연구 과제

Cloud Continuum

고효율 데이터셋 응축 기술 고도화

과제 1

  • 배성호 교수

클라우드 분산학습 및 서비스 최적화를 위한 고효율 데이터셋 응축 기술 융합

  • 다양한 모델에서 범용적으로 동작하는 Model-Agnostic 데이터셋 응축 기술
  • Candidate Network에 대해서 전체 데이터셋을 학습을 통해 Neural Architecture Search 저자원 평가기술

융합 고효율 데이터셋 응축 기술 고도화 및 활용 확산 기술

  • Federated Learning 학습 중 발생할 수 있는 Adversarial Attack에도 강건한 데이터셋 응축 기술
  • Quantization, Pruning, Distillation을 통해 개발된 데이터셋 응축 알고리즘 경량화

Model-Agnostic 데이터셋 응축 기법

Robustness 데이터셋 응축 기법 요약도

클라우드 컨티뉴엄 기반 데이터 통신 기술

과제 2

  • 나연묵 교수

클라우드 컨티뉴엄 기반 데이터 통신 기술

  • 멀티 클라우드 오케스트레이션 데이터 처리 자동화 기술
  • 멀티 클라우드 간 서비스 인증 및 통신 암호화 기술

대규모 데이터 처리 및 통신 기술

  • 멀티-하이퍼스케일 클라우드 데이터 전송 기술
  • 멀티 클라우드 간 워크로드 기반 통신 격리 및 서비스 오케스트레이션 기술
  • 하드웨어 오프로딩을 통한 멀티 클라우드 간 통신 가속화 기술

클라우드 컨티뉴엄 기반 데이터 통신 기술 개념도

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