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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정준호 (동의대학교) 윤주상 (동의대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제29권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
11 - 19 (9page)

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유저 디바이스의 태스크 오프로딩을 처리하는 위치가 클라우드에서 엣지로 이동함에 따라, 이를 효과적으로 처리하기 위한 자원 관리 기술의 필요성이 대두되고 있다. 많은 연구에서 강화학습을 통해 이 문제를 해결하고자 하였으나, 실제 오프로딩 태스크에서 발생하는 오버헤드를 충분히 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 태스크의 오버헤드를 고려한 강화학습 기반 분산 오프로딩 정책 생성 기법을 제안하고, 이를 검증하기 위한 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 실험을 통해 해당 기법이 엣지의 큐 대기시간을 감소시켜 기존 기법 대비 최대 46.3%의 성능 향상이 있음을 보였다.
#엣지컴퓨팅 #오프로딩 #강화학습 #심층강화학습 #엣지컴퓨팅 #오프로딩 #강화학습 #심층강화학습 #Edge Computing #Offloading #Reinforcement Learning #Deep Reinforcement Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험 환경 및 결과
5. 결론
References

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