사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임은 서비스의 최적 응답 시간을 보장하면서 애플리케이션을 포그 또는 클라우드 계층으로 오프로딩(offloading)하기 위한 효율적 전략을 고안하는 데 있어 도전 과제를 제기한다. 기존의 계산 오프로딩 정책은 응답 시간이 실행 시간에 의해서만 지배된다고 가정한다. 그러나 응답 시간은 문맥 매개변수 및 애플리케이션 특성 등 여러 요인의 함수이며, 이러한 요인들은 시간에 따라 변할 수 있다. 계산 오프로딩 문제와 관련하여 기존 문헌의 대부분은 애플리케이션 특성과 데이터흐름 구성의 영향을 무시한 채, 제한된 수의 매개변수(예: 계산 능력과 네트워크 대역폭)를 고려함으로써 효율적인 해법을 제시한다. 본 논문에서는 보다 현실적인 매개변수(예: 애플리케이션 특성, 시스템 복잡도, 통신 비용, 데이터흐름 구성)를 고려하는 3계층 IoT 시스템에서 계산 오프로딩이 전체 애플리케이션 응답 시간에 미치는 영향을 탐구한다. 또한, Output–Input Data Generation (OIDG) 비율로 정의되는 새로운 애플리케이션 특성 매개변수와 데이터흐름 구성, 이들이 시스템 거동에 미치는 영향을 부각한다. 더 나아가, 상기 매개변수를 관찰하여 실시간 의사결정을 수행하는 개념증명(proof-of-concept) 종단(end-to-end) 동적 계산 오프로딩 기법을 실제 하드웨어 구성에서 구현하여 제시한다.

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