본 기술은 모바일 에지 컴퓨팅 환경에서 클라이언트 노드가 대리 노드들의 연산 능력, 링크 대역폭, 시동 비용, 왕복 지연 시간을 파악한 뒤 각 노드가 맡을 연산량을 계산해 태스크를 크기가 다른 세그먼트로 나누어 병렬 할당하는 방법입니다. 클라이언트 자신도 연산량의 일부를 직접 처리합니다.
연산 오프로딩은 자원이 제한된 모바일 단말을 보완하는 핵심 수단이지만, 대리 노드마다 처리 성능과 네트워크 조건이 달라 균등 분할이나 단일 노드 위임으로는 일부 노드의 지연이 전체 작업 완료를 늦추는 문제가 있었습니다. 통신 비용과 계산 비용을 함께 반영해 분할 크기를 정하는 체계가 부족한 한계가 존재했습니다.
본 기술은 트레이닝 태스크로 각 대리 노드의 매개 변수를 측정하고, 수식에 따라 노드별 분할 크기를 정해 모든 세그먼트의 결과가 클라이언트에 동시에 돌아오도록 배분함으로써 전체 태스크의 최종 완료 시간을 최소화합니다. 기지국·와이파이 AP 인근 에지 서버를 활용하는 증강현실, 실시간 영상 분석, 차량 통신 서비스 등에 적용될 수 있어 단말 배터리 소모를 줄이면서 응답 지연을 낮출 수 있습니다.
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