에너지 수집형 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 사용자 QoE를 높이기 위한 강화학습 기반 동적 태스크 오프로딩 기법

Q: 이 논문에서 정의한 QoE(사용자 체감 품질)란 무엇인가?

QoE는 IoT 응용에서 사용자가 직접적으로 느끼는 성능을 의미한다. 이는 IoT 기기의 에너지 효율성(가용시간, 안정적 동작), 응답 지연시간(태스크 완료시간), 그리고 응답 정확성(결과 정확도, 만족도)을 포함한다. 본 연구에서는 이 세 가지 요소를 종합하여 사용자 체감 품질을 정의한다.

Q: 에너지 수집형 IoT 환경에서 사용자 QoE를 높이는 효과적인 태스크 오프로딩 기법은 무엇인가?

연구 결과, 강화학습 기반 동적 태스크 오프로딩 기법(QTO)이 에너지 수집형 IoT 환경에서 사용자 QoE를 효과적으로 높인다. 이 기법은 동적으로 변하는 에너지 수집량과 IoT 장치 및 엣지 노드 정보를 활용하여 Q-learning을 통해 최적의 오프로딩 정책을 결정한다. 이는 수집 에너지 활용을 최대화하고 응답 지연 시간을 단축하여 높은 QoE를 제공한다.

강민재; 이승우; 공유진; 노동건

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 강민재 (숭실대학교) 이승우 (숭실대학교) 공유진 (숭실대학교) 노동건 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 159 - 160 (2page)

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일반적인 IoT 장치는 배터리를 에너지원으로 사용하기 때문에 제한적인 수명을 가질 수밖에 없다. 따라서 이 문제를 근본적으로 해결하기 위해 최근에는 태양에너지를 중심으로 다양한 환경 에너지 수집형 IoT에 관한 연구가 진행되고 있다. 한편, IoT 장치의 에너지 문제와 지연시간과 같은 측면에서 QoE를 향상시키고자 많은 연구가 진행되고 있는데, 이러한 QoE 향상을 위한 대부분의 연구는 비용 최소화 문제, 특별히 에너지 사용 최소화 문제로 접근하고 있다. 그러나 제한적인 에너지로 인한 이러한 에너지 비용 최소화 방향의 접근은 지속적인 에너지 수집이 가능한 에너지 수집형 IoT 장치에는 적합하지 않다. 많은 에너지 수집형 IoT 장치들은 지속적으로 에너지를 수집할 수 있기 때문에, 비용 최소화적 접근보다는 수 ... 전체 초록 보기

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