BECS
Development of Dependable and Highly Usable Big Data Platform, and Analysis and Prediction Services Technology in Edge Clouds
엣지 클라우드에서 고신뢰 고사용성 빅데이터 플랫폼 및 분석 예측 서비스 기술 개발
과제 수행
- 기관: KAIST
- 수행 기간: 2020~2022
- 역할: CPS modeling and verification, fault localization, uncertainty modeling, data-driven simulation model generation
연구 목표
- 엣지 클라우드 환경에서 사용자의 의도를 기반으로 빅데이터 분석 및 활용을 가능하게 하는 빅데이터 매쉬업 및 제한되고 분산된 클라우드 자원가상화를 통한 고성능 빅데이터 서비스 실행 방법 개발
- 빅데이터 엣지 클라우드 서비스가 가지는 다양한 특성들을 고려하여 개발자 및 사용자 관점 양면의 품질 보증 기술 연구 개발
- 엣지 클라우드 시스템에서 표상 학습 기반 다차원 스트림 데이터 처리, 분석 및 예측 기술 개발
- 엣지 클라우드 환경에서 분산된 대규모 이종 그래프에 대해 실시간 분석 및 예측을 가능하게 하는 그래프 뉴럴 네트워크(GNN) 기반의 기술 개발
연구 내용
(제1프로젝트) 사용자 의도 기반 직관적 빅데이터 매쉬업 프로그래밍 및 빅데이터 서비스 고성능 분산 실행환경 가상화 기술 개발
- 직관적인 빅데이터 분석 및 예측 서비스 개발을 가능토록 하는 의도 기반 빅데이터 매쉬업 프로그래밍 언어 및 다양성·분산성·실시간성을 지닌 엣지 클라우드 자원 활용을 극대화 하는 런타임 컴파일러 개발
- 엣지 클라우드 환경에서 사용자 의도를 기반으로 효과적인 빅데이터 수집 및 활용을 가능하게 하는 사용자 중심의 빅데이터 서비스 검색·코디네이션 및 크라우드소싱 방법 개발
- 엣지 클라우드의 분산 컴퓨팅 환경에서 빅데이터 응용프로그램을 자원 효율적인 방식으로 수행하며 성능 요구사항을 만족시킬 수 있는 엣지 클라우드 가속화 및 런타임 시스템 기술 개발
(제2프로젝트) 개발자 및 사용자 관점 양면의 빅데이터 엣지 클라우드 서비스 품질 보증 기술 개발
- 개발자 관점의 품질 보증을 위하여 빅데이터 엣지 클라우드 서비스의 데이터 활용 및 관리 계층과 엣지 및 클라우드 계층 간 상호작용을 고려한 확장성 있는 소프트웨어 시험 및 결함 위치 추정 기술을 개발
- 사용자 관점의 품질 보증을 위하여 빅데이터 엣지 클라우드 서비스의 품질 저해 요소들을 분석하고 서비스 배포 후의 불확실성 요소에 대응하는 동적 재구성 기반 항시적 품질 보증 기술을 개발
(제3프로젝트) 엣지 클라우드 시스템에서 표상 학습 기반 다차원 스트림 처리, 분석 및 예측 기술 개발
- 엣지 클라우드 환경에 적합한 빅데이터 스트림 처리 및 예측 기술 개발
- 엣지 클라우드 환경에서 빅데이터 다차원 스트림 분석을 통한 주요 패턴 분석 기술 개발
- 엣지 클라우드 환경에서 실시간으로 발생하는 빅데이터 스트림을 반영하여 예측 모델 성능을 최적화하는 실시간 분산 학습 기술 및 동적 예측모델 기술 개발
(제4프로젝트) 엣지 클라우드 환경에서 대규모 이종그래프에 대한 뉴럴네트워크 기반 분석 및 예측 기술개발
- 이종 그래프의 이종성을 활용하는 그래프 뉴럴 네트워크(Graph Neural Network, GNN) 기반의 기술 개발
- 대규모 이종 그래프에 대해 정보의 최신성을 고려한 GNN 기반의 실시간 분석 기술 개발
- 분산된 그래프에 대해 엣지 클라우드 환경에 최적화된 정보 최신성을 고려한 실시간 분석 및 예측을 위한 GNN 기반의 기술 개발
- 엣지 클라우드 환경에서의 안정적 데이터 분석을 위한 최신 정보 전달 기법 연구
상세 내용