모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
웹 어플리케이션은 로딩 시간을 빠르게 하는 것이 중요하다. 파싱은 로딩 과정 중 하나로서 로딩을 길어지게 하는 원인이 되고 있다. 이러한 이유로 파싱 쓰레드를 만들어 파싱을 병렬화 시킨 동시 파싱 기법이 제안되었다[3]. 그러나 동시 파싱은 파싱 순서에 대한 고려가 없다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 동시 파싱을 사용할 때 어떤 함수를 먼저 파싱해야 하는가에 대한 휴리스틱을 제안한다. 파싱 우선 순위를 정하기 위해 실제 웹 어플리케이션의 자바스크립트 함수들을 분석하여 함수를 세 가지 기준으로 분류하였고, 각 분류의 호출 확률(call probability)을 구하였다. 조사한 호출 확률을 이용하여 높은 호출 확률을 갖는 함수들에 높은 파싱 우선 순위를 주었고, 반대로 낮은 호출 확률의 함수들은 낮은 우선 순위를 주었다. 정의한 우선 순위를 토대로 휴리스틱을 제안했고 이를 검증하기 위해 실제 웹 어플리케이션에서 로딩 시간을 측정하여 최대 3.8%, 평균 2.6%의 로딩 시간을 단축하였다.
모바일 디바이스의 보편적인 보급으로 인하여 모바일 컴퓨팅은 사용자들의 일상 생활에 편리를 가져다 주는 컴퓨팅 패러다임으로 되었다. 다양한 타입의 모바일 애플리케이션의 출현으로 인하여 사용자들은 언제 어디서나 자신의 스케줄 관리 등 다양한 업무 수행이 가능해졌지만 모바일 디바이스의 리소스 제한적인 문제로 인하여 일정 수준의 컴퓨팅 작업만 수행 가능하고 비교적 큰 컴퓨팅 작업을 수행하기에는 불편한 점이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 연구에서는 제한된 모바일 디바이스의 자원을 해결하기 위하여 기능 컴포넌트를 다른 서버 노드로 오프로딩(Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 솔루션을 제공하였다. 그러나, 현재 진행되고 있는 동적 오프로딩 기법에 관한 연구는 개념적인 수준의 기법만 제시되고 있다. 본 논문에서는 모바일 노드의 성능을 보장하기 위한 예측 기반 동적 오프로딩 기법 및 프레임워크 설계 모델을 제안한다. 그리고 제안한 예측 기반 오프로딩 기법의 유효성 검증을 위한 실험 및 평가를 수행한다.
스마트폰의 발달로 인해 사람들은 언제 어디서나 인터넷을 통해 다양한 정보를 접할 수 있게 되었다. 차량 내에서도 인터넷을 이용할 수 있는 시대가 도래했고, 사용자는 웹과 앱을 통해 매일 정보를 얻고 있다. 하지만 데이터 처리량이 증가함에 따라 프로그램의 응답 속도가 느려지는 경우가 발생하고, 사용자는 기다리라는 메시지를 받게 된다. 사용자의 대기는 불편한 경험이지만, 데이터 처리에 필요한 시간이 있기 때문에 사용자 대기를 최소화하는 것이 최선의 방법이다. 그러나 서비스 처리 시간이 예상치를 넘어가면 사용자는 더욱 심한 지루함과 고통을 겪게 된다. 그래서 사용자의 대기 지루함을 완화하기 위한 다양한 방법과 연구가 진행되고 있다. 사용자의 대기 지루함을 완화하기 위해 가장 흔히 사용되는 방법은 로딩이다. 이 연구에서는 최신의 로딩 기법인 Skeleton 로딩이 사용자 대기 경험에 어떤 효과를 가져오는지, 다른 로딩 기법과 비교하여 UI 측면에서 얼마나 매력적인 디자인 기법인지를 조사하였다. 실험 결과, Skeleton 로딩은 사용자 대기 경험을 개선하고, UI 디자인 측면에서도 매력적인 결과를 보여주었다.
본 논문은 광섬유 브래그 격자의 방사선 민감도에 대한 수소로딩 공정의 영향에 대해서 연구하였다. 게르마늄이 함유된 광섬유에 수소로딩 기간을 달리하여 광섬유 브래그 격자를 제작하였다. 광섬유 브래그 격자는 총 18 kGy 감마선에 조사하여 방사선에 의한 브래그 파장의 변화를 측정하였고, 방사선 조사 후에는 반치대역폭과 온도 감도 계수의 변화를 평가하였다. 수소로딩 조건에 따라서 방사선에 의한 브래그 파장의 변화는 약 2 배 이상의 차이를 보였다.
