디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
엣지 컴퓨팅 환경에서의 딥 러닝 연산 오프로딩의 병렬 최적화
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.3.256
컴퓨팅 자원이 부족한 디바이스에 연산량이 많은 딥 러닝 애플리케이션을 실행하기 위해 주변에 있는 서버에 연산을 오프로딩하는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되었다. 그러나 딥 러닝 연산을 오프로딩하기 위해서는 서버에 모델을 먼저 업로드해야 하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 모델을 점진적으로 전송하는 동시에 서버가 클라이언트 연산을 대신 수행하는 점진적 오프로딩 시스템이 제안되었다[1]. 점진적 오프로딩 시스템은 오프로딩에 걸리는 시간을 크게 단축했으나, 모델 구축 시간을 고려하지 않아서 전체 모델 업로드 시간이 늘어나는 단점이 있었다. 본 논문은 모델 구축과 모델 업로드의 병렬 최적화를 통해 기존 시스템의 문제점을 해결해서 기존 시스템 대비 전체 모델 업로드 시간을 최대 30% 개선했다.
이동형 증강현실 헤드셋 저전력화를 위한 렌더링 인터페이스 설계
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.8.834
증강현실 응용의 부상과 함께 Microsoft HoloLens 등의 이동형 증강현실 헤드셋들이 출시되고 있다. GPU는 기존 디스플레이 기반의 모바일 기기들에 대한 선행 연구들에서 주요 전력 소모원 중 하나로 꼽히고 있는데, 특히 증강현실 헤드셋 환경에서는 응용 실행 중 항시 3D 그래픽스 출력이 요구되므로 이로 인한 전력 소모 감축에 대한 필요가 크다고 할 수 있다. 본 연구에서는 증강현실 헤드셋 환경을 고려하여 설계된 저전력 렌더링 인터페이스를 제안한다. 제안하는 시스템은 응용으로부터 발생한 모든 그래픽스 호출을 관찰하고 머리 방향 정보를 고려하여 사용자 경험에 영향을 최소화 할 수 있는 형태로 그래픽스 호출을 최적화하여 적용한다. 모든 처리는 가장 빠른 경우 90 us 안에 일어나며 이를 통해 최대 27%의 전력 소모를 감축하는 것을 확인할 수 있다.
모바일 클라우드 컴퓨팅을 위한 예측 기반 동적 컴포넌트 오프로딩 프레임워크
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.2.141
모바일 디바이스의 보편적인 보급으로 인하여 모바일 컴퓨팅은 사용자들의 일상 생활에 편리를 가져다 주는 컴퓨팅 패러다임으로 되었다. 다양한 타입의 모바일 애플리케이션의 출현으로 인하여 사용자들은 언제 어디서나 자신의 스케줄 관리 등 다양한 업무 수행이 가능해졌지만 모바일 디바이스의 리소스 제한적인 문제로 인하여 일정 수준의 컴퓨팅 작업만 수행 가능하고 비교적 큰 컴퓨팅 작업을 수행하기에는 불편한 점이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 연구에서는 제한된 모바일 디바이스의 자원을 해결하기 위하여 기능 컴포넌트를 다른 서버 노드로 오프로딩(Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 솔루션을 제공하였다. 그러나, 현재 진행되고 있는 동적 오프로딩 기법에 관한 연구는 개념적인 수준의 기법만 제시되고 있다. 본 논문에서는 모바일 노드의 성능을 보장하기 위한 예측 기반 동적 오프로딩기법 및 프레임워크 설계 모델을 제안한다. 그리고 제안한 예측 기반 오프로딩 기법의 유효성 검증을 위한 실험 및 평가를 수행한다.
모바일 웹 페이지 로딩에서 동적 관리 기법
모바일 기기의 성능은 점진적으로 증가하여 멀티코어를 사용하는 고성능의 CPU를 장착한 스마트폰이 일상화 되었다. 그러나 고성능 기기가 사용하는 전력의 소모량을 배터리의 용량이 따라가지 못하므로 전력 관리를 위한 성능 제어가 필수적이 되었다. 이에 DVFS와 같은 Linux 기반의 전력 관리 방안이 연구되고 있으나, 동적으로 자원 요구량의 변화가 심하고 사용자의 입력이 불규칙적인 모바일 기기의 특성으로 인한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 DVFS와 같은 기존 Linux 기반의 전력 관리 방안이 웹페이지 로딩에 있어 부족한 점을 보완하여 사용자 반응성을 유지하면서 전력 소모를 줄이는 방법으로 네트워크를 통해 연산에 필요한 데이터를 받을 때까지 CPU의 동작 Frequency을 제한하는 방안을 제안하였다. 또한, 어플리케이션 수준에서의 구현을 통하여 웹페이지 로딩 시의 전력 소모가 감소함을 확인하였다.
