200)는 앞서 특정된 지원 엣지 디바이스(300)에 대상 엣지 디바이스(100)와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하고, 대상 엣지 디바이스(100)에 지원 엣지 디바이스(300)와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신할 수 있다.
예를 들어, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100) 및 지원 엣지 디바이스(300)에 디바이스 정보에 대한 요청 신호를 송신하여, 대상 엣지 디바이스(100)로부터 요청 신호에 대응되는 제1 디바이스 정보를 수신하고, 지원 엣지 디바이스(300)로부터 요청 신호에 대응되는 제2 디바이스 정보를 수신할 수 있다.
이에 따라, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100)에 업데이트 정보와 함께 제2 디바이스 정보를 송신하고, 지원 엣지 디바이스(300)에 제1 디바이스 정보를 송신할 수 있다.
다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 엣지 디바이스에 업데이트 제공 신호를 송신하여, 엣지 디바이스로부터 업데이트 제공 신호에 대응되는 업데이트 요청 신호를 수신하는 과정에서, 업데이트 요청 신호와 함께 제1 디바이스 정보를 수신할 수도 있다. 이에 따라, 관리 장치(200)는 지원 엣지 디바이스(300)에 제1 디바이스 정보를 송신할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 복수의 엣지 디바이스들 각각에 대한 디바이스 정보가 미리 저장될 수 있다. 이러한 경우에, 관리 장치(200)는 대상 엣지 디바이스(100) 및 지원 엣지 디바이스(300)가 특정되면, 미리 저장된 디바이스 정보에 근거하여, 대상 엣지 디바이스(100)에 업데이트 정보와 함께 제2 디바이스 정보를 송신하고, 지원 엣지 디바이스(300)에 제1 디바이스 정보를 송신할 수 있다.
도 6을 참조하여 다른 예를 들면, 관리 장치(200)는 지원 엣지 디바이스(300)에 대상 엣지 디바이스(100)에 대한 지원 엣지 디바이스(300)로서 지정된 것을 알리고, 대상 엣지 디바이스(100)에 업데이트 정보인, 제2 AI 모델(101b)과 함께, 지원 엣지 디바이스(300)에 대한 정보를 제공함으로써, 지원 엣지 디바이스(300)가 지정된 것을 알릴 수 있다.
이때, 대상 엣지 디바이스(100)는 미리 마련된 운영체제(103) 상에서, 제1 AI 모델(101a)이, 제1 AI 모델(101a)에 대응되는 AI 프레임워크(105)를 통해, 입력 정보(20)에 대응되는 결과 정보(21)를 생성할 수 있다. 또한, 이러한 결과 정보(21)는 대상 엣지 디바이스(100)에 미리 마련된 응용 소프트웨어(22)에 의해 처리될 수 있다.
즉, 대상 엣지 디바이스(100)는 관리 장치(200)에 의해 업데이트 정보를 수신하는 동안, 기존에 마련된 AI 모델(101a)을 통해 입력 정보(20)를 처리하여 결과 정보(21)를 생성할 수 있다.
상기와 같은 구성들을 통해, 본 발명에 따른 관리 장치(200)는 네트워크를 통해 연결된 복수의 엣지 디바이스들을 실시간으로 업데이트할 수 있도록 업데이트와 관련된 대상 엣지 디바이스(100) 및, 대상 엣지 디바이스(100)의 동작을 지원할 지원 엣지 디바이스(300)를 특정할 수 있다.
또한, 대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 제2 디바이스 정보를 이용하여 지원 엣지 디바이스(300)에 데이터 처리에 대한 지원을 요청할 수 있고, 지원 엣지 디바이스(300)는, 제1 디바이스 정보를 이용하여 대상 엣지 디바이스(100)가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 데이터 처리에 대한 결과를 대상 엣지 디바이스(100)에 제공할 수 있다.
도 7을 참조하면, 대상 엣지 디바이스(100)는 미리 저장된 AI 모델과 관련된 업데이트 정보를 수신하고(S600), 지원 엣지 디바이스(300)에 업데이트 정보와 관련된 지원 요청 신호를 송신하고, 지원 엣지 디바이스(300)로부터 지원 요청 신호에 따른 응답 신호를 수신하며, 업데이트 정보를 이용하여 AI 모델의 업데이트를 수행할 수 있다(S700).
