Patel, M.S.;Liew, M.S.;Mustaffa, Zahiraniza;Abdurasheed, Abdurrasheed Said;Whyte, Andrew
Ocean Systems Engineering
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제10권2호
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pp.131-161
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2020
The objective of this study was to evaluate the downtime cost of side-by-side offloading operations in Malaysian waters. With the help of a numerical time domain tool, the structure and cable response of moored FPSO vessel was simulated for heading and beam sea-states under irregular waves. The weather downtime was assessed by comparing the response under operational wave condition with the pre defined industrial safe offloading criteria. Additionally, two cases of cable failure were simulated for each sea-state. The novel study on downtime cost was presented for three different location of Malaysia subcontinent for which the location specific wave scatter diagram facilitated to estimate the probability of occurrence of operational wave condition. It was concluded that an unpredictable increment in wave height by 0.5 m can significantly impact the production cost.
Process Offloading 기술은 동작 중인 어플리케이션의 일부를 보다 강력한 성능을 가진 다른 기기로 옮겨 실행하는 기술로써, 스마트폰과 같은 모바일 기기에 적용될 경우 어플리케이션의 수행속도를 향상시키고 배터리 소모 및 발열을 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 연구를 조사 및 고찰하여 보다 효과적인 Process Offloading 아카텍처를 제시하고자 한다.
This paper is a method for efficient traffic prediction in mobile edge computing, where many studies have recently been conducted. For distributed processing in mobile edge computing, tasks offloading from each mobile edge must be processed within the limited computing power of the edge. As a result, in the mobile nodes, it is necessary to efficiently select the surrounding edge server in consideration of performance dynamically. This paper aims to suggest the efficient clustering method by selecting edges in a cloud environment and predicting mobile traffic. Then, our dynamic clustering method is to reduce offloading overload to the edge server when offloading required by mobile terminals affects the performance of the edge server compared with the existing offloading schemes.
The construction industry's lack of experience and expertise makes it difficult for projects to realize the full benefits of implementing modular construction. Such project performance-hindering elements are often labeled as modular challenges. The added requirement for the transportation of the finished volumetric module is one aspect of the 'module transportation logistics,' the under-researched modular challenge that can prevent projects from incurring maximum cost and productivity benefits. The typical module transportation phases include lifting, transporting, and offloading. From conducting a literature review, this paper aims to investigate the equipment commonly adopted to lift and offload the module and validate its economic efficiency by comparing it with the alternative lifting/offloading equipment used in the two case projects. The results showed that hydraulic jacks are an economic alternative to the crane for lifting/offloading the module. The increase in single-module projects with smaller budgets made crane usage economically undesirable, and this study suggested a viable option for a more economical alternative.
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.
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.
본 논문은 3D SW와 같은 고사양의 SW를 서버 기반의 온라인 SW 서비스로 제공하기 위하여 GPU 가상화를 이용한 그래픽 분할 실행 방법에 대하여 소개한다. 이는 서버에서 SW 가상화 환경을 기반으로 실행되는 SW의 데이터 집중적인 작업은 서버에서 실행하고, 그래픽 작업들은 서버의 GPU를 이용하지 않고, GPU 가상화를 이용하여 클라이언트의 GPU에서 처리하여 SW를 서비스하는 방법이다. 이를 위하여 본 논문에서는 그래픽 정보의 클라이언트 렌더링을 API 리모팅을 이용하여 처리하는 방법에 대하여 제안한다. 또한, 제안된 방법이 화면 변경이 잦은 동적인 3D 그래픽을 사용하는 SW를 서버 기반의 온라인 형태로 서비스될 때, 우수한 성능을 보임을 알아본다. 또한, 다수의 클라이언트에게 분할 실행 SW 서비스를 제공함에 있어서, 서버의 부하를 줄이기 위하여 분할 실행 SW를 프로세스 단위로 가상화하고, 클라이언트의 설정 정보를 관리하여 서비스를 제공하는 방법에 대하여 기술한다.
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.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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