[한국기술뉴스] 국민대학교 소프트웨어학부 이경용 교수 연구팀은 분산 클라우드 환경에서 기계 학습의 성능 평가 방법을 개발했다. 개발된 기술은 국민대학교 산학협력단을 통해 2019년 12월 19일 특허를 출원(출원번호 제1020190171223호)했다. 특허 명칭은 '분산 클라우드 환경에서의 기계 학습 성능 평가 방법 및 장치’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다. 

[기자]

최근 클라우드 컴퓨팅 서비스 관련 기술이 급격하게 발전하면서 다양한 분야에서 클라우드 서비스들이 널리 활용되고 있습니다. 현재 보편적으로 사용되고 있는 IaaS의 경우 서버와 스토리지, 네트워크를 가상화 환경으로 만들어 사용자에게 다양한 인프라 자원을 제공하고 있습니다. 사용자는 CPU 코어 개수, 스피드, 캐시 사이즈, 메모리 등 다양한 스펙을 설정하여 사용량에 따라 비용을 지불합니다. 사용자는 비용을 절감하기 위해 자신의 애플리케이션에 맞는 최적의 인스턴스를 선택해야 합니다. 그러나 비전문적인 사용자들에게 있어서 최적의 인스턴스를 찾아내는 것은 매우 어려운 일입니다.

국민대학교 연구팀은 분산 클라우드 컴퓨팅 환경에서 최적의 인스턴스 추천을 위한 실험을 최소화할 수 있는 장치를 발명했습니다.

인스턴스 추천을 위한 AI 모델을 구축하기 위해서는 잘 표현된 훈련 데이터 세트를 생성하는 것이 매우 중요합니다. 더 많은 훈련 데이터가 추가될수록 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 그러나 다양한 유형의 클라우드 인스턴스에 대해 많은 수의 MM 태스크 시나리오로 실험을 수행하기에는 너무 큰 비용이 소요됩니다.

연구팀은 다양한 MM 태스크 시나리오를 생성하고 행렬식의 발전에 기초해 최적의 실험 시나리오를 선택하는 알고리즘을 설계했습니다. 이를 통해 전체 실험 시나리오의 정확도에는 큰 영향 없이 최적의 실험 시나리오를 생성할 수 있습니다. 즉, 분산 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분산 행렬 곱셈 실험의 오버헤드를 현저히 줄일 수 있습니다. 최적의 인스턴스를 찾는 모델을 구축하는 데 활용도가 높을 것으로 기대됩니다.