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모바일 실시간 시스템의 전력 절감을 위한 태스크 오프로딩, CPU 전압조절, 메모리 배치 통합 기술
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.11.919
본 논문은 모바일 실시간 시스템에서 CPU, 메모리, 네트워크 장치 등에서 소모되는 전력을 동시에 고려하는 저전력 태스크 스케줄링 기술을 연구한다. 확장된 태스크 모델의 정의 및 태스크 오프로딩, CPU 전압 조절, 저전력 메모리 배치 기술 등을 적용하고 이에 대한 최적 조합을 탐색하여 제안한 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 평균 76.8% 절약할 수 있음을 보인다. 또한, 본 연구는 변화하는 네트워크 상황에 맞게 오프로딩, DVFS, 메모리 배치 등을 최적화하여 실시간 태스크 집합의 스케줄링을 보장하면서 전력 절감을 극대화하는 특성을 가진다.
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.
군집 드론의 안정적 데이터 처리를 위한 오프로딩 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.10.990
드론 관련 기술의 급속한 발달로 자율 비행이 가능한 드론을 활용한 응용들이 다양하게 개발되고 있다. 드론의 자원 제약적인 특성 때문에 부하가 큰 작업의 수행을 클라우드로 위탁하는 오프로딩 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 다수의 드론을 사용하는 환경에서 수행 완료 시간과 에너지 소모를 고려한 비용 분석을 통해 오프로딩의 효과를 확인한다. 만약 오프로딩 기법을 사용했을 때 작업 수행 완료 시간과 에너지 소모량이 늘어날 경우 이를 오프로딩 하지 않고 각 드론의 협업을 통해 작업을 처리함으로써 안정적이고 효율적인 데이터 처리가 이루어지도록 하였다. 또한 실험을 통해 작업 수행 완료 시간과 에너지 소모가 오프로딩 결정에 어떻게 영향을 주는지를 검증하였다.
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.
HTML5 캔버스를 활용하는 웹 어플리케이션의 스냅샷 기반 연산 오프로딩
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.9.871
최근 모바일 기기와 같이 하드웨어 성능이 부족한 기기에서 연산량이 많은 어플리케이션을 효과적으로 수행할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 연산 오프로딩 기법이란 모바일 기기에서 하드웨어 성능이 좋은 서버로 복잡한 연산을 보내서 수행 한 뒤 결과를 받아서 반영하는 방법이다. 연산 오프로딩 기법의 어려움 중 하나는 서버와 클라이언트 사이에서 동작 중인 어플리케이션의 상태를 주고받는 일이다. 스냅샷 기반의 연산 오프로딩 기법은 스냅샷을 이용하여 웹 어플리케이션의 상태를 쉽게 전송할 수 있도록 하였다. 하지만 HTML5 캔버스를 사용하는 웹 어플리케이션의 경우 스냅샷이 캔버스의 상태를 포함하지 못하는 문제가 있어서 스냅샷 기반의 연산 오프로딩을 적용할 수 없었다. 본 연구에서는 스냅샷에 캔버스의 상태를 저장할 수 있는 코드 생성 기술을 제안하여 캔버스를 사용하는 웹 어플리케이션에도 스냅샷 기반 연산 오프로딩 기법을 사용할 수 있도록 하였다.
모바일 클라우드 컴퓨팅에서 모바일 기기의 에너지 절약을 위한 함수 수준 정적 오프로딩 기법
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
