Han, Longzhe;Maksymyuk, Taras;Bao, Xuecai;Zhao, Jia;Liu, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4572-4586
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2019
Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.
Recently, the high performance of tactical situation display console and tactical data links are used to integrate the operational situations in accordance with information age and NCW (Network Centric Warfare). The tendency to maximize the efficiency of task execution has been developed by sharing information and the state of the battle quickly through complex and diverse information exchange. Tactical data link is a communication system that shares the platform with core components of weapons systems and battlefield situation between the command and control systems to perform a Network Centric Warfare and provides a wide range of tactical data required for decision-making and implementation.It provides the tactical information such as tactical information such as operational information, the identification of the peer, and the target location in real time or near real time in the battlefield situation, and it is operated for the exchange of mass tactical information between the intellectuals by providing common situation recognition and cooperation with joint operations. In this study, still image management, audio file management, tactical screen recording and playback using the storage and playback, NITF (National Imagery Transmission Format) message received from the displayer integrates the tactical situation in three dimensions according to multiple data link operation to suggest ways to ensure data integrity between the data link processor during the entire operation time.
최근의 빅데이터, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅 분야의 성장에 따라 대용량의 비정형 데이터를 저장할 수 있는 스토리지의 중요성은 날로 커지고 있다. 이에 따라 MAHA-FS, GlusterFS, Ceph 등의 개방형 하드웨어 기반의 분산 파일시스템 기술이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 저비용 분산 파일시스템들은 데이터의 내결함성을 보장하기 위하여 초기에 복제 방식을 사용하였으나, 스토리지의 용량이 커질수록 복제 방식이 가지는 스토리지 공간의 저효율성이 점차 부각되면서 이를 보완하려는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 복제방식을 대체하여 스토리지 공간 효율성을 향상시킬 수 있는 소거코딩 기법을 MAHA-FS 분산 파일시스템에 적용하여 스토리지의 효율성을 높이고, 소거코딩 지원에 따라 발생하는 데이터 일관성 문제를 해결하는 효율적인 방식으로 VDelta 기법을 제안하고 적용하였다. 본 논문은 MAHA-FS와 GlusterFS의 소거코딩의 구조적 차이점을 기술하고 두 파일시스템의 성능을 비교하여 MAHA-FS의 소거코딩 성능이 GlusterFS에 비해 우수함을 확인하였다.
데이터 중심 저장 기법은 센서 네트워크에서 측정값을 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구 중 하나이다. 이 기법은 센서가 센싱한 데이터를 특정 센서 노드로 보내 저장한다. 하지만, 측정값을 네트워크 내부의 특정 노드로 전송하는 과정에서 많은 에너지를 소모하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 데이터의 전송 비용을 줄이기 위한 새로운 접근의 센서 데이터 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 전부 전송하는 것이 아니고 안전영역(Safe Region)을 설정한다. 그 후 이전 측정값을 기준으로 현재 측정값이 안전영역을 벗어나는 경우만 데이터를 전송함으로서 데이터의 전송을 줄이고 네트워크의 수명을 연장 시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 제안하는 기법의 에너지 소모가 60% 감소하였다.
데이터의 가치 증대, 연구 방법의 패러다임 변화 그리고 오픈 사이언스 등의 구체적 발현은 연구가 더 이상 기존의 학술지와 같은 텍스트 중심이 아닌 데이터 기반으로 전환되고 있음을 나타내고 있다. 본 연구에서는 아직 국내 연구가 미흡한 연구 데이터 관리 및 서비스를 위한 핵심요소와 해당 기능적 요건을 도출하기 위하여 DCC, ICPSR, ANDS 그리고 DataONE에 대한 서비스를 분석하였다. 분석 결과 도출된 핵심 요소는 'DMP 작성지원', '데이터 기술', '데이터 저장', '데이터 공유 및 접근', '데이터 인용' 그리고 '데이터 관리 교육' 등이다. 또한 도출된 핵심 요소에 기능적 요건을 제시함으로써 향후 실질적으로 RDM 서비스를 구축 및 운영하고자 할 때 본 연구의 내용을 적용할 수 있을 것이다.