본 논문에서는 광대역 특성을 갖는 로딩 슬리브 모노폴의 구조를 이용하여 PCS 및 IMT-2000 대역에서 사용 가능하고, 안테나 전장이 현재 상용화되어 PCS 휴대용 단말기에 사용되고 있는 헤리컬 및 휩 결합형 안테나보다 짧은 로딩 슬리브 모노폴을 설계, 제작하였다. 설계, 제작한 로딩 슬리브 모노폴은 안테나 전장이 38 mm, 슬리브 부분의 직경은 8 mm이다. 제작한 안테나의 측정 결과는 PCS 및 IMT-2000주파수 대역인 1750 MHz~2170 MHz에서 VSWR은 1.5 이하이고, 이득은 3.5 dBi이다.
프로세스 구동시마다 캐시 이미지를 메모리로부터 버스트 로딩하여 초기 캐시 실패를 줄이는 방법은 프로그램의 시작으로부터 초기화 부분의 지연을 줄이고 에너지 소모를 줄이는 데 효과적이다. 하지만 로딩에 사용하기 위한 적절한 캐시 이미지는 컴파일러와 인스톨러 등 소프트웨어적인 접근 방법을 이용하여 적절한 캐시 이미지를 생성하는 과정이 필요하며, 동적인 수행 특성을 보이는 프로세스의 경우 비효율적이다. 본 논문은 이러한 손실에 주목하여, 하드웨어를 부가하여 캐시 이미지를 동적으로 생성하고 관리하는 방법을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안한 방법을 사용할 경우 프로그램의 캐시 필요량에 따른 적절한 이미지 크기를 유지할 수 있어 기존의 캐시 이미지 로딩 기법을 더욱 효율적으로 개선할 수 있었다.
최근 무선 인터넷 서비스의 활성화와 함께 모바일 환경에서 브라우저의 사용이 급증하고 있으며, 모바일 사용자들은 PC 수준의 품질을 요구하고 있다. 이에 따라 모바일 웹브라우저도 WAP 방식이 아닌 풀브라우징(full browsing) 방식으로 전환되고 있다. 하지만, 모바일 단말 환경에서 웹브라우저의 성능에는 많은 제약사항이 존재하며, 부족한 메모리, 저 사양의 CPU, 낮은 네트워크 속도, 그리고 브라우저의 엔진 문제 등으로 인해 여전히 사용자들의 브라우저 로딩에 대한 체감 속도는 낮은 편이다. 본 논문에서는 저사양 휴대 단말 환경에서의 브라우저 로딩 속도를 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 제안 방식에서는 텍스트와 이미지 등 데이터 타입을 분류하여 부하가 적게 걸리는 텍스트 레이아웃을 먼저 보여줌으로써 사용자의 체감속도를 향상시키고, 아울러 이미지가 커서 렌더링(rendering) 시간이 오래 걸리는 경우 이미지를 축소하거나 화질을 낮추는 방식으로 렌더링 부하를 줄여서 페이지 로딩 시간을 단축시키는 방법을 사용한다. 실험 결과, 제안 기법을 사용하는 경우 현재 사용하는 방법에 비해 이미지가 적은 Web 페이지의 경우 1st drawing 77.04%, full drawing 5.47%, 이미지가 많은 페이지의 경우 26.32%의 로딩 시간을 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)은 높은 컴퓨팅 성능을 요구하는 작업을 모바일 장치에서 가까운 MEC 서버로 오프로딩함으로써 모바일 서비스에 높은 계산 요구량을 효율적으로 제공할 수 있는 기술로 부상하였다. 본 논문에서는 실행 대기 시간과 장치 에너지 소비를 줄이기 위해 여러 가지의 독립적 작업을 통해 MEC 시스템에 대한 작업 오프로드 일정 및 전송 에너지 할당을 최적화하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과로 MEC 시스템에서 사용 가능한 무선 및 계산 리소스가 상대적으로 균형 잡혀있는 경우 작업 오프로딩 일정이 더 중요하다는 것을 확인했다.
최근 네트워크 에지에 배치된 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 조정 관리함으로써 많은 수의 장치들 및 새로운 IoT 수요를 충족시키기 위한 Fog/Edge Computing(FEC)에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 FEC 환경에서 실행 지연시간 최소화를 유도하기 위한 오프로딩 대상 결정 및 오프로딩 방법의 효율성 제고를 위한 주요 고려사항과 적용 방법들을 제시한다. 이는 향후 관련 이해 관계자들에게 필요한 FEC 프레임워크 구축에 효과적으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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