구체적으로, 도 8과 같이, 대상 엣지 디바이스(100)는 미리 마련된 운영체제(103)에 마련된 AI 프레임워크(105)를 통해 AI 모델(101a)을 제어할 수 있다. 따라서, 대상 엣지 디바이스(100)는 외부 장치 또는, 센서 등에 의해 입력 정보(20)가 생성되면, AI 모델(101a)에 입력 정보를 입력함으로써, 결과 정보(21)를 생성할 수 있다.
또한, 도 9를 참조하면, 대상 엣지 디바이스(100)는 관리 장치(200)로부터 업데이트 정보인, 제2 AI 모델(101b)을 수신하는 동안, 업데이트되기 전의 AI 모델(101a)을 통해 입력 정보(20)를 처리하여 결과 정보(21)를 생성할 수 있다.
이를 통해, 대상 엣지 디바이스(100)는 업데이트 정보를 수신하면, 지원 엣지 디바이스(300)에 업데이트 정보와 관련된 지원 요청 신호를 송신하고, 지원 엣지 디바이스(300)로부터 지원 요청 신호에 따른 응답 신호를 수신하면, 업데이트 정보를 이용하여 AI 모델을 업데이트할 수 있다.
다시 도 7을 참조하면, 대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안, 외부로부터 입력 정보를 수신하면, 지원 엣지 디바이스(300)에 입력 정보를 송신하고, 지원 엣지 디바이스(300)에 의해 AI 모델이 이용되어 입력 정보에 대해 산출된 결과 정보를, 수신할 수 있다(S800). 이에 따라, 대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안, 입력 정보에 대한 결과로서, 결과 정보를 출력할 수 있다(S900).
구체적으로, 대상 엣지 디바이스(100)는 업데이트 정보에 근거하여 AI 모델을 업데이트하는 동안, 외부로부터 입력 정보가 수신되면, 수신된 입력 정보를 지원 엣지 디바이스(300)에 송신할 수 있다.
이에 따라, 지원 엣지 디바이스(300)는 미리 마련된 AI 모델을 이용하여, 대상 엣지 디바이스(100)로부터 수신된 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성하고, 생성된 결과 정보를 대상 엣지 디바이스(100)에 송신할 수 있다.
즉, 지원 엣지 디바이스(300)는 대상 엣지 디바이스(100)의 AI 모델이 업데이트되는 동안, 대상 엣지 디바이스(100)로부터 입력 정보를 수신하여, 지원 엣지 디바이스(300)에 마련된 AI 모델을 통해 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성하고, 생성된 결과 정보를 대상 엣지 디바이스(100)에 송신할 수 있다.
이를 통해, 대상 엣지 디바이스(100)는 지원 엣지 디바이스(300)로부터, 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 수신할 수 있다.
도 10을 참조하여 예를 들면, 대상 엣지 디바이스(100)는 지원 엣지 디바이스(300)로부터, 지원 요청 신호에 따른 응답 신호를 수신하는 시점부터, 지원 엣지 디바이스(300)에 입력 정보(20)를 송신할 수 있다.
이에 따라, 지원 엣지 디바이스(300)는 미리 마련된 운영체제(303)에 마련된 AI 프레임워크(305)를 통해 AI 모델(301b)을 제어할 수 있다. 따라서, 지원 엣지 디바이스(300)는 AI 모델(301b)에, 대상 엣지 디바이스(100)로부터 수신된 입력 정보(20)를 입력함으로써, 결과 정보(23)를 생성할 수 있다.
이어서, 지원 엣지 디바이스(300)는 생성된 결과 정보(23)를 대상 엣지 디바이스(24)에 송신할 수 있고, 대상 엣지 디바이스(100)는 지원 엣지 디바이스(300)로부터 결과 정보(24)를 수신할 수 있다. 이에 따라, 대상 엣지 디바이스(100)는 미리 마련된 응용 소프트웨어(22)를 통해 결과 정보(24)를 처리할 수 있다.