네트워크 성능 향상을 위하여 CDN/P2P와 같은 기술들은 이전에 사용자들 또는 프락시 시스템에 저장되어 있는 복사본을 사용하도록 설계 되었다. CCN 역시 이와 같은 기능을 구현한다. 그러나 CDN/P2P와 달리, CCN은 이와 같은 캐시 기능을 네트워크 노드에 구현하고, 네트워크 노드들이 콘텐츠 요청 메시지에 직접 응답할 수 있도록 설계 되었다. 그러므로 CCN의 성능에 가장 중요한 요소는 캐시 되는 콘텐츠와 노드를 결정하는 기술이다. 기본적으로, CCN은 콘텐츠가 전송될 때 경유하는 모든 네트워크 노드들에 해당 콘텐츠가 캐시 되도록 설계되었지만, 이와 같은 접근 방법은 중복 캐시 발생으로 인하여 매우 비효율적이라 할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 캐시 운영 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 캐시 운영 방안들을 살펴보고, 실제 운영을 위해 필요한 효과적인 캐시 운영을 위한 핵심 요구사항들을 제안한다.
재해 복구는 자연 재해와 같은 비상 상황에 대비하여 서비스의 연속성을 보장하고, 리소스와 재정의 손실을 최소화하기 위한 정책 및 절차를 의미한다. 특히, 클라우드 서비스 제공자에 의한 재해 복구 방법은 관리의 유연성과 고가용성, 비용효율성과 같은 장점을 지닌다. 하지만, 이러한 방법은 서비스 사업자에 대한 의존성을 가지며, 개인의 데이터에 대해 사용자가 관여할 수 없는 구조적 한계를 가진다. 본 논문에서는 블록체인과 분산 스토리지를 활용하여 사용자의 데이터를 백업함으로써 서비스 제공자에 대한 의존성을 제거하고, 데이터의 기밀성을 위해 프록시 재암호화를 이용한 프로토콜을 제시한다. 제안된 방법은 이더리움과 IPFS 환경에서 구현되었으며, 백업 및 복구 운영에 필요한 성능과 비용을 제시한다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장 되어 있는 전체 데이터가 소실 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인-네트워크 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소실 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였으며, 그 결과 평균 98% 이상의 질의 결과 정확도를 보였고, 질의 처리 시 기존 기법에 비교하여 약 80% 이상의 에너지 소모를 감소 시켰다.
IoT는 다양한 디바이스들이 통신을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 환경이다. IoT의 특성으로 인해 데이터들은 이종간의 정보시스템에 분산되어 저장된다. 이러한 상황에서 IoT 엔드 애플리케이션은 데이터가 어디에 있는지 또는 스토리지의 형태가 어떠한지 알 수 없어도 데이터를 액세스할 수 있어야 한다. 이러한 메커니즘을 SD(Service Discovery)라고 한다. 그러나 현재까지의 SD 구조는 물리적 디바이스를 중심으로 탐색하기 때문에 몇 가지 문제점이 발생한다. 첫째, 물리적 위치에 따른 서비스 탐색으로 인해 반환시간이 증대된다. 둘째, 디바이스와 서비스를 따로 관리하는 데이터 구조가 요구된다. 이는 관리자의 서비스 구성복잡도를 증가시킨다. 이로 인해 디바이스 중심의 SD 구조는 실제 IoT에 적용하기에는 적합하지 않은 구조로 되어 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 NSSD(Name-based Service Centric Service Discovery)라는 SD 구조를 제안한다. NSSD는 이름 기반의 중앙집중형 SD를 제공하며 IoT 에지 게이트웨이를 캐싱 서버로 사용해 서비스 탐색속도를 향상시킨다. 기존의 DNS와 DHT 기반 DS 구조와의 시뮬레이션을 통해 NSSD가 평균 반환시간에 있어 약 2배 정도 향상된 성능을 제공함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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