본 논문에서는 이동환경에서 이동단말이 핸드오프 시간과 오프로딩 시간을 측정하여 오프로딩의 수행을 판단하는 오프로딩 지연기법을 제안한다. 제안한 기법은 이동단말에서 핸드오프와 오프로딩 지연시간을 비교하여 오프로딩을 결정할 수 있도록 하여 고정노드를 대상으로 구현된 클라우드 컴퓨팅환경의 구조의 변경 없이 이동환경 클라우드 컴퓨팅을 지원한다. 효율성 분석을 위해 기존 연구에서 사용하는 서버와 단말의 에너지 소비측정을 사용하여 기존 방법과 에너지 소비를 비교 분석하였다. 모의실험 결과 오프로딩 지연 기법은 기존 방법보다 에너지 소비를 감소시키면서 유사한 작업수행 시간을 보이는 것을 확인하였다.
최근 모바일 기기와 같이 하드웨어 성능이 부족한 기기에서 연산량이 많은 어플리케이션을 효과적으로 수행할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 연산 오프로딩 기법이란 모바일 기기에서 하드웨어 성능이 좋은 서버로 복잡한 연산을 보내서 수행 한 뒤 결과를 받아서 반영하는 방법이다. 연산 오프로딩 기법의 어려움 중 하나는 서버와 클라이언트 사이에서 동작 중인 어플리케이션의 상태를 주고받는 일이다. 스냅샷 기반의 연산 오프로딩 기법은 스냅샷을 이용하여 웹 어플리케이션의 상태를 쉽게 전송할 수 있도록 하였다. 하지만 HTML5 캔버스를 사용하는 웹 어플리케이션의 경우 스냅샷이 캔버스의 상태를 포함하지 못하는 문제가 있어서 스냅샷 기반의 연산 오프로딩을 적용할 수 없었다. 본 연구에서는 스냅샷에 캔버스의 상태를 저장할 수 있는 코드 생성 기술을 제안하여 캔버스를 사용하는 웹 어플리케이션에도 스냅샷 기반 연산 오프로딩 기법을 사용할 수 있도록 하였다.
공장내 황산출하장에서 황산저장탱크(7,500톤)에서 로딩탱크로 황산을 이송작업을 하던 중 황산이 로딩탱크 상부로 흘러넘쳐 방유제 내부로 누출되어 다음날 방유제 내부로 누출된 황산을 다시 로딩탱크로 이송하기 위해 이동용 펌프로 이송하던 중 호스연결부위에서 황산이 비산되면서 화상을 입고 사망한 재해임
IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 오프로딩 기법을 사용하여 저성능 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는다. 이 경우 오프로딩 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버의 실행환경에서 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 현재 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 본 논문은 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 효율적인 문맥 동기화를 위해서 정적 프로파일링을 통해 오프로딩 실행 대상 작업에 동기화가 필요한 문맥 정보들을 사전에 추출하였다. 추출된 문맥 정보를 기반으로 문맥 동기화가 이뤄지면 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하기 때문에 네트워크 통신 오버헤드 감소를 기대할 수 있다.
이 논문에서는 고차원 색인 구조인 CIR-트리를 위한 효율적인 벌크로딩 알고리즘을 설계하고 구현한다. 벌크로딩 기법은 대량의 고차원 데이터가 색인 구성 시 함께 주어진는 경우 색인의 구성을 빠르게 하고 구축한 색인의 검색 성능을 향상시킨다. CIR-트리는 변별력 있는 일부 차원만 이용해서 비 단말노드의 엔트리를 구성하기 때문에 엔트리 크기가 일정하지 않다는 특징이 있으며 이는 비단말 노드의 팬아웃을 높이고 탐색 성능을 향상시키는 효과가 있다. 기존에 다차원 및 고차원 색인구조를 위한 벌크로딩 기법이 제안되었지만 이러한 CIR-트리의 특징을 제대로 살릴 수 있는 방법은 없다. 따라서 이 논문에서는 기존의 벌크로딩 알고리즘을 개선하면서 CIR-트리의 특징을 효과적으로 색인 구성에 반영할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 이를 BADA-III의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현하고 다양한 실험을 통해 그 성능을 입증한다.
