• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.33-34
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• 2015

Continuous improvements of network infrastructures and mobile data offloading strategies are among the solutions of cellular providers to cope with the increase in mobile data demand. These options requires a lot of cost and time to implement. Few researches have been conducted to assess the applicability of Pocket Switched Network (PSN) to support mobile data offloading. In this paper, we present a PSN mobile data-offloading scheme that utilizes mobile users with available connectivity to deliver content-aware data to other mobile users. This paper also aims to evaluate the applicability and feasibility of PSN routing schemes to improve the current strategies in mobile data offloading. The simulation results show admirable results in terms of message delivery and latency.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.615-629
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• 2021

With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1238-1259
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• 2024

Previous studies on joint optimization of computation offloading and service caching policies in Mobile Edge Computing (MEC) have often neglected the impact of dependency-aware subtasks, edge server resource constraints, and multiple users on policy formulation. To remedy this deficiency, this paper proposes a many-objective joint optimization dependency-aware task offloading and service caching model (MaJDTOSC). MaJDTOSC considers the impact of dependencies between subtasks on the joint optimization problem of task offloading and service caching in multi-user, resource-constrained MEC scenarios, and takes the task completion time, energy consumption, subtask hit rate, load variability, and storage resource utilization as optimization objectives. Meanwhile, in order to better solve MaJDTOSC, a many-objective evolutionary algorithm TSMSNSGAIII based on a three-stage mating selection strategy is proposed. Simulation results show that TSMSNSGAIII exhibits an excellent and stable performance in solving MaJDTOSC with different number of users setting and can converge faster. Therefore, it is believed that TSMSNSGAIII can provide appropriate sub-task offloading and service caching strategies in multi-user and resource-constrained MEC scenarios, which can greatly improve the system offloading efficiency and enhance the user experience.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.377-386
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• 2020

모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 클라이언트 기기로 모바일이나 임베디드 디바이스가 사용되는 경우를 말하며, 단말 기기의 뛰어난 이동성과 상대적으로 낮은 연산 자원의 신뢰도를 그 특징으로 한다. 스마트폰과 소형 주변기기의 확산으로 최근 모바일 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 급증하고 있다. 코드 오프로딩은 무선 네트워크 연결되어 있는 모바일 시스템이 연산 작업의 일부를 보다 빠른 속도를 가진 서버로 옮겨서 진행함으로써 효율을 향상시키는 기법이다. 코드 오프로딩은 모바일 클라우드 환경에서 모바일 디바이스가 가지는 제한된 자원을 극복하는 중요한 기법의 하나로 각광받고 있다. 본 논문에서는 코드 오프로딩의 성능을 좌우하는 요소를 분석하고, 다양한 요소 중에서 프로그램 정적 분할 기법과 데이터 보호에 관련된 최근 연구동향을 요소별로 분석한다. 또한 현재까지 진행되고 있는 다양한 연구와 관련 분야 신기술을 고려한 향후 발전 방향을 논의한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.707-712
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• 2015

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.2811-2830
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• 2017

In this paper, we study the problem of mobile data offloading for a network that contains multiple mobile network operators (MNOs), multiple WiFi or femtocell access points (APs) and multiple mobile users (MUs). MNOs offload their subscribed MUs' data traffic by leasing the unused Internet connection bandwidth of third party APs. We propose a combinatorial auction-based two-stage matching mechanism comprised of MU-AP matching and AP-MNO matching. The MU-AP matching is designed to match the MUs to APs in order to maximize the total offloading data traffic and achieve better MU satisfaction. Conversely, for AP-MNO matching, MNOs compete for APs' service using the Nash bargaining solution (NBS) and the Vickrey auction theories and, in turn, APs will receive monetary compensation. We demonstrated that the proposed mechanism converges to a distributed stable matching result. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm well capture the tradeoff among the total data traffic, social welfare and the QoS of MUs compared to other schemes. Moreover, the proposed mechanism can considerably offload the total data traffic and improve the network social welfare with less computation complexity and communication overhead.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.872-885
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• 2015

The rapid increase of smart mobile devices and mobile applications has led to explosive growth of data traffic in cellular network. Offloading data traffic becomes one of the most urgent technical problems. Recent work has proposed to exploit opportunistic communications to offload cellular traffic for mobile data dissemination services, especially for accepting large delayed data. The basic idea is to deliver the data to only part of subscribers (called target-nodes) via the cellular network, and allow target-nodes to disseminate the data through opportunistic communications. Human mobility shows temporal and spatial characteristics and predictability, which can be used as effective guidance efficient opportunistic communication. Therefore, based on the regularity of human mobility we propose NodeRank algorithm which uses the encounter characteristics between nodes to choose target nodes. Different from the existing work which only using encounter frequency, NodeRank algorithm combined the contact time and inter-contact time meanwhile to ensure integrity and availability of message delivery. The simulation results based on real-world mobility traces show the performance advantages of NodeRank in offloading efficiency and network redundant copies.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.514-522
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• 2017

트래픽 오프로딩은 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽에 대응하기 위한 유망 솔루션이다. 오프로딩 방법 중, LIPA/SIPTO 오프로딩에서는 애플리케이션의 QoS 요구사항을 만족하면서 트래픽을 오프로딩할 수 있다. 또한, SNS로 인한 많은 트래픽때문에 social context를 이용한 트래픽 오프로딩이 필요하다. 그러므로, 본 논문에서는 social context를 이용하여 트래픽을 오프로딩하는 LIPA/SIPTO 오프로딩 알고리즘을 제안한다. 먼저, 애플리케이션 인기도를 social context로 이용하여 애플리케이션 선택확률을 정의한다. 그 다음, effective data rate 관점에서 소형셀 사용자의 QoS를 최대화하는 최적의 오프로딩 weighting factor를 찾는다. 마지막으로, 애플리케이션 선택확률과 오프로딩 weighting factor를 기반으로 각 애플리케이션의 오프로딩 비율을 정한다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 오프로딩 비율이 기존 알고리즘의 약 46%임에도 불구하고, 제안한 알고리즘의 effective data rate achievement ratio 값이 기존 알고리즘과 비슷한 것을 확인하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권3호
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• pp.155-162
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• 2015

The last decade has seen a rapid growth in the use of mobile devices all over the world. With an increasing use of mobile devices, mobile applications are becoming more diverse and complex, demanding more computational resources. However, mobile devices are typically resource-limited (i.e., a slower-speed CPU, a smaller memory) due to a variety of reasons. Mobile users will be capable of running applications with heavy computation if they can offload some of their computations to other places, such as a desktop or server machines. However, mobile users are typically subject to dynamically changing network environments, particularly, due to user mobility. This makes it hard to choose good offloading decisions in mobile environments. In general, users' mobility can provide some hints for upcoming changes to network environments. Motivated by this, we propose a mobility model of each individual user taking advantage of the regularity of his/her mobility pattern, and develop an offloading decision-making technique based on the mobility model. We evaluate our technique through trace-based simulation with real log data traces from 14 Android users. Our evaluation results show that the proposed technique can help boost the performance of mobile devices in terms of response time and energy consumption, when users are highly mobile.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.137-141
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• 2015

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.