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안드로이드 기반 모바일 기기에서 텐서플로우 라이트를 활용한 딥러닝 학습 시, 제한된 힙 메모리 용량 초과로 앱이 강제 종료되는 문제가 빈번히 발생합니다. 본 기술은 실시간 모니터링을 통해 메모리 임계점을 관리하고, 부족한 용량을 스토리지 공간으로 자동 이동시키는 애플리케이션 레벨의 스와핑 메커니즘을 제공합니다. 특히 통합 셔플링 기술을 적용하여 저장 위치에 상관없이 데이터 무작위성을 확보함으로써 모델의 정확도를 유지합니다. 이를 통해 저사양 모바일 및 IoT 기기에서도 대용량 데이터셋 기반의 전이 학습과 추론을 중단 없이 수행할 수 있어, 온디바이스 AI 서비스의 안정성과 확장성을 획기적으로 개선합니다.
| 기술 분야 | 온디바이스 AI 메모리 관리 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
| 기술명 | |
| 텐서플로우 라이트의 메모리 관리 방법 및 시스템 | |
| 기관명 | |
| 국립창원대학교 산학협력단 | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 강동현 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 1020220068223 | 1027776110000 |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2022.06.03 |
| 중요 키워드 | |
텐서플로우 라이트데이터 셔플링스토리지 오프로딩머신러닝 메모리 관리안드로이드 AITFLite 최적화 | |
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