이 연구는 모바일 기기를 이용한 실시간 동영상 개인 방송 서비스에서 동영상 압축 계산의 부담을 클라우드 컴퓨팅에 오프로딩하는 효과에 대한 연구이다. 모바일 기기에 비해 클라우드는 컴퓨팅 자원과 전력 자원이 매우 풍부하다. 모바일 기기에서의 계산을 줄임으로써 전력사용을 줄일 수 있으나, 압축효율이 떨어져서 전송해야할 데이터양은 늘어난다. 본 연구에서는 전력 절약과 전송 데이터 양 증가의 트레이드오프 분석을 통하여 LTE 통신환경에 따라 오프로딩되는 계산량을 제어하여 최적의 운용조건을 찾을 수 있음을 보인다.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.
IoT 와 인공지능을 접하려는 시도는 최근 들어서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문은 컴퓨팅 파워가 제한되는 작은 디바이스 IoT 의 한계를 극복하기 위하여 ROS 를 이용하여 복잡한 연산을 무선 통신으로 오프로딩하는 기법을 제안한다. 제안된 자율주행카드 시스템은 카트 이용 고객 개개인을 검출하고 추적하되 컴퓨터 비전 알고리즘과 LiDAR 센서를 이용하며, 음성인식 알고리즘을 적용하여 기계와 인간의 감성공학적 소통이 가능한 융합형 자율주행카트를 구현한다.
오프로딩(offloading)은 컴퓨팅 자원 및 계산 속도의 한계를 극복하기 위해 로컬 컴퓨터에서 수행하는 어플리케이션의 일부를 컴퓨팅 자원과 처리능력이 우수한 원격지 컴퓨터에 전달하여 처리한 후 결과를 반환받는 방식이다. 최근에는 컴퓨팅 자원과 처리능력에 한계를 갖고 있는 모바일 컴퓨팅 분야에서 처리속도를 높이고 배터리 소모를 줄이기 위해 모바일 게임, 멀티미디어 데이터, 360도 동영상 처리, 인터넷 방송용 이미지 처리 분야에서 응용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 촬영된 360도 구면 영상을 사용자가 쉽게 영상 내용을 이해할 수 있도록 다양한 평면 영상을 변환하고 내용을 확인할 수 있는 뷰어를 무선 인터넷 환경에서 오프로딩 기술을 적용하여 구현하고 실제 실험 결과를 제시한다. 360도 구면 영상은 인터페이스를 통해 360도 카메라의 영상 획득 위치에 따라 Double Panorama, Quad, Single Rectabgle, 360 Overview + 3 Rectangle로 평면영상으로 변환이 성공적으로 수행된다. 실험과정에서 100가지 이상의 360도 구면 영상을 아래 인터페이스를 통해 평면 영상으로 변환을 성공적으로 진행하였다.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
본 논문에서는 클라우드 서버와 영상 품질 향상 알고리즘을 이용하여 고화질의 영상을 서비스하는 방법을 소개한다. 즉, 논문에서 제안하는 ViVa (Video Value Addition)의 개념을 바탕으로 저화질 영상을 서비스하는데 필요한 전송 비트레이트와 계산량으로 고화질의 영상을 서비스함으로써 기존 스트리밍 서비스 대비 향상된 시스템을 제안한다.
정지궤도복합위성은 추력기 분사를 이용하여 자세제어, 궤도 유지, 휠 오프로딩 등을 수행한다. 장착된 추력기 중 1, 2, 3번 추력기는 태양전지판과 같은 축에 장착된다. 이로 인하여 추력기 1, 2, 3번은 플룸 외란의 영향이 크게 발생한다. 그러므로 위성 설계 단계에서 부터 플룸 외란의 영향을 분석해야 한다. 본 논문에서는 정지궤도복합위성의 초기 형상을 이용하여 추력기에서 발생하는 플룸 외란을 계산하는 과정을 기술하고 추력기 조정각에 따른 플룸 외란의 영향을 분석하였다.
오늘날, 모바일 장치는 현재 응용 프로그램의 넓은 범위를 지원 할 수 있습니다. 불행히도, 일부 응용 프로그램은 늘어나는 계산 능력을 필요로 하고 모바일 장치는 이러한 낮은 처리 능력, 제한된 메모리, 예측할 수없는 연결 및 제한된 배터리 수명으로 제약에 자원이 한정되어 있습니다. 모바일 장치의 한계를 극복하기 위해 연구자들은 강력한 컴퓨팅 인프라 모바일 장치에서의 작업 부하를 이동하기 위해 가상화 기술을 사용하여 모바일 장치에 클라우드 컴퓨팅 서비스를 확장하는 상상합니다. 이러한 기술은 인프라 자원이 풍부한 클라우드 또는 서버에 모바일 장치에서 자원을 많이 소비하는 계산의 이행으로 구성되어 있습니다. 본 논문에서 클라우드 아키텍처 기능에 클라우드과 모바일 장치 사이의 거리의 영향을 분석합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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