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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정성아 (경북대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제5호
발행연도
2021.5
수록면
834 - 847 (14page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.5.834

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최근 5G/6G 등장과 함께 높은 컴퓨팅 능력을 요구하는 어플리케이션이 급증함에 따라, 한정된 처리 기능을 가진 사용자 기기에게 컴퓨팅 자원을 제공함으로써 원활한 서비스를 지원하는 엣지 컴퓨팅 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히, 사용자 기기에 가까이 엣지 노드를 설치하여 컴퓨팅 자원을 제공하는 엣지 컴퓨팅의 장점을 극대화하기 위해, 이동성이 자유로운 지상 차량 또는 무인 항공기 (UAV: Unmmaned Aerial Vehicle)와 같은 항공 차량들이 함께 고려되어 활발히 연구가 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 차량을 고려한 대표적인 두 가지 엣지 컴퓨팅 시나리오, 차량 엣지 컴퓨팅 (VEC: Vehicular Edge Computing) 시스템과 모바일 엣지 컴퓨팅 (MEC: Mobile Edge Computing) 시스템에 대해 연구한다. 차량 엣지 컴퓨팅 시스템은 오프로딩 기기가 차량인 시스템으로써, 오프로딩을 제공하는 엣지 노드, 즉 RSU (Road Side Unit)가 차량의 높은 컴퓨팅 능력을 요구하는 차량 서비스의 원활한 지원을 제공한다. 또한, 모바일 엣지 시스템에서는 무인 항공기에 장착된 클라우드렛 (cloudlet)을 고려하여, 제한된 로컬 처리 기능을 가진 모바일 장치에 오프로딩을 제공하는 시나리오를 연구한다. 두 시스템 모두 한정된 배터리 기기, 즉 VEC 용 차량과 MEC용 모바일 기기가 높은 계산 능력을 필요로 하는 어플리케이션을 수행함에 따라, 많은 양의 에너지 소모를 야기한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 RSU 또는 무인 항공기에 장착된 클라우드렛을 고려하여, 차량 혹은 모바일 기기의 총 에너지 소모량을 최소화하는 것을 목표로 하는 최적의 엣지 컴퓨팅 시스템을 연구한다. 제안 기술의 실용성을 높이고자, 직교 다중 접속 방식과 비직교 다중 접속 방식 모두를 고려하여, VEC향 최적의 비트 할당 및 오프 로딩 기술과 MEC향 최적의 비트 할당과 오프로딩디자인 및 무인 항공기 궤적 기술을 연구한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 로컬 컴퓨팅 대비, 차량과 모바일 장치의 상당한 에너지 절감을 확인할 수 있었고, 이를 통해 다양한 미래 엣지 컴퓨팅 기반 시스템의 발전 가능성을 확인하였다.
#edge computing #mobile edge computing (MEC) #vehicular edge computing (VEC) #internet of things (IoT) #internet of vehicles (IoV) #vehicle #unmanned aerial vehicle (UAV) #ground vehicle

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차량 엣지 컴퓨팅 시스템
Ⅲ. 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
M. Sookhak, F. R. Yu, Y. He, H. Talebian, N. S. Safa, N. Zhao, M. K. Khan, and N. Kumar, “Fog vehicular computing: Augmentation of fog computing using vehicular cloud computing,” IEEE Veh. Tech. Mag., vol. 12, no. 3, pp. 55-64, Jul. 2017. google schola W. Z. Khan, E. Ahmed, S. Hakak, I. Yaqoob, and A. Ahmed, “Edge computing: A survey,” Future Generation Comput. Syst., vol. 97, pp. 219-235, Aug. 2019. google schola P. Pace, G. Aloi, R. Gravina, G. Caliciuri, G. Fortino, and A. Liotta, “An edge-based architecture to support efficient applications for healthcare industry 4.0,” IEEE Trans. Ind. Info., vol. 15, no. 1, pp. 481-489, Jan. 2019. google schola K. Zhang, Y. Mao, S. Leng, Y. He, and Y. Zhang, “Mobile-edge computing for vehicular networks: A promising network paradigm with predictive offloading,” IEEE Veh. Tech. Mag., vol. 12, no. 2, pp. 36-44, Jun. 2017. google schola X. Hou, Y. Li, M. Chen, D. Wu, D. Jin, and S. Chen, “Vehicular fog computing: A viewpoint of vehicles as the infrastructures,” IEEE Trans. Veh. Tech., vol. 65, no. 6, pp. 3860-3873, Jun. 2016. google schola

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