엣지 캐싱은 동영상 스트리밍 서비스에서 backhaul 네트워크의 트래픽을 감소시키고 응답 지연을 줄여 높은 QoE를 제공할 수 있다. 그러나 엣지 캐시의 용량은 제한적이기 때문에 많은 양의 컨텐츠를 캐싱할 수 없다. 본 논문에서는 동영상 콘텐츠의 prefix를 엣지에 캐싱하고 나머지 부분을 포그 캐시에 저장하여 재생 지연을 감소시키는 edge-fog prefix caching 기법을 제안한다.
최근 스마트 디바이스 및 스트리밍 서비스의 수요 증가에 따른 네트워크 트래픽을 효과적으로 관리하기 위한 방법으로 Mobile Edge Computing(MEC)기술이 주목받고 있다. MEC는 Base Station(BS)과 같은 네트워크 엣지에 캐시를 설치함으로써 사용자에게 보다 가까운 곳에서 서비스를 제공하므로 낮은 지연시간을 제공하고, 네트워크 부하를 감소시킬 수 있다. 또한, 엣지 네트워크에서 사용자는 가장 가까운 BS와 연결되는 것보다 요청된 콘텐츠가 캐싱되어 있는 BS와 연결하는 것이 서비스 지연시간 감소에 유리하다. 따라서 본 논문에서는 캐시 적중률 향상을 위한 이동성 기반 캐싱 및 사용자 연결(user association)알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 체류시간과 콘텐츠 요청 유사도를 토대로 사용자 연결을 결정하고 콘텐츠를 캐싱한다. 시뮬레이션을 통해 기존 연구 대비 제안 알고리즘의 향상된 캐시 적중률과 감소된 지연시간을 확인한다.
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.
이동성 기반의 기존 엣지 캐싱 연구에서는 인기도가 짧은 시간 급격하게 변화하는 SNM(Shot Noise Model) 콘텐츠를 반영하지 않았다. 동적 인기도 특성을 다루지 않는 경우, 잦은 캐시 미스가 발생하므로 SNM 콘텐츠를 고려하는 것은 중요하다. 이에 본 논문은 이동성을 고려한 기존 연구에 SNM 콘텐츠를 함께 고려하고, 시뮬레이션을 통해 기존 연구 대비 제안 알고리즘의 향상된 캐시 적중률을 확인한다.
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.
인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.
최근 소셜 네트워크, 비디오 스트리밍 등 이동통신망 환경에서 즐길 수 있는 서비스가 종류가 점점 증가함에 따라, 모바일 사용자(MU : Mobile User)는 이동통신 데이터를 소모하여 원하는 콘텐츠에 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 하지만 이동통신 환경 아래서, 모바일 사용자는 콘텐츠를 즐기기 위해 네트워크 서비스 제공자(SP : Service Provider)에게 높은 이동통신 데이터 요금을 내야한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 소개된 '데이터 스폰서(data sponsor)'기법은 모바일 사용자의 콘텐츠 접근성을 높이는 획기적인 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 서비스 제공자와 콘텐츠 제공자를 리더 그룹, 모바일 사용자를 추종자 그룹으로 하는 슈타켈버그 게임을 통해 최적의 요금 할인율을 결정짓는 알고리즘을 제안한다. 또한 모바일 사용자의 콘텐츠에 대한 접근성을 더욱 높이기 위해, 모바일 사용자에게 높은 인기가 있는 콘텐츠를 엣지 서버에 캐싱하는 엣지 캐싱을 게임이론의 다대다 매칭 게임을 통해 설계하는 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 데이터 스폰서 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 제공자들의 콘텐츠 소모에 대한 수익률 측면에서 6~11% 가량의 우위를 보였으며, 엣지 캐싱의 유무에 따라 콘텐츠 제공자의 수익률이 12% 향상됨을 확인하였다.
모바일 엣지 컴퓨팅은 폭증하는 모바일 트래픽에 대응하고 다양한 요구사항을 만족시키는 서비스를 제공하기 위해 모바일 엣지 노드에서 다양한 기능을 직접 제공하는 기술이다. 예를 들어 모바일 트래픽 경감을 위한 캐싱이나, 위험감지 서비스 제공을 위한 비디오 분석 등이 모바일 엣지 노드에서 수행될 수 있다. 지금까지 개인화된 서비스를 추천하는 방법이나 구조 등에 대한 많은 연구가 있었지만, 모바일 엣지 컴퓨팅의 특성을 고려한 연구는 없었다. 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 컨텍스트 정보를 획득하는 것이 중요하다. 기존 서버단 중심의 개인화된 서비스 모델은 모바일 엣지 컴퓨팅에 적용될 경우 컨텍스트 고립 문제와 프라이버시 이슈를 더욱 심화시킬 수 있다. 모바일 엣지 노드는 컨텍스트 수집이 용이하다는 이점을 가진다. 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 또 하나의 주목할 만한 특징은 사용자와 어플리케이션의 상호 연동이 매우 유동적이라는 점이다. 본 논문에서는 모바일 엣지 컴퓨팅의 특징을 반영한 로컬 서비스 추천 플랫폼 구조를 제시하고 컨텍스트 고립 문제와 프라이버시 이슈를 완화할 수 있는 개인화된 서비스 제공 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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