ADTT: IIoT 빅 데이터를 위한 고효율 분산 텐서-트레인 분해 방법

산업용 사물인터넷(IIoT)은 스마트 센서, 기기 및 장비, 그리고 유선 또는 무선 네트워크를 사용하는 소프트웨어의 배치 및 통합 증가로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 통합 하드웨어-소프트웨어 접근 방식을 통해 산업 관행이 크게 개선되어, 보다 효율적인 제조를 위한 산업 지능이 실현될 것입니다. 이러한 산업 지능을 실현하기 위해서는 생산 과정의 숨겨진 필수적이고 가치 있는 정보를 발견하고 활용하기 위한 IIoT 빅 데이터 처리 및 분석에서 중요한 발전이 필요합니다. 그러나 생산 과정에서 나오는 대규모, 스트리밍, 다속성 IIoT 데이터는 소음이 많고 중복성이 있습니다. 따라서 이러한 IIoT 데이터를 처리할 수 있는 적절한 데이터 처리 기술인 텐서-트레인이 필요합니다. 그러나 기존의 텐서-트레인 분해 방법은 비효율적이며 대규모 IIoT 빅 데이터의 처리 요구를 충족할 수 없습니다. 본 논문에서는 IIoT 빅 데이터를 처리하기 위한 점진적 계산 방법을 가진 고급(개선되고 고효율적인) 분산 텐서-트레인(ADTT) 분해 방법을 제안합니다. 마지막으로, 제안된 ADTT 방법의 성능을 검증하고 측정하기 위해 일반적으로 사용 가능한 IIoT 데이터셋인 베어링 테스트 데이터에 대한 실험이 수행됩니다.