이현철 이성민 김강석 2020-06 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/37449 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002595230 최근 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전에 따라 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지 인식 성능이 향상되고 있으며, 또한 Serverless Computing이 이벤트 기반의 클라우드 애플리케이션 개발 및 서비스를 위한 차세대 클라우드 컴퓨팅 기술로 각광받고 있어 딥러닝과 Serverless Computing 기술을 접목하여 실생활에 이미지 인식 서비스를 사용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Serverless Computing 기술을 활용하여 효율적인 딥러닝 기반 이미지 인식 서비스 시스템 개발 방법을 기술한다. 제안하는 시스템은 Serverless Computing 기반 AWS Lambda Server를 이용하여 적은 비용으로 대형 신경망 모델을 사용자에게 서비스할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 AWS Lambda Server의 단점인 Cold Start Time 문제와 용량제한 문제를 해결하여 효과적으로 대형 신경망 모델을 사용하는 Serverless Computing 시스템을 구축할 수 있음을 보인다. 실험을 통해 AWS Lambda Serverless Computing 기술을 활용하여 본 논문에서 제안한 시스템이 비용 절감뿐만 아니라 처리 시간 및 용량제한 문제를 해결하여 대형 신경망 모델을 서비스하기에 효율적인 성능을 보임을 확인하였다. Kor 한국정보처리학회 AWS Lambda Serverless Computing 기술을 활용한 효율적인 딥러닝 기반 이미지 인식 서비스 시스템 An Efficient Deep Learning Based Image Recognition Service System Using AWS Lambda Serverless Computing Technology Article 186 6 177 정보처리학회 논문지 9 정보처리학회 논문지, Vol.9 No.6, pp.177-186 10.3745/KTSDE.2020.9.6.177 딥러닝 서버리스 컴퓨팅 AWS 람다 서버 Cold Start Time 용량제한 Deep Learning Serverless Computing AWS Lambda Server Cold Start Time Capacity Limitation Article