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영어

This paper analyzes the energy efficiency of real-time IoT systems by examining the combined effects of DVFS and offloading under various conditions, including workload intensity, network bandwidth, and server capacities. While previous studies have primarily focused on the optimization of individual techniques, this study evaluates the energy-saving effects when multiple system-level components and mechanisms are jointly applied. The results show that DVFS is effective under low workload conditions, while offloading yields greater energy savings in high workload scenarios. The choice between edge and cloud offloading depends on the trade-off between computational capability and network latency: edge offloading generally performs better, but cloud offloading becomes advantageous as the workload increases. Resource-specific energy analysis reveals that offloading significantly reduces total power consumption by shifting much of the CPU energy to the network domain. The findings of this study are expected to contribute to energy-efficient design in real-time IoT systems by enabling optimized parameter configurations tailored to workload and environmental conditions.

한국어

본 논문은 실시간 IoT 시스템의 에너지 효율 향상을 위한 DVFS와 오프로딩 기술의 적용 효과를 작업 부하, 네트워크 대역폭, 서버 성능 등 다양한 환경적 요인과의 상호작용 관점에서 체계적으로 분석하였다. 기존 연구들이 개별 요소기술의 최적화에 초점을 맞춘 반면, 본 논문은 여러 시스템 자원 및 기법들이 결합될 때의 에너지 절감 효과를 정량 적으로 분석하고, 각 기법의 상대적 효율성과 적용 조건을 규명하였다. 분석 결과 DVFS는 저부하 환경에서 효과적이며, 오프로딩은 고부하 환경에서 더 큰 에너지 절감효과를 나타내었다. 엣지와 클라우드 간 오프로딩 선택은 연산 능력과 네트워크 지연 간의 트레이드 오프에 따라 달라졌으며 엣지 오프로딩이 전반적으로 우수했으나, 고부하 환경에서는 클라 우드 오프로딩의 효과가 증가했다. 자원별 에너지 분석에서는 오프로딩을 통해 CPU 에너지의 상당 부분이 네트워크 에너지로 전환되면서 전체 소모 전력을 크게 줄이는 효과가 나타났다. 본 연구의 결과는 IoT 시스템의 부하 및 환경에 적합한 파라미터 설정을 통해 에너지 절감효과를 극대화하는 시스템 설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.