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.
Side-by-side offloading operations are widely utilized in engineering practice. The hydrodynamic interactions between two vessels play a crucial role in safe operation. This study focuses on the coupled effects between two floating bodies positioned side-by-side as a shuttle tanker-FPSO (floating production, storage and offloading) system. Several wave directions with different side-by-side distances are studied in order to obtain the variation tendency of the horizontal hydrodynamic coefficients, motion responses and mean drift forces. It is obtained that the coupled hydrodynamics between two vessels is evidently distinguished from the single body case with shielding and exaggerating effects, especially for sway and yaw directions. The resonance frequency and the peak amplitude are closely related with side-by-side separation distance. In addition, the horizontal hydrodynamics of the shuttle tanker is more susceptible to coupled effects in beam waves. It is suggested to expand the gap distance reasonably in order to reduce the coupled drift forces effectively. Attention should also be paid to the second peaks caused by hydrodynamic coupling. Since the horizontal mean drift forces are the most mainly concerned forces to be counteracted in dynamic positioning (DP) system and mooring system, prudent prediction is beneficial in saving consumed power of DP system and reducing tension of mooring lines.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4291-4310
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2015
This paper investigates the traffic offloading over unlicensed bands for two-tier multi-mode small cell networks. We formulate this problem as a Stackelberg game and apply a hierarchical learning framework to jointly maximize the utilities of both macro base station (MBS) and small base stations (SBSs). During the learning process, the MBS behaves as a leader and the SBSs are followers. A pricing mechanism is adopt by MBS and the price information is broadcasted to all SBSs by MBS firstly, then each SBS competes with other SBSs and takes its best response strategies to appropriately allocate the traffic load in licensed and unlicensed band in the sequel, taking the traffic flow payment charged by MBS into consideration. Then, we present a hierarchical Q-learning algorithm (HQL) to discover the Stackelberg equilibrium. Additionally, if some extra information can be obtained via feedback, we propose an improved hierarchical Q-learning algorithm (IHQL) to speed up the SBSs' learning process. Last but not the least, the convergence performance of the proposed two algorithms is analyzed. Numerical experiments are presented to validate the proposed schemes and show the effectiveness.
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원 제약적인 문제를 해결하기 위해 클라우드 서비스를 활용한다. 이렇게 모바일 기기에서 수행해야할 작업을 클라우드로 위임하는 것을 오프로딩이라고 하고 에너지 소모의 관점에서 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 응답 시간의 관점에서 오프로딩 기법 적용의 효율성을 측정하기 위해 센 싱 데이터 동기화를 고려한 응답 시간 모델을 설계하였다. 제안 모델에서는 클라우드에서 모바일 기기가 요청한 작업 을 처리할 때 필요한 센싱 데이터에 대한 동기화 작업을 고려하여 정교한 응답 시간 예측을 가능하도록 했으며 모의실험을 통해 새로운 센서 데이터의 발생 비율과 동기화 주기가 응답 시간에 어떤 영향을 주는지를 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4329-4348
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2019
Mobile cloud computing (MCC) can offload heavy computation from mobile devices onto nearby cloudlets or remote cloud to improve the performance as well as to save energy for these devices. Therefore, it is essential to consider how to achieve efficient computation offloading with constraints for multiple users. However, there are few works that aim at multi-objective problem for multiple users. Most existing works concentrate on only single objective optimization or aim to obtain a tradeoff solution for multiple objectives by simply setting weight values. In this paper, a multi-objective optimization model is built to minimize the average energy consumption, time and cost while satisfying the constraint of bandwidth. Furthermore, an improved multi-objective optimization algorithm called D-NSGA-II-ELS is presented to get Pareto solutions with better convergence and diversity. Compared to other existing works, the simulation results show that the proposed algorithm can achieve better performance in terms of energy consumption, time and cost while satisfying the constraint of the bandwidth.
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.
LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)에서는 비용 효율적 방법으로 급증하는 무선 데이터 서비스를 대처하고 사용자의 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위해 소형셀 향상(SCE:Small Cell Enhancement)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 수많은 소형셀이 밀집하여 불규칙하게 배치되기 때문에 오프로딩 기법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 LTE-Advanced 시스템에서 SCE 위한 새로운 사용자 오프로딩 기법을 제안한다. 제안 기법은 UE(User Equipment)로부터 받은 RSRP(Reference Signal Received Power)를 비교하여 소형셀의 클러스터를 구성한다. 클러스터 내에서 셀의 사용자 수와 간섭 상황을 고려하여 사용자 오프로딩을 적용한다. 모의실험 결과, 제안한 기법에서 소형셀 사용자의 전송률 및 스펙트럼 효율이 향상되어 전체적인 셀 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있다.
모바일 디바이스는 크기가 작기 때문에 PC에 비해 컴퓨팅 자원이 부족하여, 높은 복잡도를 가진 애플리케이션을 설치 및 운영하기 어렵다. 그러나, 모바일 디바이스는 풍부한 네트워크 연결 능력이 있어 외부 자원을 사용하기가 용이하므로, 모바일 클라우드 컴퓨팅 (Mobile Cloud Computing, MCC) 연구가 활발히 진행되고 있다. MCC에서는 주로 기능 컴포넌트를 다른 노드로 오프로딩 (Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 접근법을 적용한다. 그러나, 현재 진행되고 있는 MCC에 대한 연구는 사전에 결정된 노드로 오프로딩하는 연구만 위주로 진행되고 있으며, 모바일 디바이스가 구독하는 서비스 문제를 해결할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 자율 안정화할 수 있는 MCC를 구현하기 위한 실용적인 프로세스와 품질 안정화 기법을 제안한다. 먼저, 효과적으로 품질을 관리하기 위한 MCC 메타모델을 제시하고, 이를 기반으로 8개의 활동으로 구성된 품질 관리 프로세스를 제안하며, 핵심 활동에 대한 상세 기법을 정의한다. 그리고, 실용적 수준으로 연구가 많이 진행되지 않은 오프로딩 기법을 MCC 메타모델에 제시된 여러 요소들과 상호작용하여 QoS 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 품질 자율 관리 프로세스의 적절성을 증명한다. MCC의 품질 자율 안정 관리 프로세스와 품질 향상 기법들을 채택함으로써, 클라우드 서비스를 구독하는 모바일 애플리케이션의 품질을 관리하는데 여러 기술적 이슈를 효과적으로 해결할 수 있다. 그리고, MCC에 속한 여러 애플리케이션과 서비스들은 관리자의 개입없이 자율적으로 일정 수준의 품질을 유지할 수 있게 된다.
Floatover technology has been widely used in offshore installation, which has many substantial advantages compared with the traditional derrick barge. During the topside offloading of a twin-barge floatover installation, the transport barge is side by side moored between two floatover barges. In this paper, the twin-barge model with the connecting hawsers and pneumatic fenders is established. Coupled dynamic analysis is carried out to investigate the motions of the barges under wind, wave and current environments. Particular attention is paid to the effects on system responses with different frictional performance of fender, axial stiffness of the hawsers and environmental conditions. The research results can be used for optimizing the parameters of the system and reducing the risk of topside offloading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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