최근 네트워크 에지에 배치된 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 조정 관리함으로써 많은 수의 장치들 및 새로운 IoT 수요를 충족시키기 위한 Fog/Edge Computing(FEC)에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 FEC 환경에서 실행 지연시간 최소화를 유도하기 위한 오프로딩 대상 결정 및 오프로딩 방법의 효율성 제고를 위한 주요 고려사항과 적용 방법들을 제시한다. 이는 향후 관련 이해 관계자들에게 필요한 FEC 프레임워크 구축에 효과적으로 적용될 수 있다.
여러 과정을 통해 만들어진 수많은 데이터는 효율적으로 관리되기 위해서 DBMS의 도움이 절대적으로 필요하다. 네트워크 내부 또는 외부에서 오는 이러한 데이터는 실시간 또는 일괄적으로 데이터베이스에 삽입(insertion)이 된다. 다량의 데이터 삽입은 흔히 개별적인 DBMS에서 지원하는 특정 대용량 로딩 또는 삽입기능을 통해 수행된다. 본 논문에서는 다층 구조로 구성되어 있는 이기종 시스템의 대용량 데이터 로딩을 분석하고 평가하며 프로그램 삽입에서의 DBMS 대용량 로더의 결과와 비교한다. 또한 대용량 로딩의 성능을 쉽게 향상 시킬 수 있는 staging 데이터베이스를 사용한 하이브리드 방법을 제안한다.
모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 클라이언트 기기로 모바일이나 임베디드 디바이스가 사용되는 경우를 말하며, 단말 기기의 뛰어난 이동성과 상대적으로 낮은 연산 자원의 신뢰도를 그 특징으로 한다. 스마트폰과 소형 주변기기의 확산으로 최근 모바일 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 급증하고 있다. 코드 오프로딩은 무선 네트워크 연결되어 있는 모바일 시스템이 연산 작업의 일부를 보다 빠른 속도를 가진 서버로 옮겨서 진행함으로써 효율을 향상시키는 기법이다. 코드 오프로딩은 모바일 클라우드 환경에서 모바일 디바이스가 가지는 제한된 자원을 극복하는 중요한 기법의 하나로 각광받고 있다. 본 논문에서는 코드 오프로딩의 성능을 좌우하는 요소를 분석하고, 다양한 요소 중에서 프로그램 정적 분할 기법과 데이터 보호에 관련된 최근 연구동향을 요소별로 분석한다. 또한 현재까지 진행되고 있는 다양한 연구와 관련 분야 신기술을 고려한 향후 발전 방향을 논의한다.
본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.
네트워크상의 사이버 공격을 막고 원인분석 및 공격지를 찾기 위하여, 네트워크패킷 캡쳐 및 플로우 데이터를 수집 저장하고, 수집된 정보를 고속으로 검색하여 분석하는 것을 필요로 한다. 인터넷의 발달과 네트워크를 이용하는 기기들이 많아짐에 따라 네트워크상에는 1초에 수백만 개의 네트워크 패킷이 이동하고 있다. 이러한 대용량 네트워크 패킷을 고속으로 저장하고 검색하기 위하여, 대용량 저장 및 검색에 가장 적합한 데이터베이스를 이용하는 것이 중요하다. 대용량 네트워크 데이터의 저장에 가장 최적인 데이터베이스를 찾기 위해 이 논문에서는 관계형 데이터베이스(MySQL)와 컬럼기반 데이터 베이스(InfiniFlux), 그리고 Bitmap Index 기반 저장구조(FastBit)를 사용하여 로딩속도와 검색 속도, 그리고 각각의 디스크 사용량을 비교하였다.
