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차량 엣지 컴퓨팅 환경에서 강화학습 기반의 서비스 마이그레이션
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 문성원 | - |
| dc.contributor.author | 임유진 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-04-19T09:28:46Z | - |
| dc.date.available | 2022-04-19T09:28:46Z | - |
| dc.date.issued | 2021-02 | - |
| dc.identifier.issn | 2383-630X | - |
| dc.identifier.issn | 2383-6296 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/146828 | - |
| dc.description.abstract | 사용자에게 초저지연 및 실시간 서비스를 제공할 수 있어 엣지 컴퓨팅은 사물인터넷을 이끌 수 있는 유망 기술로 부상하고 있다. 하지만 사용자의 이동성과 엣지 서버의 제한적인 커버리지 때문에 서비스 중단과 QoS 저하를 초래한다. 그래서 끊김 없는 서비스를 보장하기 위해 서비스 마이그레이션이 중요한 이슈로 다뤄진다. 본 논문에서는 차량 엣지 컴퓨팅 환경에서 Q-learning 강화학습 기법을 사용하여 마이그레이션에 관해 결정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 차량의 이동에 따라 마이그레이션 진행 여부와 대상을 결정하는 것이다. 제안한 알고리즘의 목적은 지연 제약조건을 충족하며 시스템 비용을 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 제안 알고리즘의 성능 비교를 통하여 기존 기법에 비하여 마이그레이션 진행 여부와 대상 결정의 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. | - |
| dc.format.extent | 6 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | 차량 엣지 컴퓨팅 환경에서 강화학습 기반의 서비스 마이그레이션 | - |
| dc.title.alternative | Service Migration Based on Reinforcement Learning in Vehicular Edge Computing | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.doi | 10.5626/JOK.2021.48.2.243 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 정보과학회논문지, v.48, no.2, pp 243 - 248 | - |
| dc.citation.title | 정보과학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 48 | - |
| dc.citation.number | 2 | - |
| dc.citation.startPage | 243 | - |
| dc.citation.endPage | 248 | - |
| dc.identifier.kciid | ART002683625 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 차량 엣지 컴퓨팅 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 서비스 마이그레이션 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 강화학습 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Q-learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | vehicular edge computing | - |
| dc.subject.keywordAuthor | service migration | - |
| dc.subject.keywordAuthor | reinforcement learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Q-learning | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10528655&language=ko_KR | - |
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