[논문]머신러닝 기반 멀티모달 센싱 IoT 플랫폼 리소스 관리 지원

이성찬; 성낙명; 이석준; 윤재석

doi:10.14372/iemek.2022.17.2.93

머신러닝 기반 멀티모달 센싱 IoT 플랫폼 리소스 관리 지원
Machine learning-based Multi-modal Sensing IoT Platform Resource Management 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.17 no.2, 2022년, pp.93 - 100

이성찬 (Soonchunhyang University) , 성낙명 (KETI) , 이석준 (KETI) , 윤재석 (Soonchunhyang University)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a machine learning-based method for supporting resource management of IoT software platforms in a multi-modal sensing scenario. We assume that an IoT device installed with a oneM2M-compatible software platform is connected with various sensors such as PIR, sound, dust, ambient light, ultrasonic, accelerometer, through different embedded system interfaces such as general purpose input output (GPIO), I2C, SPI, USB. Based on a collected dataset including CPU usage and user-defined priority, a machine learning model is trained to estimate the level of nice value required to adjust according to the resource usage patterns. The proposed method is validated by comparing with a rule-based control strategy, showing its practical capability in a multi-modal sensing scenario of IoT devices.

주제어

표/그림 (12)

표 표 1. nice value에 따른 타임 슬라이스 변경 예제 Table 1. Example of modifying time slice according to nice value
표 표 2. 사물인터넷 기기 하드웨어 Table 2. IoT device hardware
그림 그림 1. 센싱 시나리오 Fig. 1. Sensing scenario
그림 그림 2. 센싱 시나리오 구현 Fig. 2. Sensing scenario implementation
표 표 3. 센서 통신 방식 Table 3. Sensor communication protocols
표 표 4. 동일 센서의 차이점 Table 4. Differences between the same sensors
표 표 5. 센서 측정 우선순위 Table 5. Priority of measuring sensors
표 표 6. 시스템 리소스 수집 항목 Table 6. System resource collection category
표 표 7. 추출된 특성 설명 Table 7. Descriptions of extracted features
표 표 8. 머신러닝 알고리즘 간의 성능 비교 Table 8. Performance comparison among machine learning algorithms
표 표 9. 10-폴드 교차 검증 실험의 혼동 행렬 결과 Table 9. Confusion matrix results of 10-fold cross-validation
표 표 10. 비교 실험 결과 Table 10. Comparative experiment results

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