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dc.contributor.advisorJemin Lee-
dc.contributor.authorChanwon Park-
dc.contributor.other박찬원-
dc.contributor.other이제민-
dc.contributor.other류종열-
dc.date.accessioned2018-08-29T02:01:00Z-
dc.date.available2018-08-29T02:01:00Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://dgist.dcollection.net/common/orgView/200000102654en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11750/9211-
dc.description.abstractThe mobile edge computing (MEC) has been introduced for providing computing capabilities at the edge of networks to improve the latency performance of wireless networks. In this paper, we provide the novel framework for MEC-enabled heterogeneous networks (HetNets) , composed of the multitier networks with access points (APs) (i.e., MEC servers), which have different transmission power and different computing capabilities. In this framework, we also consider multiple-type mobile users with different sizes of computation tasks, and they offload the tasks to a MEC server, and receive the computation resulting data from the server. We derive the successful edge computing probability considering both the computation and communication performance using the queueing theory and stochastic geometry. We then analyze the effects of network parameters and bias factors in MEC server association on the successful edge computing probability. We provide how the optimal bias factors in terms of successful edge computing probability can be changed according to the user type and MEC tier, and how they are different to the conventional ones that did not consider the computing capabilities and task sizes. It is also shown how the optimal bias factors can be changed when minimizing the mean latency instead of successful edge computing probability. This study provides the design insights for the optimal configuration of MEC-enabled HetNets.-
dc.description.statementofresponsibilityprohibition-
dc.format.extent30-
dc.languageeng-
dc.publisherDGIST-
dc.subjectSmart healthcare system, Point-of-care testing, Mobile device, Machine learning-
dc.titlePerformance Analysis for Successful Edge Computing in Heterogeneous Networks-
dc.title.alternative이기종 네트워크에서 성공적인 모바일 엣지 컴퓨팅을 위한 성능 분석-
dc.typeThesis-
dc.identifier.doi10.22677/thesis.200000102654-
dc.description.alternativeAbstract본 논문은 모바일 엣지 컴퓨팅이 가능한 이기종 네트워크의 프레임워크와 그를 기반으로 한 성능 분석 결과를 보여준다. 분석 전, 모바일 엣지 컴퓨팅과 이기종 네트워크에 대해 조사하고 기존 연구들을 소개하면서 통신 연결성을 유지하면서 초저지연 통신을 구현하는 연구에 대한 필요성을 끌어내었다. 이를 기반으로, 다양한 통신 전송 전력 및 데이터 계산 능력에 따른 다양한 종류의 기지국으로 이루어진 모바일 엣지 컴퓨팅이 가능한 이기종 네트워크를 제안한다. 새롭게 제안된 네트워크에서, 사용자들은 처리하는 데이터 크기에 따라 여러 종류로 나뉘어지고, 사용자들은 모바일 엣지 컴퓨팅 서버에 처리해야할 데이터를 송신하고, 모바일 엣지 컴퓨팅 서버가 계산한 결과를 수신했다. 이 네트워크를 분석하기 위해, 데이터 계산(처리) 성능과 통신 성능을 함께 고려한 성공적인 모바일 엣지 컴퓨팅 확률을 유도하였다. 이를 활용하여, 여러 네트워크 상태 값과 연결 바이어스 값에 따라 성공적인 모바일 엣지 컴퓨팅 확률이 어떻게 변화하는지 살펴보았다. 그 결과, 성공적인 모바일 엣지 컴퓨팅 확률에 따른 최적의 연결 바이어스 값이 사용자 종류와 모바일 엣지 컴퓨팅 서버의 종류에 따라 어떻게 변화하는지에 대해 파악하고, 최적의 연결 바이어스 값이 모바일 엣지 컴퓨팅 서버의 계산 성능과 데이터 크기를 고려하지 않은 기존의 값과 어떻게 다른지 비교하였다. 또한 성공적인 모바일 엣지 컴퓨팅 확률에 대한 최적의 연결 바이어스 값과 지연시간만을 최소화시키는 최적의 연결 바이어스 값을 비교하였다. 이 논문의 연구는 모바일 엣지 컴퓨팅이 가능한 이기종 네트워크에서의 최적의 네트워크 설정 및 구성을 위한 식견을 줄 수 있을 것으로 예상된다.-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.departmentInformation and Communication Engineering-
dc.contributor.localauthorPark, Chan Won-
dc.contributor.localauthorLee, Je Min-
dc.contributor.localauthorRyu, Jong Yeol-
dc.contributor.coadvisorJong Yeol Ryu-
dc.date.awarded2018. 8-
dc.publisher.locationDaegu-
dc.description.databasedCollection-
dc.citationXT.IM 박84P 201808-
dc.date.accepted2018-07-30-
dc.contributor.alternativeDepartment대학원 정보통신융합전공-
dc.embargo.liftdate2022-08-31-
dc.rights.accessRightsThe original item will not be provided upon request from the author-


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