도 11을 참조하여 다른 예를 들면, 대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델(101b)을 업데이트하는 동안, 지원 엣지 디바이스(300)에 제1 입력 정보(20)를 송신할 수 있다. 이에 따라, 지원 엣지 디바이스(300)는 제1 입력 정보(20)에 대응되는 제1 결과 정보(23)를 생성할 수 있다. 이에 따라, 지원 엣지 디바이스(300)는 대상 엣지 디바이스(100)에 제1 결과 정보(23)를 송신할 수 있다.
이때, 지원 엣지 디바이스(300)는 외부 장치 또는, 센서 등에 의해 제2 입력 정보(30)가 수신되면, AI 모델(301b)을 이용하여 제2 입력 정보(30)에 대응되는 제2 결과 정보(31)를 생성할 수 있다.
여기에서, 제1 입력 정보(20)는 대상 엣지 디바이스(100)와 연결된 외부 장치 또는, 센서 등에 의해 생성된 입력 정보이고, 제2 입력 정보(30)는 지원 엣지 디바이스(300)와 연결된 외부 장치 또는, 센서 등에 의해 생성된 입력 정보일 수 있다.
따라서, 제1 결과 정보(23)는 대상 엣지 디바이스(100)에 미리 마련된 응용 소프트웨어(22)에 의해 처리되도록 생성된 결과 정보(24)이고, 제2 결과 정보(31)는 지원 엣지 디바이스(300)에 미리 마련된 응용 소프트웨어(32)에 의해 처리되도록 생성된 결과 정보일 수 있다.
나아가, 지원 엣지 디바이스(300)는 미리 설정된 순서에 근거하여 대상 엣지 디바이스(100)로부터 수신된 제1 입력 정보 및, 지원 엣지 디바이스(300)에 연결된 외부 장치 또는, 센서 등에 의해 생성된 제2 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 순차적으로 생성할 수 있다.
예를 들어, 지원 엣지 디바이스(300)는 미리 마련된 운영체제에서 인식되는 순서에 근거하여 제1 입력 정보 및 제2 입력 정보 각각에 대응되는 결과 정보를 생성할 수 있다.
다른 예를 들면, 지원 엣지 디바이스(300)는 제2 입력 정보(또는, 제1 입력 정보)보다 제1 입력 정보(또는, 제2 입력 정보)에 대한 우선 순위를 높게 설정하여 제1 입력 정보 및 제2 입력 정보 각각에 대응되는 결과 정보를 생성할 수 있다.
나아가, 대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델의 업데이트가 완료되면, 지원 엣지 디바이스(300)에 업데이트 완료 신호를 송신하고, 업데이트 완료 신호를 송신한 이후, 새로운 입력 정보가 수신되면, 업데이트된 AI 모델을 이용하여 상기 새로운 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성할 수 있다.
즉, 대상 엣지 디바이스(100)는 업데이트가 완료된 이후에, 외부 장치 또는 센서들로부터 새로운 입력 정보를 수신하면, 업데이트된 AI 모델을 이용하여 새로운 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성할 수 있다.
이와 관련하여, 대상 엣지 디바이스(100)는 관리 장치(200)에 업데이트 완료 신호를 송신할 수도 있다. 이러한 경우에, 관리 장치(200)는 업데이트 완료 신호를 수신하는 경우에, 해당 대상 엣지 디바이스(100)를 다른 엣지 디바이스에 대한 지원 엣지 디바이스(300)로서 우선적으로 특정할 수도 있다.
이때, 관리 장치(200)는 업데이트가 완료된 엣지 디바이스가 복수인 경우, 상기에서 설명한 라우팅 알고리즘에 근거하여, 업데이트가 완료된 복수의 엣지 디바이스들 중, 어느 하나를 지원 엣지 디바이스(300)로서 특정할 수 있다.
상기와 같은 구성들을 통해, 본 발명에 따른 대상 엣지 디바이스(100)는 AI 모델을 업데이트함과 동시에, 외부 장치 또는 센서들로부터 수신되는 입력 정보를 다른 엣지 디바이스(예를 들면, 지원 엣지 디바이스(300))에 송신하고, 다른 엣지 디바이스로부터 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 수신함으로써, AI 모델의 실시간 업데이트를 구현할 수 있다.
