• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.226-238
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• 2024

Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권7호
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• pp.827-838
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• 1999

멀티미디어 통신에서 통신 성능에 관련된 요구 사항들은 QoS 매개 변수들로서 서술된다. QoS매개 변수들에서 중요한 매개 변수 중의 하나가 전송 신뢰성이다. QoS 매개 변수로서의 신뢰성은 오류 감지, 보고 그리고 정정 기법으로 정의된다. 하지만 기존의 오류 제어 기법들은 멀티미디어 데이타의 통합된 관점을 고려하지 않았다. 그래서 우리는 MEC(multimedia-oriented error control)라고 명명된 오류 제어 기법을 제안하였다. 1 본 논문에서는 MEC기법의 성능을 조사 하였다. 성능평가 결과는 MEC기법이 기존의 오류 제어 기법보다도 낮은 전송지연(lower delay)과 호손율(blocking probability) 을 갖는다는 것을 볼 수 있었다. 결국 제안된 MEC기법은 수송 프로토콜에게 유연성과 높은 성능을 갖도록 해준다.Abstract Communication performance requirements are described as QoS parameters in multimedia communication. One of the important QoS parameters is the reliability of the transfer. As a QoS parameter, the reliability defines error detection, report and correction mechanisms. Conventional error control mechanisms, however, do not consider the integrated viewpoint of multimedia data. So we have proposed the MEC(multimedia-oriented error control). 1 In this paper, we have investigated the performance evaluation of the MEC. The results show that the MEC mechanism provides lower transfer delay and blocking probability than those of the conventional error recovery mechanism. Therefore, the proposed MEC mechanism makes the transport protocol have the flexibility and high performance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.61-67
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• 2023

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-8
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• 2012

A humanoid robot hand with one thumb and two fingers has been developed. Each finger has the specially designed compact joints, called "MEC Joint", which convert the rotation of a motor to the swing motion of a pendulum. The robot hand with the MEC Joints is compact and relatively light but strong enough to grasp objects in the same manner as human being does in daily activities. In this paper the kinematic model and the torque characteristics of the MEC Joint are presented and compared with the results of the dynamic simulation and the dynamometer test. The dynamic behavior of the thumb and two fingers with MEC Joints are also presented by computer simulation.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.427-432
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• 2023

본 연구에서, MEC(: Multi-access Edge Computing)가 Wave, Lte, 5G 망에서 V2X(: Vehicle to Everything) 를 적용한 자율 자동차의 다양한 시험을 위해서 Cloud 서비스망 구성이 제안되고, MEC App(:Application)은 특정 지역에서 두 가지 도메인(사업자(KT, SKT, LG U+), 망 형태(Wave, LTE(3G 포함), 5G))의 V2X 서비스 기능 시험 검증을 적용하였다. 국내 운영업체(SKT, KT, LG U+ 그리고 Wave)의 4G 망에서, MEC는 독립적인 망 기능을 가져가기 위한 목적으로 V2X 기능 블록과 Traffic Offloading을 통한 개선 효과를 정리하였다. 그리고 5G 망의 V2X VNF에서 높은 수준의 QoS로 값으로, Traffic Steering기능의 시나리오가 목적지별 트래픽 경로상에서 입증되었다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.118-123
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• 2022

We implemented a real-time cloud robotics application by offloading robot navigation engine over to 5G Mobile Edge Computing (MEC) sever. We also ran a fleet management system (FMS) in the server and controlled the movements of multiple robots at the same time. The mobile robots under the test were connected to the server through 5G SA network. Public 5G network, which is already commercialized, has been temporarily modified to support this validation by the network operator. Robot engines are containerized based on micro-service architecture and have been deployed using Kubernetes - a container orchestration tool. We successfully demonstrated that mobile robots are able to avoid obstacles in real-time when the engines are remotely running in 5G MEC server. Test results are compared with 5G Public Cloud and 4G (LTE) Public Cloud as well.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.389-401
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• 2022

The business of Internet of Vehicles (IoV) is growing rapidly, and the large amount of data exchange has caused problems of large mobile network communication delay and large energy loss. A strategy for resource allocation of IoV communication based on mobile edge computing (MEC) is thus proposed. First, a model of the cloud-side collaborative cache and resource allocation system for the IoV is designed. Vehicles can offload tasks to MEC servers or neighboring vehicles for communication. Then, the communication model and the calculation model of IoV system are comprehensively analyzed. The optimization objective of minimizing delay and energy consumption is constructed. Finally, the on-board computing task is coded, and the optimization problem is transformed into a knapsack problem. The optimal resource allocation strategy is obtained through genetic algorithm. The simulation results based on the MATLAB platform show that: The proposed strategy offloads tasks to the MEC server or neighboring vehicles, making full use of system resources. In different situations, the energy consumption does not exceed 300 J and 180 J, with an average delay of 210 ms, effectively reducing system overhead and improving response speed.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제20권1호
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• pp.66-70
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• 2016

Introduction: Distant metastases of mucoepidermoid carcinoma (MEC) are reported with the most common sites being the soft tissue of skin, lung, liver, and bone. We report here a very rare case of MEC with multiple metastases to the kidney, adrenal gland, skull and gluteus maximus muscle. Case report: A 63-year-old male patient presented with left-sided headache. Radiologic evaluations including CT and MRI showed ill-defined soft tissue lesion involving the left infratemporal fossa and left sphenoid sinus, and multiple enlarged lymph nodes in neck and mediastinum. PET-CT demonstrated multiple hypermetabolic lesions in and around the left kidney, left adrenal gland, right ischium, right gluteus maximus and skull base. These lesions were confirmed as MEC with multiple metastases through biopsy. Discussion: Only one case of metastasis to the skull has been previously reported, and moreover, there has not been a case of metastatic MEC to the kidney, adrenal gland and gluteus maximus muscle so far in the medical literature. It is important to acknowledge the possibility of every unusual MEC metastases, since the presence of metastasis has statistically significant influence on the survival of MEC.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권12호
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• pp.437-444
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• 2022

최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.11-19
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• 2021

5G 네트워크의 등장으로 초저지연 서비스에 대한 요구가 제기되었다. 그러나, 사용자로부터 지리적으로 멀리 위치한 클라우드 센터의 컴퓨팅 서비스로는 이러한 요구를 만족할 수 없다. 이러한 요구에 따라 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용자 근처에 위치한 기지국 혹은 교환국에 전진 배치하여 저지연 서비스를 제공하는 Multi-access Edge Computing (MEC) 기술이 주목받고 있다. 우리는 구글의 Kubernetes를 기반으로 MEC를 위한 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하였다. 이때, 안정적인 동작 확인을 위해 많은 수의 컨테이너가 발생시키는 로드에 강건하게 견딜 수 있는지 실험적으로 확인할 필요가 있다. 이를 위하여 우리는 Kubernetes 환경에서 다양한 컨테이너를 생성하여 네트워크 자원과 컴퓨팅 자원의 안정도를 측정할 수 있는 도구를 개발하였다.