• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.277-278
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• 2021

본 논문에서는 멀티클러스터 기반 협업 엣지 네트워크 모델과 지능형 협업 엣지 자원 할당을 위한 정책 생성기 모델을 제안한다. 최근 K8s 기반 클러스터 엣지 시스템 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 이런 클러스터 기반 엣지 시스템을 네트워크를 통해 멀티클러스터 기반 엣지 시스템으로 구성하는 모델을 제시하고 이 네트워크 모델에서 협업으로 엣지 자원을 할당 할 수 있는 지능형 자원 할당 정책 생성기 구조 및 방법 등을 제안한다.

• 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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• 2022.07a
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• pp.637-640
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• 2022

최근 빅데이터 및 인공지능의 중요성이 커짐에 따라 클라우드 시스템을 효율적으로 설계하고 관리하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 기술 발전으로 각 개인은 고성능의 컴퓨팅 자원을 소유하고 있지만, 이 자원이 대부분 잉여 자원으로써 낭비되고 있다는 점을 착안하여, 잉여 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위해 엣지 클라우드 환경에서 분산된 자원의 가용성을 확보하기 위한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.43-44
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• 2020

IoT 산업과 인공지능 기술의 발전으로 다양한 데이터를 분석하여 서비스에 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 이에 대해 클라우드 기반으로 된 분석 기술이 주로 발전하였으나, 개인 정보 노출 위험성 및 네트워크 종속성 문제를 해결하기 위해 최근에는 엣지 기반으로 분석하고 클라우드와 협업하는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 리소스가 제한적인 엣지 디바이스 기반 환경에서 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 서비스의 기능을 목적별로 최소화하여 독립적이고 경량화된 어플리케이션을 엣지에 배포하고 실행되게 해야 한다. 마이크로서비스 설계 기법은 이를 해결 할 수 있는 대표적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 여러 마이크로 서비스의 결과를 전달 받아 최종적으로 적합한 결과를 재생하는 컨텐츠 제공 서비스 구조를 제안하고 구현 결과를 소개하였다. 높은 데이터 처리 성능을 요구하는 영상 처리 서비스를 제공함에 있어 제안하는 방법을 활용하여 엣지 디바이스 활용 효율성을 높이고 보다 만족도 높은 컨텐츠 제공 서비스를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.26-27
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• 2020

본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖기 때문에 표준화가 어려운 엣지 플랫폼에서 동일한 머신 러닝 모델로도 확장 가능한 분석 서비스를 하기 위해, 마이크로서비스 기반으로 협업 분석 하는 설계 방법을 소개한다. 이를 위해 실제 사용자 분석 결과 적응적인 컨텐츠 서비스 시나리오를 고려하였다. 서로 다른 성능을 갖는 엣지가 협업하기 위해서 클라우드에서 제공 받는 어플리케이션을 마이크로 서비스화 하고 다수의 엣지에 해당 서비스를 분산 분포하여 연결한다. 해당 방법은 전체 서비스를 상호 독립적인 최소 구성 요소로 분할하고 모든 요소가 독립적으로 연동되어 타스크를 수행하게 하며 유사한 프로세스는 공유함으로서 상대적으로 성능이 떨어지는 엣지들간 협력으로 효율적인 분석 서비스 제공이 가능하도록 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.221-224
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• 2009

본 논문에서는 OpenVG Specification에서 제안한 파이프라인을 기능별, 혹은 연산별로 그룹화 하여 하드웨어 구현에 적합한 새로운 파이프라인을 제안하였다. 래스터라이저에서는 스캔라인 알고리즘과 엣지 플래그 알고리즘의 장점들을 포함하는 스캔라인 엣지 플래그 알고리즘을 구현하여 적용하였으며, Non-Zero 룰을 만족하기 위해 엣지의 방향에 따라 Winding 횟수를 기록하기 위한 추가 버퍼를 이용하였다. 또한, 래스터라이저는 안티 앨리어싱을 위해 슈퍼 샘플링 과정을 수행한다. 액티브 엣지 생성 시 클리핑을 동시에 수행하여 이후 과정에서의 불필요한 연산을 줄였고, 액티브 엣지들의 정렬을 수행하지 않는 방법을 사용하여 처리 속도를 향상 시켰다. 본 연구에서 설계된 OpenVG Rasterizer는 크로노스 그룹에서 제공하는 샘플 이미지들을 사용하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.81-83
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• 2022

고성능 컴퓨팅 기술과 딥 러닝 기술이 충분한 발전을 거쳐 인공지능 기술은 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있다. 인공지능 플랫폼 기술이 사용자에게 적절하게 활용되기 위해서 엣지 컴퓨팅 기반의 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)가 주목받고 있다. 이와 관련된 기술을 통해 클라우드 기반의 여러 인공지능 애플리케이션들이 엣지 장치에서 직접 처리가 가능하다면 비용적인 측면뿐 아니라 여러 관점에서 효율적이므로 엣지 컨테이너의 운용 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 엣지 디바이스에 간단한 딥 러닝 서비스를 배포하고 운용할 수 있는 컨테이너를 구현하였다. 또한, REST 통신 방법 이외에 RPC 방식을 사용하여 원격 제어를 가능하게 하도록 구성하였으며, 여러 제어 기능들이 동작함을 확인하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.3
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• pp.50-58
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• 2021

최근 메타버스가 장안의 화제로 떠오르면서 많은 사람들의 관심이 쏠리고 있다. 회사의 공간을 극단적으로 줄이고 메타버스로 출근하는 IT기업들이 생겨나는가 하면, 커리큘럼에 메타버스를 적용한 실습교육을 도입하는 의대가 생기기도 했다. 이처럼 사회 생활 전반에 걸쳐 새로운 혁신을 주는 미래의 먹거리로 도약하고 있지만, 그 구현에 있어서 여전히 해결해야 할 기술적 과제가 존재한다. 본 고에서는 회의 참가자가 자신과 똑같은 3차원 실사 아바타를 통해 원격 미팅에 참여하고 다른 참가자와 상호작용할 수 있도록 구성되는 실감형 원격 미팅 시스템을 소개한다. 특히 가장 핵심적 요소 기술인 실사 아바타를 구현하는 방법에 대해 구체적으로 설명한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.11
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• pp.2167-2175
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• 2017

In recent years, an IoT is dramatically developing according to the enhancement of AI, the increase of connected devices, and the high-performance cloud systems. Huge data produced by many devices and sensors is expanding the scope of services, such as an intelligent diagnostics, a recommendation service, as well as a smart monitoring service. The studies of edge computing are limited as a role of small server system with high quality HW resources. However, there are specialized requirements in a smart factory domain needed edge computing. The edges are needed to pre-process containing tiny filtering, pre-formatting, as well as merging of group contexts and manage the regional rules. So, in this paper, we extract the features and requirements in a scope of efficiency and robustness. Our edge offers to decrease a network resource consumption and update rules and learning models. Moreover, we propose architecture of edge computing based on learning factors sharing with a cloud system in a smart factory.

• 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.