• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.74-77
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• 2022

최근 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 계산 집약적이거나 지연시간에 민감한 태스크가 증가하면서, 모바일 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있지만 지상에 고정되어 있는 MEC 서버는 사용자의 요구사항 변화에 따라 서버의 위치를 변경하거나 유연하게 대처할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 엣지 서비스를 제공하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 지상 MEC와는 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 태스크 마이그레이션을 통해 에너지 사용량을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC 서버들 사이의 로드 밸런싱과 UAV MEC 서버의 에너지 효율성을 최적화하기 위해 강화학습 기법인 Q-learning을 이용한 태스크 마이그레이션 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 UAV의 개수에 따라 실험을 진행하여 잔여 에너지와 로드 밸런싱 측면에서 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.144-146
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• 2022

차량 환경에서 발생하는 계산 집약적인 태스크가 증가하면서 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC, Mobile Edge Computing)의 필요성이 높아지고 있다. 하지만 지상에 존재하는 MEC 서버는 출퇴근 시간과 같이 태스크가 일시적으로 급증하는 상황에 유동적으로 대처할 수 없으며, 이러한 상황을 대비하기 위해 지상 MEC 서버를 추가로 설치하는 것은 자원의 낭비를 불러온다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)기반 MEC 서버를 추가로 사용해 엣지 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 UAV MEC 서버는 지상 MEC 서버와 달리 한정적인 배터리 용량으로 인해 서버 간 로드밸런싱을 통해 에너지 사용량을 최소화 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 UAV MEC 서버의 에너지 사용량을 고려한 마이그레이션 기법을 제안한다. 또한 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 활용한 트래픽 예측을 바탕으로 한 마이그레이션을 통해 지연시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 MEC의 마이그레이션 시점을 결정하는 기준점와 차량의 밀도에 따라 실험을 진행하고, 서버의 로드 편차, UAV MEC 서버의 에너지 사용량 그리고 평균 지연 시간 측면에서 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.100-103
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• 2021

5G 의 발전과 함께 차량과 IT 통신 기술을 융합한 어플리케이션들이 급증하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 등장했다. 낮은 지연시간 안에 계산 집약적인 서비스들을 제공하기 위해 단독적인 MECS 서버(MECS)에서의 수행이 아닌 다수의 MECS 에서 동시에 연산을 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법이 주목받고 있다. 특히 차량이 다수의 MECS 로 태스크를 파티셔닝하여 오프로딩하는 기법과 하나의 MECS 로 오프로딩한 후 다른 MECS 들로 파티셔닝하여 마이그레이션하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 서비스 지연시간과 차량의 에너지 소비량 측면에서 성능을 비교 분석을 하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.5
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• pp.139-146
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• 2022

With the recent development of the Internet of Things (IoT) and the convergence of vehicles and IT technologies, high-performance applications such as autonomous driving are emerging, and multi-access edge computing (MEC) has attracted lots of attentions as next-generation technologies. In order to provide service to these computation-intensive tasks in low latency, many methods have been proposed to partition tasks so that they can be performed through cooperation of multiple MEC servers(MECSs). Conventional methods related to task partitioning have proposed methods for partitioning tasks on vehicles as mobile devices and offloading them to multiple MECSs, and methods for offloading them from vehicles to MECSs and then partitioning and migrating them to other MECSs. In this paper, the performance of task partitioning methods using offloading and migration is compared and analyzed in terms of service delay, blocking rate and energy consumption according to the method of selecting partitioning targets and the number of partitioning. As the number of partitioning increases, the performance of the service delay improves, but the performance of the blocking rate and energy consumption decreases.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.12
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• pp.311-318
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• 2021

With the rapid development of the Internet of Things(IoT) technology recently, multi-access edge computing(MEC) is emerged as a next-generation technology for real-time and high-performance services. High mobility of users between MECs with limited service areas is considered one of the issues in the MEC environment. In this paper, we consider a vehicle edge computing(VEC) environment which has a high mobility, and propose a task migration algorithm to decide whether or not to migrate and where to migrate using DQN, as a reinforcement learning method. The objective of the proposed algorithm is to improve the system throughput while satisfying QoS(Quality of Service) requirements by minimizing the difference between queueing delays in vehicle edge computing servers(VECSs). The results show that compared to other algorithms, the proposed algorithm achieves approximately 14-49% better QoS satisfaction and approximately 14-38% lower service blocking rate.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.12
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• pp.437-444
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• 2022

