저궤도 (LEO) 위성 통신은 기존 지상 네트워크의 글로벌 커버리지 구축 문제를 해결하는 좋은 방법으로 채택되고 있다. 또한 6G 서비스 시대로 나아감에 있어 복잡한 어플리케이션의 출현은 ...
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2024
Korean
KCI등재
학술저널
547-555(9쪽)
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저궤도 (LEO) 위성 통신은 기존 지상 네트워크의 글로벌 커버리지 구축 문제를 해결하는 좋은 방법으로 채택되고 있다. 또한 6G 서비스 시대로 나아감에 있어 복잡한 어플리케이션의 출현은 ...
저궤도 (LEO) 위성 통신은 기존 지상 네트워크의 글로벌 커버리지 구축 문제를 해결하는 좋은 방법으로 채택되고 있다. 또한 6G 서비스 시대로 나아감에 있어 복잡한 어플리케이션의 출현은 자연스럽게 장치들의 계산 부담을 증가하게 만들었고, 합리적인 컴퓨팅을 위해 오프로딩 및 엣지 컴퓨팅 기법이 활발하게 적용되고 있다. 따라서6G 서비스의 전 지구적이고 원활한 활용을 위해, 저궤도 위성에 컴퓨팅이 가능한 서버를 설치하여 엣지 컴퓨팅을가능하게 하는 위성 엣지 컴퓨팅 (SEC) 연구가 활발히 진행되고 있다. 다만 진행 중인 연구들은 지상 네트워크에서의 엣지 컴퓨팅 기법을 위성 네트워크로 확장만 할 뿐, 위성 네트워크의 물리적인 토폴로지 변화를 고려한 동적인 채널 상태를 합리적으로 고려하지 않고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 동적 채널 상태를 합리적으로반영하는 저궤도 위성 네트워크에서의 엣지 컴퓨팅 프레임워크를 제안하고, 시스템의 전력 소모와 전파 지연 최소화를 목표로 하는 Lyapunov 최적화 기법 기반의 알고리즘을 제안한다. 제안한 SEC 시나리오에서의 시뮬레이션을통해 알고리즘이 동적으로 변화하는 채널 상태와 요청되는 서비스에 따라 적응적으로 동작하여 기존의 통상적인방법들에 비해 같은 처리 지연 대비 더 적은 전력을 소비함을 확인할 수 있다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Low Earth Orbit (LEO) satellite communication is an effective solution for addressing global coverage challenges in terrestrial networks. As we enter the 6G era, the rise of complex applications has increased device computational demands, driving the ...
Low Earth Orbit (LEO) satellite communication is an effective solution for addressing global coverage challenges in terrestrial networks. As we enter the 6G era, the rise of complex applications has increased device computational demands, driving the adoption of techniques like offloading and Edge Computing for efficient processing. To achieve seamless global 6G service integration, active research is underway in Satellite Edge Computing (SEC). SEC involves deploying computation-capable servers on LEO satellites, enabling edge computing. However, many studies extend terrestrial Edge Computing techniques to satellite networks without adequately considering dynamic channel conditions due to physical topology changes. Our research proposes an Edge Computing framework tailored to LEO satellite networks, effectively addressing dynamic channel conditions. We introduce optimization algorithms to minimize system power consumption and propagation latency. Simulations in our proposed SEC scenario confirm our algorithm’s adaptability to changing channel conditions and service requests, resulting in lower power consumption compared to conventional methods for the same processing latency.
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