나아가, 위에서 살펴본 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드 또는 명령어로서 구현하는 것이 가능하다. 즉, 본 발명에 따른 다양한 제어방법은 통합하여 또는 개별적으로 프로그램의 형태로 제공될 수 있다.
한편, 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽어질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.
나아가, 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 저장소를 포함하며 전자기기가 통신을 통하여 접근할 수 있는 서버 또는 클라우드 저장소일 수 있다. 이 경우, 컴퓨터는 유선 또는 무선 통신을 통하여, 서버 또는 클라우드 저장소로부터 본 발명에 따른 프로그램을 다운로드 받을 수 있다.
나아가, 본 발명에서는 위에서 설명한 컴퓨터는 프로세서, 즉 CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)가 탑재된 전자기기로서, 그 종류에 대하여 특별한 한정을 두지 않는다.
한편, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (10)

  1. 관리 장치가 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, 상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 대상 엣지 디바이스가 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하는 단계; 및
    상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련되며,
    상기 관리 장치가 미리 마련된 라우팅(Routing) 알고리즘을 이용하여, 복수의 엣지 디바이스들 각각에 대한 경로를 산출하는 단계;
    상기 산출된 경로에 근거하여 상기 복수의 엣지 디바이스들의 업데이트 순서를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 업데이트 순서에 근거하여 복수의 엣지 디바이스들을 순차적으로 상기 대상 엣지 디바이스로서 특정하는 단계를 더 포함하는, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법.
  2. 관리 장치가 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, 상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 대상 엣지 디바이스가 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하는 단계; 및
    상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련되며,
    상기 제1 디바이스 정보를 송신하는 단계는,
    복수의 엣지 디바이스들 각각과 관련된 매칭 정보가 미리 저장되는 경우, 상기 매칭 정보에 근거하여 상기 대상 엣지 디바이스에 매칭된 엣지 디바이스를 확인하는 단계; 및
    상기 확인된 엣지 디바이스를 상기 지원 엣지 디바이스로서 특정하여, 상기 제1 디바이스 정보를 상기 지원 엣지 디바이스로 송신하는 단계를 포함하는, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법.
  3. 삭제
  4. 관리 장치가 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, 상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 대상 엣지 디바이스가 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하는 단계; 및
    상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련되며,
    상기 대상 엣지 디바이스는,
    AI 모델 업데이트 방법에 따라 상기 AI 모델을 업데이트하도록 이루어지고,
    상기 AI 모델 업데이트 방법은,
    대상 엣지 디바이스가 미리 저장된 AI 모델과 관련된 업데이트 정보를 수신하는 단계;
    상기 대상 엣지 디바이스가 지원 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보와 관련된 지원 요청 신호를 송신하고, 상기 지원 엣지 디바이스로부터 상기 지원 요청 신호에 따른 응답 신호를 수신하며, 상기 업데이트 정보를 이용하여 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 단계;
    상기 대상 엣지 디바이스가 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안, 외부로부터 입력 정보를 수신하면, 상기 지원 엣지 디바이스에 상기 입력 정보를 송신하고, 상기 지원 엣지 디바이스에 의해 상기 AI 모델이 이용되어 상기 입력 정보에 대해 산출된 결과 정보를, 상기 대상 엣지 디바이스가 수신하는 단계; 및
    상기 대상 엣지 디바이스가, 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안, 상기 입력 정보에 대한 결과로서, 상기 결과 정보를 출력하는 단계를 포함하며,
    상기 지원 엣지 디바이스는,
    상기 대상 엣지 디바이스로부터 수신된 제1 입력 정보에 대응되는 제1 결과 정보 및, 상기 지원 엣지 디바이스에 마련된 AI 모델에 대응하여 생성된 제2 입력 정보에 대응되는 제2 결과 정보를, 미리 설정된 순서에 근거하여 순차적으로 생성하도록 마련된 것인, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 AI 모델의 업데이트가 완료되면, 상기 지원 엣지 디바이스에 업데이트 완료 신호를 송신하는 단계; 및
    상기 업데이트 완료 신호를 송신한 이후, 새로운 입력 정보가 수신되면, 상기 대상 엣지 디바이스에서 상기 업데이트된 AI 모델을 이용하여 상기 새로운 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법.
