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J-GLOBAL ID：201702221141237554   整理番号：17A1779143

低遅延視覚データ処理のためのエネルギーを意識した移動エッジ計算【Powered by NICT】

Energy-Aware Mobile Edge Computing for Low-Latency Visual Data Processing

著者 (8件)： Trinh Huy ,  Chemodanov Dmitrii ,  Yao Shizeng ,  Lei Qing ,  Zhang Bo ,  Gao Fan ,  Calyam Prasad ,  Palaniappan Kannappan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FiCloud  ページ： 128-133  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： もの(IoT)とクラウドコンピューティング技術のインターネットの収束から利益を得ることができることを災害事故対応のような応用のための新しい機会。特に,移動エッジ計算(MEC)のような新しいパラダイムは,ネットワーク端で起こるデータ大洪水を扱うリアルタイム意思決定を支援する洞察を得るために実行可能になっている。本論文では,限られた電源を用いた制約付きIoTデバイスのエネルギー管理に関連した応用問題に対処するためにMECの可能性を調べ,高分解能で発生した視覚データの低遅延処理も提供する。災害事故対応シナリオに重要であることを顔認識応用を用いて,低から高負荷で視覚データ処理(すなわち,エッジ雲またはコア雲)をオフロードことを計算政策におけるトレードオフ,異なる視覚データ消費要求(すなわち,厚いクライアントまたはシンクライアントユーザ)の下でのエネルギー消費に及ぼすそれらの影響を解析した。の現実的なエッジとコア雲テストベッド上で顔認識アプリケーションを用いた実験から得られた実験結果から,MECは視覚データ処理における低遅延またはその逆で省エネルギーを望むユーザに柔軟性を提供することができるかを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意思決定 ,  省エネルギー ,  エネルギー消費 ,  *データ処理 ,  柔軟性 ,  *視覚 ,  エネルギー管理 ,  インターネット ,  応用プログラム ,  高分解能
準シソーラス用語： テストベッド ,  実時間 ,  クラウドコンピューティング ,  モノのインターネット ,  *低遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 低遅延 ,  視覚 ,  データ処理 ,  エネルギー ,  意識 ,  エッジ ,  計算