Joint Optimization of Offloading and Resource Allocation for Hierarchical Aerial Computing Systems for IoT = 사물 인터넷 지원 계층적 항공 컴퓨팅 시스템을 위한 오프로딩 및 자원 할당의 공동 최적화

국문 초록 (Abstract)

사물 인터넷 지원 계층적 항공 컴퓨팅 시스템을 위한 오프로딩 및 자원 할당의 공동 최적화 나비 아마둔 지도교수: 모상만 컴퓨터공학과 조선대학교 대학원 사물 인터넷(IoT) 기기의 급속한 확장에 따라 관련 응용은 지상 사용자(GU)를 위한 계산 집약적이고 지연에 민감한 특성을 띠고 있다. 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)이 중요한 계산 지원을 제공하지만, 기존 MEC 서비스는 원격 지역이나 재난 상황에서 어려움을 겪는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 다양한 IoT 응용의 계산 및 지연 요구 사항을 충족하기 위해 무인 비행체(UAV)와 고고도 플랫폼(HAP)을 결합한 계층적 항공 컴퓨팅 플랫폼을 탐구한다. 본 연구에서는 오프로딩 결정, 사용자 연관, 자원 할당을 공동 최적화하는 기법(JOUR)을 제안하며, GU 에서 UAV 로의 이진 오프로딩과 UAV 에서 HAP 로의 부분 오프로딩을 최적화하게 된다. JOUR 기법은 에너지 소비와 지연을 최소화하고 네트워크 전반에 걸쳐 부하 균형을 극대화하도록 설계된다. 오프로딩 결정과 GU-UAV 연관은 매칭 게임 기반 알고리즘을 사용하여 관리하며, UAV-HAP 오프로딩과 계산 자원 할당에는 향상된 소프트 액터-크리틱(ESAC) 알고리즘이 적용된다. 제안 프레임워크는 여러 계층에서 계산 부하를 효과적으로 관리하여 자원 활용도를 최적화하고 통신 지연을 줄여준다. 시뮬레이션 결과에 따르면, JOUR 기법은 에너지 소비와 지연을 크게 줄이고 부하 균형과 작업 완료율을 개선하여 기존 솔루션을 능가한다. 이는 동적 원격 환경에서 IoT 응용에 신뢰할 수 있는 서비스를 보장하면서 계층적 항공 컴퓨팅 플랫폼을 최적화하는 강력한 솔루션을 제공할 수 있음을 나타낸다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Joint Optimization of Offloading and Resource Allocation for Hierarchical Aerial Computing Systems for IoT Ahmadun Nabi Advisor: Prof. Sangman Moh, Ph.D. Department of Computer Engineering Graduate School of Chosun University With the rapid expansion of Internet of Things (IoT) devices, applications are becoming increasingly computation-intensive and delay- sensitive for ground users (GUs). While mobile edge computing (MEC) offers critical computational support, conventional MEC services often struggle in remote regions and disaster situations. To address these challenges, this study introduces a hierarchical aerial computing platform that combines unmanned aerial vehicles (UAVs) and high-altitude platforms (HAPs) to meet the computational and latency requirements of diverse IoT applications. We propose a joint offloading decision, user association, and resource allocation (JOUR) scheme that optimizes binary offloading from GUs to UAVs and partial offloading from UAVs to HAPs. The JOUR scheme is designed to minimize energy consumption and latency while maximizing load balancing across the network. The offloading decision and GU-to-UAV association are managed using a matching game-based algorithm, while an enhanced soft actor-critic (ESAC) algorithm is employed for UAV-to-HAP offloading and computation resource allocation. The proposed framework optimizes resource utilization and reduces communication delays by effectively managing the computational loads across multiple layers. Simulation results demonstrate that the JOUR scheme significantly reduces energy consumption and latency while improving load balancing and task completion rates, outperforming existing solutions. This demonstrates its potential as a robust solution for optimizing hierarchical aerial computing platforms, ensuring reliable service for IoT applications, especially in dynamic and remote environments.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1 Overview 1
• 1.2 Research Objective 5
• 1.3 Thesis Layout 7
• 2. Related Works 8
• 2.1 Existing Joint Offloading and Resource Allocation Techniques in Aerial Computing 8
• 2.2 Comparison of Joint Offloading Decision and Resource Allocation Techniques in Aerial Computing 14
• 3. System Model 20
• 3.1. Network and Task Model 20
• 3.2. Communication Model 21
• 3.4. Computation Model 24
• 3.5. Energy Consumption Model 25
• 3.6. Problem Formulation 28
• 4. Algorithm Design 31
• 4.1. GU Offloading and GU-UAV Association Algorithm 31
• 4.2. UAV Offloading Decision, Resource Allocation, and HAP Resource Allocation Algorithm 36
• 5. Performance Evaluation 45
• 5.1. Experimental Setup 46
• 5.2. Convergence Analysis 47
• 5.3. Performance Metrics 48
• 5.4. Simulation Results and Discussion 49
• 6. Conclusion and Future Works 56
• Bibliography 57
• Acknowledgement 64