  6. 제4 항에 있어서, 상기 지원 엣지 디바이스는,
    상기 AI 모델이 업데이트되는 동안, 상기 입력 정보를 수신하여, 상기 지원 엣지 디바이스에 저장된 AI 모델을 통해 상기 입력 정보에 대응되는 결과 정보를 생성하고, 상기 대상 엣지 디바이스에 상기 생성된 결과 정보를 송신하도록 마련되는, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법.
  7. 제4 항에 있어서, 상기 AI 모델과 관련된 업데이트 정보를 수신하는 단계는,
    상기 업데이트 정보를 수신하는 동안, 미리 마련된 AI 모델을 통해 상기 입력 정보를 처리하여 결과 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 실시간 AI 모델 업데이트 관리 방법.
  8. 삭제
  9. 관리 장치; 및
    복수의 엣지 디바이스들을 구비하는 엣지 디바이스의 AI 모델 업데이트 관리 시스템에 있어서,
    상기 관리 장치는,
    AI 모델의 업데이트 정보가 저장되는 저장부;
    상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 통신부; 및
    상기 통신부를 이용하여, 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하고, 상기 통신부를 이용하여, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 제어부를 포함하고,
    상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하고,
    상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하며,
    상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련되며,
    상기 관리 장치는,
    미리 마련된 라우팅(Routing) 알고리즘을 이용하여, 복수의 엣지 디바이스들 각각에 대한 경로를 산출하고, 상기 산출된 경로에 근거하여 상기 복수의 엣지 디바이스들의 업데이트 순서를 결정하며, 상기 결정된 업데이트 순서에 근거하여 복수의 엣지 디바이스들을 순차적으로 상기 대상 엣지 디바이스로서 특정하는, 엣지 디바이스의 AI 모델 업데이트 관리 시스템.
  10. 전자기기에서 하나 이상의 프로세스에 의하여 실행되며, 컴퓨터로 판독될 수 있는 기록매체에 저장된 프로그램으로서,
    상기 프로그램은,
    관리 장치가 AI 모델의 업데이트 정보를 생성하여, 상기 AI 모델을 갖는 대상 엣지 디바이스에 상기 업데이트 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스를 지원하도록 특정된 지원 엣지 디바이스에, 상기 대상 엣지 디바이스와 관련된 제1 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 관리 장치가, 상기 대상 엣지 디바이스에, 상기 지원 엣지 디바이스와 관련된 제2 디바이스 정보를 송신하는 단계;
    상기 대상 엣지 디바이스가 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하는 동안 상기 제2 디바이스 정보를 이용하여 상기 지원 엣지 디바이스에 데이터 처리에 대한 지원을 요청하는 단계; 및
    상기 지원 엣지 디바이스는, 상기 제1 디바이스 정보를 이용하여 상기 대상 엣지 디바이스가 요청한 데이터 처리에 대한 지원을 수행하여, 상기 데이터 처리에 대한 결과를 상기 대상 엣지 디바이스에 제공하는 단계를 수행하도록 하는 명령어들을 포함하고,
    상기 대상 엣지 디바이스는, 상기 지원 엣지 디바이스의 지원을 받는 동안 상기 AI 모델의 업데이트를 수행하도록 마련되며,
    상기 관리 장치가 미리 마련된 라우팅(Routing) 알고리즘을 이용하여, 복수의 엣지 디바이스들 각각에 대한 경로를 산출하는 단계;
    상기 산출된 경로에 근거하여 상기 복수의 엣지 디바이스들의 업데이트 순서를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 업데이트 순서에 근거하여 복수의 엣지 디바이스들을 순차적으로 상기 대상 엣지 디바이스로서 특정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 판독될 수 있는 기록매체에 저장된 프로그램.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20220001630A (ko) * 2020-06-30 2022-01-06 삼성에스디에스 주식회사 엣지 컴퓨팅 장치를 위한 애플리케이션 배포 방법 및 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20220001630A (ko) * 2020-06-30 2022-01-06 삼성에스디에스 주식회사 엣지 컴퓨팅 장치를 위한 애플리케이션 배포 방법 및 시스템

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