• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2671-2676
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• 2015

오늘날, 모바일 장치는 현재 응용 프로그램의 넓은 범위를 지원 할 수 있습니다. 불행히도, 일부 응용 프로그램은 늘어나는 계산 능력을 필요로 하고 모바일 장치는 이러한 낮은 처리 능력, 제한된 메모리, 예측할 수없는 연결 및 제한된 배터리 수명으로 제약에 자원이 한정되어 있습니다. 모바일 장치의 한계를 극복하기 위해 연구자들은 강력한 컴퓨팅 인프라 모바일 장치에서의 작업 부하를 이동하기 위해 가상화 기술을 사용하여 모바일 장치에 클라우드 컴퓨팅 서비스를 확장하는 상상합니다. 이러한 기술은 인프라 자원이 풍부한 클라우드 또는 서버에 모바일 장치에서 자원을 많이 소비하는 계산의 이행으로 구성되어 있습니다. 본 논문에서 클라우드 아키텍처 기능에 클라우드과 모바일 장치 사이의 거리의 영향을 분석합니다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.77-82
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• 2024

최근 인공지능 기술의 발전으로 모바일 환경에서 AI 응용을 수행하는 사례가 늘고 있다. 하지만, 모바일 환경은 데스크탑이나 서버에 비해 자원이 제한적이므로 인공지능 워크로드를 모바일에서 효율적으로 수행하기 위한 연구가 최근 주목받고 있다. 대부분의 연구는 컴퓨팅 자원의 제약을 해소하기 위한 엣지 또는 클라우드로의 오프로딩에 초점이 맞추어져 있으며, 스토리지 접근과 관련한 파일 입출력 특성에 관한 연구는 아직까지 널리 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 딥러닝 애플리케이션의 실행 시 발생하는 파일 입출력 트레이스를 분석하고, 기존 모바일 워크로드와의 차이점에 대해 분석한다. 본 논문의 분석 결과가 딥러닝의 파일 접근 특성을 고려하여 미래의 스마트폰 시스템 소프트웨어를 효율적으로 설계하는 데에 활용되기를 기대한다.