• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.45-47
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• 2022

Mobile edge computing (MEC), which enables mobile terminals to offload computational tasks to a server located at the user's edge, is considered an effective way to reduce the heavy computational burden and achieve efficient computational offloading. In this paper, we study a multi-user MEC system in which multiple user devices (UEs) can offload computation to the MEC server via a wireless channel. To solve the resource allocation and task offloading problem, we take the total cost of latency and energy consumption of all UEs as our optimization objective. To minimize the total cost of the considered MEC system, we propose an DRL-based method to solve the resource allocation problem in wireless MEC. Specifically, we propose a Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)-based scheme. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) is applied to this framework and compared with DQN, and Double Q-Learning simulation results show that this scheme significantly reduces the total cost compared to other resource allocation schemes

• 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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• 제14권6호
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• pp.2422-2443
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• 2020

This paper studies a single-user Mobile Edge Computing (MEC) system where mobile device (MD) includes an application consisting of multiple computation components or tasks with dependencies. MD can offload part of each computation-intensive latency-sensitive task to the AP integrated with MEC server. In order to accomplish the application faultlessly, we calculate out the optimal task offloading strategy in a time-division manner for a predetermined execution order under the constraints of limited computation and communication resources. The problem is formulated as an optimization problem that can minimize the energy consumption of mobile device while satisfying the constraints of computation tasks and mobile device resources. The optimization problem is equivalently transformed into solving a nonlinear equation with a linear inequality constraint by leveraging the Lagrange Multiplier method. And the proposed dual Bi-Section Search algorithm Bi-JOTD can efficiently solve the nonlinear equation. In the outer Bi-Section Search, the proposed algorithm searches for the optimal Lagrangian multiplier variable between the lower and upper boundaries. The inner Bi-Section Search achieves the Lagrangian multiplier vector corresponding to a given variable receiving from the outer layer. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm has significant performance improvement than other baselines. The novel scheme not only reduces the difficulty of problem solving, but also obtains less energy consumption and better performance.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1551-1558
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• 2022

본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.24-30
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• 2014

이 연구는 모바일 기기를 이용한 실시간 동영상 개인 방송 서비스에서 동영상 압축 계산의 부담을 클라우드 컴퓨팅에 오프로딩하는 효과에 대한 연구이다. 모바일 기기에 비해 클라우드는 컴퓨팅 자원과 전력 자원이 매우 풍부하다. 모바일 기기에서의 계산을 줄임으로써 전력사용을 줄일 수 있으나, 압축효율이 떨어져서 전송해야할 데이터양은 늘어난다. 본 연구에서는 전력 절약과 전송 데이터 양 증가의 트레이드오프 분석을 통하여 LTE 통신환경에 따라 오프로딩되는 계산량을 제어하여 최적의 운용조건을 찾을 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권11호
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• pp.3916-3936
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• 2014

Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.139-146
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• 2022

최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.

• ETRI Journal
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• 제40권1호
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• pp.61-71
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• 2018

In this study, we developed hybrid control algorithms in smart base stations (SBSs) along with devised communication, caching, and computing techniques. In the proposed scheme, SBSs are equipped with computing power and data storage to collectively offload the computation from mobile user equipment and to cache the data from clouds. To combine in a refined manner the communication, caching, and computing algorithms, game theory is adopted to characterize competitive and cooperative interactions. The main contribution of our proposed scheme is to illuminate the ultimate synergy behind a fully integrated approach, while providing excellent adaptability and flexibility to satisfy the different performance requirements. Simulation results demonstrate that the proposed approach can outperform existing schemes by approximately 5% to 15% in terms of bandwidth utilization, access delay, and system throughput.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.250-255
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• 2020

클라우드 센터 기반 클라우드 컴퓨팅 방식의 지연시간 문제를 해결하기 위해, 단말 장치에서 가까운 포그 노드에게 컴퓨테이션 오프로딩(Computation offloading)을 하는 포그 컴퓨팅 방식이 제안되었다. 포그 컴퓨팅에서는 포그 노드에 가상화된 서비스 이미지가 배치되며, 단말 장치와 가까운 포그 노드에 서비스 이미지를 배치하는 경우 동일한 서비스 이미지가 여러 포그 노드에 중복 배치되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단말 장치로부터 수집된 서비스 요청 패턴을 고려해서 서비스 이미지의 중복 배치를 최소화하는 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 서비스 요청이 있을 때 동적으로 서비스 이미지를 할당하는 기법과 제안 기법의 성능을 비교하며, 성능 분석 요소로서 서비스 이미지 배치 수, 수용되지 못한 서비스 요청 수, 네트워크 비용을 고려한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.162-169
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• 2022

동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A^* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A^* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.