cdma2000 IxEV-DO 네트워크의 역방향 링크에서와 같은 자율적 전송률 제어 (ARC, Autonomous data Rate Control) 구조는 다중 QoS 환경에서의 다양한 QoS 보장 및 RoT (Rise over Thermal) 제약 조건을 만족시키지 못하는 문제가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 cdma2000 기반의 역방향 링크 시스템을 위한 자원 관리 기술로서, MWGF (Modified Weighted G-Fair) 스케줄러를 제안하고, 다중 QoS 서비스 환경에서 성능을 분석하였다. 제안된 스케줄러는 QoS 요구를 고려한 우선 순위를 제공할 뿐만 아니라 RoT-filling 기법을 이용해서 RoT 정규화를 보장함으로서 CDMA 시스템의 로딩 (loading)을 유지하는 구조로 설계되었다. 모의실험을 통하여, 제안된 스케줄러는 자율적 전송률 제어 구조에 비하여, 약 29 - 40 % 정도의 실시간 서비스의 전송 시간이 단축되는 것을 보였으며, 약 1.0 - 1.3 dB의 낮은 평균 수신 RoT 레벨을 유지하여 낮은 시스템 로딩을 제공함을 보였다. 이와 같은 낮은 시스템 로딩은 여분의 간섭량을 타 서비스 또는 타 셀에 제공하여 시스템 전체의 용량을 증가시킬 수 있게 된다.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
본 논문은 SDN 기반 네트워크에서 fog computing 서비스의 이동성을 제안하고자 한다. Fog computing 아키텍처는 컴퓨팅 및 배터리 자원의 제약이 있는 IoT(Internet of Things) 기기들에게 테스크 오프로딩을 가능하게 함으로써 IoT의 저지연/고성능 서비스를 위한 방안으로 연구되고 있다. 하지만 fog computing 아키텍처에서는 고정된 IoT 기기 뿐만 아니라 이동하는 IoT 기기도 서비스 대상 단말로 고려되어야 하기 때문에 이러한 기기의 이동성을 고려한 오프로딩 방안이 필요하다. 특히 저지연 응답 시간을 요구하는 IoT 서비스의 경우, 오프로딩 이후 단말이 이동했을 때 새로운 fog computing 노드와의 새로운 통신 연결 및 테스크 오프로딩 과정을 다시 수행해야 하기 때문에 지연시간이 발생하여 사용자의 QoS(Quality of Service) 저하가 발생할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 단말의 이동성을 고려하여 테스크 또는 테스크의 결과를 이동 후의 fog computing 노드로 미리 migration 시키고 데이터 전송을 위한 rule 또한 미리 배치시킴으로써 통신 지연 및 서비스 복구 지연 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
비디오 컨텐츠 사용이 증가하면서, 사용자가 요구한 파일을 제시간 안에 전달하는 문제가 중요해졌다. 사용자와 가까운 곳에 파일을 캐싱해 두고 필요할 때 다운받으면 파일을 보다 빨리 전달할 수 있는데 사용자가 움직일 경우 이동성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로와 파일의 인기도를 함께 고려해 딜레이드 오프로딩(delayed offloading) 스키마를 적용한 환경에서 마이크로 기지국(micro base station, MBS)에서 다운받는 데이터 크기를 최소로 만들어 비용을 최소화 하는 캐싱 기법을 제안한다. 실험을 통해 타알고리즘에 비해 MBS 로부터 다운받는 양을 줄이고 스몰 셀 기지국(small cell base station, SBS)에서 다운받을 성공 확률을 높이는데 효과가 있다는 것을 보였다.
스마트 폰, 태블릿 PC와 같은 이동단말기기와 다양한 무선통신 기술의 발전으로 차세대 이동통신망은 다양한 액세스 네트워크들이 공존한다. 다양한 네트워크에서의 서비스 연속성 및 네트워크 상황에 따른 서비스 품질 저하, 그리고 EPC 망의 트래픽 과부하 현상은 여전히 문제로 남아있다. 본 논문에서는 EPC 망에서 측정된 QoS 정보에 따라 트래픽 경로 선택 기법을 제안한다. 제안한 방안을 통해 효율적인 네트워크 활용 방안과 최상의 핸드오버 방안을 제공할 수 있으며 사용자에게는 네트워크 상황에 따른 최적의 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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