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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 611 - 614 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.4.611
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디지털 트윈, 메타버스와 같은 몰입형 서비스를 지원하기 위해서는 높은 컴퓨팅 성능과 에너지 소모가 필요하다. 일반적으로, 단말은 데스크톱 PC 및 서버에 비해 상대적으로 낮은 컴퓨팅 성능을 가지고 있어 이러한 몰입형 서비스를 지원하기 위해서는 컴퓨팅 오프로딩은 필수적이다. 본 논문에서는 실제 통신 표준 오버헤드를 고려하는 컴퓨팅 오프로딩 기법을 제안한다. 우선, 제안한 컴퓨팅 오프로딩 기법에서 고려하는 오프로딩 절차 및 요구 조건들을 설명한다. 실험 결과를 통해 실제적인 조건을 반영하는 의사 결정 알고리즘이 지연 시간 감소 및 에너지 소비 효율성을 향상시킬 수 있음을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델 및 오프로딩 결정 알고리즘
Ⅲ. 실험결과 및 토의
References
참고문헌 (4)
참고문헌 신청
Samsung Research, 6G White Paper: The Next Hyper-Connected Experience for All, Jul. 2020, from https://research.samsung.com/
E. Lee and S. Lee, “Task offloading algorithm for mobile edge computing,” J. KICS, vol. 46, no. 2, pp. 310-313, Feb. 2021.
J. Xue and Y. An, “Joint task offloading and resource allocation for multi-task multi-server NOMA-MEC networks,” IEEE Access, vol. 9, pp. 16152-16163, 2021.
J. Park, S. Baek, and I. Lee, “Task execution latency optimization for mobile edge computing with energy harvesting,” in Proc. KICS Winter Conf. 2021, pp. 652-653, Feb. 2021.
J. Xue and Y. An, “Joint task offloading and resource allocation for multi-task multi-server NOMA-MEC networks,” IEEE Access, vol. 9, pp. 16152-16163, 2021.
J. Park, S. Baek, and I. Lee, “Task execution latency optimization for mobile edge computing with energy harvesting,” in Proc. KICS Winter Conf. 2021, pp. 652-653, Feb. 2021.
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