• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.165-166
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• 2022

본 논문에서는 웹툰 플랫폼 서비스를 위한 모바일 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안한다. 웹툰과 같이 모바일 디바이스에서 실행되는 데이터들을 클라우드 서버로 오프로드하거나 원격 서버로부터 필요한 응용프로그램들을 다운로드 받지 않고, 모바일과 가까운 곳에 캐싱 콘텐츠를 전개함으로써 전송 지연없는 서비스를 보장받으며, 데이터가 발생한 근접 지역에서 데이터 분석 및 처리가 가능하므로 딥러닝을 적용한 새로운 서비스 카테고리로 확장할 수 있음을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.168-169
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• 2017

모바일 디바이스는 제한된 프로세서 및 저장 공간, 배터리 수명의 문제로 인해 새로운 대안으로 모바일 엣지 컴퓨팅이 연구되고 있다. 그러나 모바일 디바이스는 제한된 자원을 활용하기 때문에 전력 공급에 제약이 따른다. 모바일 엣지 컴퓨팅의 자원으로 활용 되려면 전력 소비량에 대한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 엣지 컴퓨팅 기반 모바일 디바이스의 전력 소비량 감소를 위한 작업 할당 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.5
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• pp.1009-1019
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• 2017

Mobile Edge Computing(MEC) is a emerging technology to cope with mobile traffic explosion and to provide a variety of services having specific requirements by means of running some functions at mobile edge nodes directly. For instance, caching function can be executed in order to offload mobile traffics, and safety services using real time video analytics can be delivered to users. So far, a myriad of methods and architectures for personalized service recommendation have been proposed, but there is no study on the subject which takes unique characteristics of mobile edge computing into account. To provide personalized services, acquiring users' context is of great significance. If the conventional personalized service model, which is server-side oriented, is applied to the mobile edge computing scheme, it may cause context isolation and privacy issues more severely. There are some advantages at mobile edge node with respect to context acquisition. Another notable characteristic at MEC scheme is that interaction between users and applications is very dynamic due to temporal relation. This paper proposes the local service recommendation platform architecture which encompasses these characteristics, and also discusses the personalized service recommendation mechanism to be able to mitigate context isolation problem and privacy issues.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.118-120
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• 2019

커넥티드카는 네트워크에 연결된 자동차가 다른 자동차 및 도로 인프라뿐만 아니라 스마트 디바이스와 통신하고 여러 소스로부터 실시간 데이터를 수집하여 다양한 서비스를 제공하는 것이다. 커넥티드카의 등장으로 인해서 자동차와 클라우드 서비스의 결합이 빠르게 진행되고 있으나 자동차 데이터 중 실시간 처리가 필수인 데이터가 많다는 특성이 있다. 그러므로 멀리 떨어진 중앙 집중식 서버에서 컴퓨팅을 하는 클라우드 컴퓨팅보다 최근 이슈가 되고 있는 디바이스와 가까운 가장자리에 위치한 서버에서 컴퓨팅을 하는 엣지 컴퓨팅이 커넥티드카의 실시간성을 보장하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 엣지 컴퓨팅과는 달리, 이동성이 있는 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 실시간 처리를 저해하는 요소를 찾아 원인을 분석하고 평가해 문제점을 해결하고자 한다. 먼저, MEC 환경을 구축한 후 오픈 소스 시뮬레이터인 Edge Cloudsim 에 적용시켜 시뮬레이션을 한다. 실험 결과 MEC 환경에서 실시간 처리를 저해하는 원인은 모바일 디바이스의 태스크가 오프로딩 되거나 응답을 받기 전 WLAN 의 범위를 벗어났을 때 Task Failure가 발생하기 때문임이 증명되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.221-224
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• 2019

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.107-108
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• 2019

모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)은 높은 컴퓨팅 성능을 요구하는 작업을 모바일 장치에서 가까운 MEC 서버로 오프로딩함으로써 모바일 서비스에 높은 계산 요구량을 효율적으로 제공할 수 있는 기술로 부상하였다. 본 논문에서는 실행 대기 시간과 장치 에너지 소비를 줄이기 위해 여러 가지의 독립적 작업을 통해 MEC 시스템에 대한 작업 오프로드 일정 및 전송 에너지 할당을 최적화하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과로 MEC 시스템에서 사용 가능한 무선 및 계산 리소스가 상대적으로 균형 잡혀있는 경우 작업 오프로딩 일정이 더 중요하다는 것을 확인했다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.4
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• pp.1-8
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• 2020

In order to reach Ultra-Reliable Low-Latency communication, one of 5G aims, Multi-access Edge Computing paradigm was born. The idea of this paradigm is to bring cloud computing technologies closer to the network edge. User services are hosted in multiple Edge Clouds, deployed at the edge of the network distributedly, to reduce the service latency. For mobile users, migrating their services to the most proper Edge Clouds for maintaining a Quality of Service is a non-convex problem. The service migration problem becomes more complex in high mobility scenarios. The goal of the study is to observe how user mobility affects the selection of Edge Cloud during a fixed mobility path. Mobility-Aware Service Migration (MASM) is proposed to optimize service migration based on two main parameters: routing cost and service migration cost, during a high mobility scenario. The performance of the proposed algorithm is compared with an existing greedy algorithm.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.30 no.3
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• pp.24-33
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• 2019

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.12
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• pp.437-444
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• 2022

Recently, research on mobile edge services has been conducted to handle computationally intensive and latency-sensitive tasks occurring in wireless networks. However, MEC, which is fixed on the ground, cannot flexibly cope with situations where task processing requests increase sharply, such as commuting time. To solve this problem, a technology that provides edge services using UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) has emerged. Unlike ground MEC servers, UAVs have limited battery capacity, so it is necessary to optimize energy efficiency through load balancing between UAV MEC servers. Therefore, in this paper, we propose a load balancing technique with consideration of the energy state of UAVs and the mobility of vehicles. The proposed technique is composed of task offloading scheme using genetic algorithm and task migration scheme using Q-learning. To evaluate the performance of the proposed technique, experiments were conducted with varying mobility speed and number of vehicles, and performance was analyzed in terms of load variance, energy consumption, communication overhead, and delay constraint satisfaction rate.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.5
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• pp.901-909
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• 2021

Since mobile devices have limited computational resources, it tends to use the cloud to compute or store data. As real-time becomes more important due to 5G, many studies have been conducted on edge clouds that computes at locations closer to users than central clouds. The farther the user's physical distance from the edge cloud connected to base station is, the slower the network transmits. So applications should be migrated and re-run to nearby edge cloud for smooth service use. We run applications in docker containers, which is independent of the host operating system and has a relatively light images size compared to the virtual machine. Existing migration studies have been experimented by using network simulators. It uses fixed values, so it is different from the results in the real-world environment. In addition, the method of migrating images through shared storage was used, which poses a risk of packet content exposure. In this paper, Containers are migrated with Secure CoPy(SCP) method, a data encryption transmission, by establishing an edge computing environment in a real-world environment. It compares migration time with Network File System, one of the shared storage methods, and analyzes network packets to verify safety.