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A Design and Simulation of the Opportunistic Computation Offloading with Learning-Based Prediction for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Clustering Networks

A Design and Simulation of the Opportunistic Computation Offloading with Learning-Based Prediction for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Clustering Networks

Drones have recently become extremely popular, especially in military and civilian applications. Examples of drone utilization include reconnaissance, surveillance, and packet delivery. As time has passed, drones’ tasks have become larger and more complex. As a result, swarms or clusters of drones are preferred, because they offer more coverage, flexibility, and reliability. However, drone systems have limited computing power and energy resources, which means that sometimes it is difficult for drones to finish their tasks on schedule. A solution to this is required so that drone clusters can complete their work faster. One possible solution is an offloading scheme between drone clusters. In this study, we propose an opportunistic computational offloading system, which allows for a drone cluster with a high intensity task to borrow computing resources opportunistically from other nearby drone clusters. We design an artificial neural network-based response time prediction module for deciding whether it is faster to finish tasks by offloading them to other drone clusters. The offloading scheme is conducted only if the predicted offloading response time is smaller than the local computing time. Through simulation results, we show that our proposed scheme can decrease the response time of drone clusters through an opportunistic offloading process.

MDPI Sensors Journal | 2019-06-09

발렌티노리코  백 엔드 개발자 @트릿지
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2012년 3월 - 2012년 12월 
한이음 ICT 멘토링과 연계하여 진행하였습니다. MFC를 이용하여 이미지파일의 각픽셀의 LSB를 숨기고자하는 데이터값으로 치환하여 데이터를 숨기고 복원하는 모듈을 구축하여 개인의 저작권을 보호하는 카피라이트의 삽입을 구현하였습니다.
권시현  프론트 엔드, 백 엔드 @네오슬론
리액트네이티브, React, Front-end