논문 제목 : 서버리스 앙상블 추론 시스템
딥러닝 모델을 앙상블 하는 것은 단일 모델을 추론할 때보다 높은 정확도를 얻을 수 있다. 하지만 기존 온디맨드 구조에서는 순차적으로 모델을 실행시키는 방식이 일반적이다. 서버리스 컴퓨팅의 병렬 처리 이점을 이용해 딥러닝 추론 모델을 병렬적으로 처리하는 시스템 구조를 만들어 제안했으며 병렬 처리의 효율성을 보였다.
한국 정보 과학회주관 KSC2021 학회에 참여 및 포스터 발표를 진행하여 컴퓨터 시스템 부문 우수논문발표상에 입상함
