METHOD FOR MANAGING MACHINE-LEARNING DATASET USING POLICY RESOURCE IN INTERNET OF THINGS PLATFORM

• Main Authors: LEE, Ji Ho, KIM, Seong Yun, JEONG, Seung Myeong
• Format: Patent
• Language: English; French; Korean
• Published: 28.03.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; PHYSICS; WIRELESS COMMUNICATIONS NETWORKS

Provided is a method for managing an ML dataset using a policy resource in an IoT platform. The method for managing an ML dataset according to an embodiment of the present invention generates a policy resource containing a policy for managing an ML dataset, refers to the generated policy resource and generates an ML dataset from data stored in data resources, and provides the generated ML dataset. Accordingly, by making it possible to define a policy resource for managing an ML dataset in an M2M platform and manage/utilize the ML dataset using same, the method frees a user of an ML application, which requires an ML training dataset or an ML inference dataset, from the inconvenience of data combination/refinement work, as well as the time and effort required thereby. L'invention concerne un procédé de gestion d'un ensemble de données de ML faisant appel à une ressource de politique dans une plateforme de l'IoT. Le procédé de gestion d'un ensemble de données de ML selon un mode de réalisation de la présente invention génère une ressource de politique contenant une politique pour gérer un ensemble de données de ML, se réfère à la ressource de politique générée et génère un ensemble de données de ML à partir de données stockées dans des ressources de données, et fournit l'ensemble de données de ML générées. Par conséquent, en permettant de définir une ressource de politique pour gérer un ensemble de données de ML dans une plateforme M2M et gérer/utiliser l'ensemble de données de ML l'utilisant, le procédé libère un utilisateur d'une application de ML, qui nécessite un ensemble de données d'entraînement de ML ou un ensemble de données d'inférence de ML, de l'inconvénient du travail de combinaison/affinement de données, ainsi que du temps et de l'effort requis par celui-ci. IoT 플랫폼에서 정책 리소스를 활용한 ML 데이터셋 관리 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 ML 데이터셋 관리 방법은, ML 데이터셋 관리를 위한 정책이 수록된 정책 리소스를 생성하고, 생성된 정책 리소스를 참조하여 데이터 리소스들에 저장된 데이터들로부터 ML 데이터셋을 생성하며, 생성된 ML 데이터셋을 제공한다. 이에 의해, M2M 플랫폼에서 ML 데이터셋 관리를 위한 정책 리소스를 정의하고 이를 활용하여 ML 데이터셋을 관리/활용할 수 있도록 함으로써, ML 학습 데이터셋이나 ML 추론 데이터셋을 필요로 하는 ML 애플리케이션의 사용자로 하여금 데이터 병합/정제 작업으로 인한 번거로움 그리고 시간과 노력으로부터 해방되도록 할 수 있다.