사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.
최근 사물인터넷의 기술이 빠르게 발전하면서 실시간 및 고성능의 처리를 요구하는 서비스들을 위해 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하고 있다. 제한적인 서비스 영역을 가지는 MEC 사이에서 사용자들의 잦은 이동성은 MEC 환경에서 다뤄야 할 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 이동성이 많은 차량 엣지 컴퓨팅 환경(VEC)을 고려하였으며, 강화 학습 기법의 일종인 DQN을 이용하여 마이그레이션 여부와 대상을 결정하는 태스크 마이그레이션 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 목표는 차량 엣지 컴퓨팅 서버(VECS)들의 큐잉 지연시간의 차이를 이용한 로드 밸런싱을 고려하여 QoS 만족도 향상과 시스템의 처리량을 향상시키는 것이다. 제안한 기법을 다른 기법들과의 성능 비교를 통해 QoS 만족도 측면에서 약 14-49%, 서비스 거절률 측면에서는 약 14-38%로 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.
모바일 데이터의 사용이 늘어나면서 특히 비디오 콘텐츠가 차지하는 비중이 가파르게 증가하고 있다. 모바일 사용자가 지리적으로 원거리에 위치한 클라우드 서버를 통해 데이터를 전달받으면서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 사용자와 지리적으로 가까운 엣지 서버에 미리 데이터를 캐싱하는 방법이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크 환경에서 지연 오프로딩 스킴(delayed offloading scheme)을 적용해 모바일 사용자에게 효과적으로 콘텐츠 파일을 제공하기 위한 SBS 캐싱 기법을 제안하였다. 지연 오프로딩 스킴에서 Macro Base Station(MBS)보다 Small Cell Base Station(SBS)으로부터 데이터를 다운받는 경우 더 적은 비용을 요구하기 때문에 MBS로부터 전송받는 데이터 크기를 최소화하는 것을 목표로 하였다. 모바일 사용자의 이동 경로 확률과 콘텐츠 파일의 인기도를 사용해 SBS에 캐싱할 콘텐츠 파일과 그 크기를 결정하고 SBS의 서비스 범위가 중복되는 것을 고려해 콘텐츠 파일을 재배치하는 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 다른 알고리즘보다 MBS로부터 다운받는 데이터 크기를 줄일 수 있다는 것을 증명하였다.
본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.
반도체 디스플레이 기술과 정보통신 기술의 발전으로 디지털 사이니지는 기존의 단순 옥외 광고매체에서 탈피하여 이용자 맞춤 광고나 정보를 제공 및 스마트폰과 연동하여 콘텐츠 제공 가능한 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구에서 디지털 사이니지의 작동오류의 위험성을 낮추며 비용절감을 할 수 있도록 제어 서버의 역할을 축소시키고 엣지 영역으로 서버의 역할을 최대한 분담하는 서버리스 기반 디지털 사이니지 시스템 구축 가능성에 대해 연구한다.
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.
IoT(Internet of Thing)기술의 발전으로 다양한 분야에서 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 같은 경량시스템으로, 실생활에 유용하게 사용될 수 있는 비전문 시스템에 대한 다양한 형태의 기술이 선보이고 있다. 한 예로, 스마트팜(Smart farm)분야에서는 다양한 온실 형태로 과실류를 재배하고 있으며, 보다 전문적인 챔버(Chamber)형태의 시스템으로는 관엽식물/채소/알뿌리식물/인삼 등 다양한 식물류에서 사용되어 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 챔버 시스템 상에 서버와의 연결 없이 정해진 생육 규칙에 따라 자동으로 제어 되는 라즈베리파이 엣지(Edge)에 기반한 챔버 제어 시스템에 대한 연구를 담고 있다.
최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.
현대 소프트웨어는 다양한 서비스 구조가 사용되고 있다. 이러한 환경에서는 각 서비스의 요구사항을 충족시킬 수 있는 기술들이 필요하며, Wasm(WebAssembly)은 많은 서비스에서 요구하는 조건을 만족시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 WasmEdge와 다양한 런타임 환경의 성능을 비교하기 위해 로직 실행 시간, HTTP 부하 테스트, 컨테이너 이미지 크기의 세 가지 지표를 분석한다. 결과는 로직 실행 시간에서 Wasm이 1.81초로 가장 빨랐고, 컨테이너 이미지 크기 역시 9.54MB로 가장 작았다. 마지막으로 HTTP 부하 테스트에서는 가장 빠른 트래픽 처리를 보여준 Spring Boot의 평균 초당 15076개보다 WasmEdge가 9239개로 트래픽 처리가 느렸지만, 로직 실행 속도와 컨테이너 이미지 크기가 작기 때문에 충분히 서버리스 컴퓨팅, 마이크로 서버, 엣지 컴퓨팅 분야에서 요구하는 조건을 만족시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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