Recently, research on mobile edge services has been conducted to handle computationally intensive and latency-sensitive tasks occurring in wireless networks. However, MEC, which is fixed on the ground, cannot flexibly cope with situations where task processing requests increase sharply, such as commuting time. To solve this problem, a technology that provides edge services using UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) has emerged. Unlike ground MEC servers, UAVs have limited battery capacity, so it is necessary to optimize energy efficiency through load balancing between UAV MEC servers. Therefore, in this paper, we propose a load balancing technique with consideration of the energy state of UAVs and the mobility of vehicles. The proposed technique is composed of task offloading scheme using genetic algorithm and task migration scheme using Q-learning. To evaluate the performance of the proposed technique, experiments were conducted with varying mobility speed and number of vehicles, and performance was analyzed in terms of load variance, energy consumption, communication overhead, and delay constraint satisfaction rate.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.567-572
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• 2007

빠른 인터넷의 보급과 빈번하게 발생하는 원격지 구성원간의 협업으로 인해서 쉽고 편리하게 이용 가능한 다자간 협업 환경의 필요성이 대두되었으며 현재 이와 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 커뮤니티 컴퓨팅 환경에서의 원격 협업을 지원하기 위한 구성 기술로는 먼저 지능형 원격협업을 지원할 수 있는 시스템 및 네트워킹 구조를 설계하는 기술, 다양한 종류의 입력 채널의 내용을 동시에 보여줄 수 있는 디스플레이를 제공하는 기술, 협업 구성원 간의 자연스러운 데이터 및 태스크 마이그레이션 기반 기술, 그리고 다양한 사용자 인터랙션을 제공하는 기술 등이 있다. 그러나 무엇보다도 사용자 편의성 면에서는 위치적인 이질감을 극복하고 현장감 있는 공동 작업을 지원할 수 있는 사용자 인터랙션 기술이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인터랙션을 지원하기 위한 다양한 인터랙션 기술을 소개하며 사용자의 인터랙션이 발생했을 경우 사용자의 의도에 따라 변경된 협업 환경, 특히 공통 디스플레이 화면의 변경 정보를 사용자 컨트롤 머신에도 Graphic User Interface(GUI) 기술을 통해 제공하는 방안이 논의되어 진다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.7-8
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• 2019

In this paper, we applied the migration technique to real-time tasks that have relatively low criticality but still important to be dropped by the mixed-criticality scheduling algorithms. The proposed drop and migrate algorithm analyzes the schedulability by calculating CPU utilization and response time of using task migration. We provide analysis to guarantee the deadline of LO-tasks, by transforming the response time equation specified with migration time. The transformed response time equation was able to analyze the migration schedulability. This algorithm can be used with various mixed-criticality schedulers as a supplementary method. We expect this algorithm will be used for scheduling LO-tasks such as communication task that requires safety guarantee especially in platooning and autonomous driving by utilizing the advantages of multiple node connectivities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1818-1821
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• 2010

본 논문에서는 Xen 가상 머신에서 연성 실시간 처리를 제공하기 위하여 하이퍼바이저(Hypervisor)의 VCPU 할당 정책을 제시한다. 현재 Xen 에서는 가상의 CPU (VCPU)를 스케줄링하여 전체 시스템을 관리한다. 본 연구에서는 실시간 태스크를 지원하는 VCPU 할당 정책의 사전 작업으로 기존의 Xen VCPU 할당 정책을 분석한다. 분석된 할당 정책의 단점으로 멀티프로세서 환경에서의 불필요한 VCPU 마이그레이션(Migration) 으로 인한 오버헤드를 확인하고 기존 정책의 단점을 보완하기 위한 새로운 할당 정책을 제시하여 Xen 플랫폼에서 연성 실시간을 지원하는 VCPU 할당 정책을 제안하고 있다.