차량 엣지 컴퓨팅 네트워크에서 로드 밸런싱을 위한UAV-MEC 오프로딩 및 마이그레이션 결정 알고리즘UAV-MEC Offloading and Migration Decision Algorithm for Load Balancing in Vehicular Edge Computing Network
- Other Titles
- UAV-MEC Offloading and Migration Decision Algorithm for Load Balancing in Vehicular Edge Computing Network
- Authors
- 신아영; 임유진
- Issue Date
- Dec-2022
- Publisher
- 한국정보처리학회
- Keywords
- 모바일 엣지 컴퓨팅; 오프로딩; 마이그레이션; 유전 알고리즘; 큐러닝; Mobile Edge Computing; Offloading; Migration; Genetic algorithm; Q-learning
- Citation
- 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템, v.11, no.12, pp 437 - 444
- Pages
- 8
- Journal Title
- 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
- Volume
- 11
- Number
- 12
- Start Page
- 437
- End Page
- 444
- URI
- https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/152228
- ISSN
- 2287-5891
2734-049X
- Abstract
- 최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다.
이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드,지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
- Files in This Item
-
Go to Link
- Appears in
Collections - ETC > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.