모바일 디바이스의 사용이 폭발적으로 증가하고 있고, 특히 스마트폰을 위한 많은 어플리케이션이 소개 되고 있지만, 여전히 스마트폰이 가지는 낮은 하드웨어 성능과 제한적인 배터리용량은 PC 환경을 대체하기가 어렵다. 본 논문에서는 클라우드가 가지는 서버 환경을 통해서 모바일 디바이스의 특정 태스크를 서버 사이드로 오프로딩 하여 실행하고, 단말은 그 결과만 전달받는 방식의 모바일 오프로딩 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 모바일 오프로딩의 방법이 어플리케이션의 응답성을 높일 수 있음을 확인하였다. 또한 제시된 오프로딩 기법을 통해서 단말의 CPU utilization을 줄이고, 따라서 단말의 소모전력을 최대 70%까지 줄일 수 있었다.
5G 시대에 스마트 모바일 기기가 기하급수적으로 증가하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 유망한 기술로 부상했다. 낮은 지연시간 안에 계산 집약적인 서비스를 제공하기 위해 MEC 서버로 오프로딩하는 특히, 태스크 도착률과 무선 채널의 상태가 확률적인 MEC 시스템 환경에서의 오프로딩 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 차량의 전력과 지연시간을 최소화하기 위해 로컬 실행을 위한 연산 자원과 오프로딩을 위한 전송 전력을 할당하는 심층 강화학습 기반의 오프로딩 기법을 제안하였다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 기반 기법과 Deep Q-network (DQN) 기반 기법을 차량의 전력 소비량과 큐잉 지연시간 측면에서 성능을 비교 분석하였다.
고속데이터 전송이 요구되는 경우, OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 다중경로에 의해 발생되는 주파수 선택성 페이딩에 쉽게 대처할 수 있다는 장점 때문에 다양한 고속 무선 통신 시스템에 채택되어왔다. 본 논문에서는 최적의 적응 비트로딩 알고리즘을 제안하고, 이를 확인하기 위해 SISO(Single Input Single Output)-OFDM 시스템에 이 알고리즘을 적용하고 고정 변조를 사용하는 SISO-OFDM과 비교 분석 하였다. 특히 다중 경로페이딩 채널에서 채널을 알고 있는 경우, MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템의 적응 비트로딩을 시험하기 위해, 특이치 분해(SVD : Singular Value Decomposition)를 사용하여 MIMO 채널을 SISO 채널로 병렬 분해하여, 제안한 적응비트로딩 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 적응 비트로딩 MIMO-OFDM 시스템은 SISO-OFDM 시스템 보다 BER 성능이 우수함을 확인하였다.
스마트폰이 널리 사용됨에 따라 이에 탑재되는 어플리케이션이 점차 고도화 되고 있다. 일면 하드웨어의 성능이 소프트웨어의 요구사항을 능가한 모습도 보이는 Personal Computer와는 달리 스마트폰의 경우 보다 얇은 것을 추구하는 디자인적 한계점과 여타 하드웨어에 비해 더딘 발전 속도를 보이는 배터리에 의해 저전력을 추구해야 한다는 한계점으로 인해 하드웨어의 성능이 소프트웨어의 요구사항을 충족시키지 못하는 모습이다. 이를 보완하기 위한 대표적인 기술로 연산 오프로딩이 각광받고 있다. 하지만, 확실히 성능 및 전력 소모에 있어서 이점을 가져다준다는 연구에도 불구하고 오프로딩은 현재 널리 사용되는 기술이 아니다. 이는 기존 오프로딩 프레임워크는 어플리케이션 개발자가 사용하기에 난해한 점이 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 어플리케이션 개발자 친화적인 오프로딩 프레임워크인 SorMob을 소개한다. SorMob은 안드로이드 상에서 동작하며, Aspect Oriented Programming 개념을 차용하여 개발자 친화적인 환경을 구축할 수 있었으며 실험을 통해 기존의 오프로딩 프레임워크에 뒤떨어지지 않는 성능을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
온라인 게임의 한 분야인 MMORPG 는 하나의 가상 공간에서 많은 캐릭터들이 자신의 역할을 수행하면서 게임을 즐기는 장르다. 많은 캐릭터들이 동시에 이동을 하거나 캐릭터가 대량으로 밀집된 지역으로 새로운 캐릭터가 이동해 올 경우에 생기는 부하가 클라이언트의 게임 프레임에 영향을 준다. 본 논문에서는 다른 지역으로 이동하면서 생기는 많은 데이터들을 미리 예측 로딩하여 지역과 지역간의 이동 시 소요되는 데이터 로딩에 따른 부하를 감소시켜 안정적인 온라인게임 플레이 환경을 유지시키는 방안을 제시한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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