클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.
이동 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리가 아닌 데이터가 생성되는 네트워크의 에지와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하여 새로운 전기를 마련할 수 있는 기술이다. 데이터를 처리하고 연산하는 곳을 따로 먼 데이터 센터에 두는 것이 아닌, 이동 단말 장치들과 가까운 엣지에 컴퓨팅 능력을 부가하고 데이터 분석까지 가능하게 하여 저지연/초고속 컴퓨팅 서비스의 실현이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 EdgeCloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드와 엣지 노드가 협업하여 이동 단말의 컴퓨팅 작업 처리를 분업화 하는 가상의 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경을 개발한다. 개발된 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경은 중앙 클라우드와 엣지 컴퓨팅 노드들 사이에서 이동 단말들의 컴퓨팅 작업 분배를 위한 오프로딩 기법들의 성능을 평가하고 분석한다. 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 및 오프로딩 성능 평가를 제시함으로써 클라우드와 협업하는 이동 엣지 컴퓨팅 노드 구축을 준비하는 산업계 엔지니어들에게 하나의 사전 지식을 제공하고자 한다.
클라우드 환경에서 복잡한 가상 환경을 관리할 필요 없이 애플리케이션 본연의 작업에 집중하기를 원하는 사용자의 요구는 서버리스 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 모델을 탄생시켰다. 서버리스 컴퓨팅 모델에서 사용자는 서버에서의 자원 할당이나 기타 서버 관리를 서비스 제공자에게 위임하고, 자신은 애플리케이션 코드 개발에만 집중하여 클라우드 서비스를 사용하는 것이 가능해졌다. 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스 사용자의 부담을 감소시킴으로써 클라우드 컴퓨팅의 활용도를 한 단계 업그레이드시켰으며, 향후 클라우드 컴퓨팅의 기반 모델로 자리 잡을 것으로 예상된다. 서버리스 플랫폼은 사용자를 대신하여 클라우드 가상 환경에 대한 관리를 담당하며, 애플리케이션을 구성하는 서버리스 함수를 클라우드 환경에서 실행시키는 역할을 담당한다. 사용하는 자원에 비례하여 사용자 과금이 이루어지는 서버리스 컴퓨팅의 특징을 고려 할 때 서버리스 플랫폼의 효율성은 사용자와 서비스 제공자 모두에게 매우 중요한 요소라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 서버리스 컴퓨팅 성능에 영향을 미치는 다양한 요소를 판별하고, 관련된 최신 연구 동향을 분석하고자 한다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 향후 서버리스 컴퓨팅의 발전 방향과 관련된 연구 방향을 논의한다.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
하이퍼그래프는 노드와 여러 노드를 연결할 수 있는 하이퍼에지로 구성된다. 하이퍼그래프 분석을 위해 그래프 기본 연산 중 그래프 탐색을 사용할 수 있다. 일반 그래프에 사용되는 DFS, BFS 탐색방법을 하이퍼그래프에 그대로 적용하였을 시 여러 노드를 연결하는 하이퍼에지의 특성을 고려하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 하이퍼그래프를 위한 DBMS인 hypergraphDB에 저장 된 그래프 탐색 시 에지 단위로 탐색 여부를 판단하는 방법을 제안하고, 제안 탐색 방법을 응용한 하이퍼그래프 분석 실험을 수행하였다. 실험을 통해 일반 그래프의 탐색 기법을 적용한 경우 보다 빠른 속도와 보다 적은 DB 접근 횟수로 그래프 분석 작업을 수행함을 보인다.
본 연구에서는 에지 성분의 추출을 보다 섬세하게 처리함으로써 이미지 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 고전적인 보간을 응용한 ESII(Edge Sensitive Image Interpolation)으로 보간 커널 식에서 고정된 매개 변수를 사용하지 않고 주변 화소 값으로부터 적절한 정보를 얻어내서 매 화소마다 매개변수를 변화시킨다. LSE(Least Square Error)를 이용하여 CME(Camera Modelling Error)를 최소화 하도록 보간 할 화소 값을 결정함으로써 이미지를 복원하며, 기존 방법에 비교하여 객관적, 주관적 화질이 우수함을 실험, 제시하였으며 또한 영상을 1차원 정보로 분리하여 고려한 결과 계산상의 복잡도를 줄이는 효과를 기대할 수 있다.
본 논문은 5G 기반의 스마트 시티를 위한 지능형 도로 안전 지원 서비스의 설계에 관한 것이다. 초저지연, 대용량, 초연결의 특성을 가지는 5G 무선 통신망은 스마트시티를 구현하기 위한 최적의 네트워크 인프라를 제공한다. 본 논문에서는 5G 기반의 스마트 시티 서비스를 제공하기 위한 에지 클라우드 컴퓨팅 인프라를 설계하고, 5G 무선 통신 기반의 지능형 CCTV 로부터 생산되는 대용량의 영상 데이터를 전송, 저장하기 위한 계층형 분산 VMS(Video Management System)의 모델을 제시하고 이를 이용하여 5G 기반의 무선 CCTV 와 디지털 투사, 재현 장치를 포함하는 스마트 가로등을 이용하여 지능형 도로 안전 지원 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명한다.
Cloud computing technology based on centralized high-performance computing has brought about major changes across the information technology industry and led to new paradigms. However, with the rapid development of the industry and increasing need for mass generation and real-time processing of data across various fields, centralized cloud computing is lagging behind the demand. This is particularly critical in emerging technologies such as autonomous driving, the metaverse, and augmented/virtual reality that require the provision of services with ultralow latency for real-time performance. To address existing limitations, distributed and edge cloud computing technologies have recently gained attention. These technologies allow for data to be processed and analyzed closer to their point of generation, substantially reducing the response times and optimizing the network bandwidth usage. We describe distributed and edge cloud computing technologies and explore the latest trends in their standardization.
본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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