In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
To address the problems of large system overhead and low timeliness when dealing with task scheduling in mobile edge cloud computing, a task scheduling and resource management strategy for edge cloud computing based on an improved genetic algorithm was proposed. First, a user task scheduling system model based on edge cloud computing was constructed using the Shannon theorem, including calculation, communication, and network models. In addition, a multi-objective optimization model, including delay and energy consumption, was constructed to minimize the sum of two weights. Finally, the selection, crossover, and mutation operations of the genetic algorithm were improved using the best reservation selection algorithm and normal distribution crossover operator. Furthermore, an improved legacy algorithm was selected to deal with the multi-objective problem and acquire the optimal solution, that is, the best computing task scheduling scheme. The experimental analysis of the proposed strategy based on the MATLAB simulation platform shows that its energy loss does not exceed 50 J, and the time delay is 23.2 ms, which are better than those of other comparison strategies.
Recently, as indoor activities increase due to the spread of infectious diseases, the metaverse is attracting attention. Metaverse refers to content in which the virtual world and the real world are closely related, and its representative platform technology is VR(Virtual Reality). However, since VR hardware is difficult to access in terms of cost, the concept of streaming-based cloud VR has emerged. This study proposes a server configuration and deployment method in an edge network when metaverse content involving multiple users operates based on cloud VR. The proposed algorithm deploys the edge server in consideration of the network and computing resources and client location for cloud VR, which requires a high level of computing resources while at the same time is very sensitive to latency. Based on simulation, it is confirmed that the proposed algorithm can effectively reduce the total network traffic load regardless of the number of applications or the number of users through comparison with the existing deployment method.
IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.201-209
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2021
The term, eGovernmen or e-Government, uses technology communications devices such as computers and the Internet to provide public services to citizens and others. The eGovernment or e-government provides citizens with new opportunities to access the government directly and conveniently, while the government provides citizens with directservices. Also, in these days, cloud computing is a feature that enables users to use computer system resources, especially data storage (cloud storage) and on-demand computing power, without having to manage themselves. The term is commonly used to describe data centers that are available to many users over the Internet. Today, the dominant Big Cloud is distributed across multiple central servers. You can designate it as an Edge server if it is relatively close to the user. However, despite the prevalence of e-government and cloud computing, each of these concepts has evolved. Research attempts to combine these two concepts were not being made properly. For this reason, in this work, we aim to produce independent and objective analysis results by separating progress steps for the analysis of e-government cloud service platforms. This work will be done through an analysis of the development process and architectural composition of the e-government development standard framework and the cloud platform PaaS-TA. In addition, this study is expected to derive implications from an analysis perspective on the direction and service composition of the e-government cloud service platform currently being pursued.
통신 인프라를 공유하고 클라우드 자원을 유연하게 제공하는 개방형 IoT 플랫폼을 활용함으로써 스마트 서비스 개발 시간과 비용이 절약될 수 있다. 본 논문에서는 물리 IoT 디바이스를 가상의 IoT 디바이스로 구현하고 서비스 개발자가 가상 디바이스와 연동하도록 하는 엣지 컴퓨팅 기반 가상 IoT 시스템을 개방형 IoT 플랫폼으로 제안한다. 물리 IoT 디바이스 인근 엣지 클라우드 내 관리 서버는 물리 IoT 디바이스에 대응되는 가상 IoT 디바이스의 생성, 이동, 제거를 관리한다. 논문에서는 가상 IoT 시스템의 주요 구성 요소인 관리 서버와 물리 IoT 디바이스 그리고 가상 IoT 디바이스의 동작을 정의하고 동작을 수행하기 위해 필요한 통신 프로토콜을 설계한다. 마지막으로 모의실험을 통해 각 구성 요소가 정의된 상태와 동작을 설계된 것과 같이 수행함을 확인함으로써 엣지 클라우드 기반 가상 IoT 시스템 성능을 검증한다.
The 4th industrial revolution needs a fusion of artificial intelligence, robotics, the Internet of Things (IoT), edge computing, and other technologies. For the fusion of technologies, cloud computing technology can provide flexible and high-performance computing resources so that cloud computing can be the foundation technology of new emerging services. The emerging services become a global-scale, and require much higher performance, availability, and reliability. Public cloud providers already provide global-scale services. However, their services, costs, performance, and policies are different. Enterprises/ developers to come out with a new inter-operable service are experiencing vendor lock-in problems. Therefore, multi-cloud technology that federatively resolves the limitations of single cloud providers is required. We propose a software platform, denoted as Cloud-Barista. Cloud-Barista is a multi-cloud service common platform for federating multiple clouds. It makes multiple cloud services as a single service. We explain the functional architecture of the proposed platform that consists of several frameworks, and then discuss the main design and implementation issues of each framework. To verify the feasibility of our proposal, we show a demonstration which is to create 18 virtual machines on several cloud providers, combine them as a single resource, and manage it.
기존 클라우드 기반 Internet-of-Things(IoT) 시스템의 네트워크 정체와 서버 과부하로 인한 지연, 데이터 이동으로 인한 보안 및 프라이버시 이슈를 해결하기 위하여 엣지 기반의 IoT 시스템으로 IoT의 패러다임이 움직이고 있다. 하지만 엣지 기반의 IoT 시스템은 여러 제약으로 인하여 처리 성능과 동작의 유연성이 부족한 치명적인 문제점을 가지고 있다. 처리 성능을 개선하기 위하여 응용 특화 하드웨어를 엣지 디바이스에 구현할 수 있지만, 고정된 기능으로 인하여 특정 응용 이외에는 성능 향상을 보여줄 수 없다. 본 논문은 엣지 디바이스의 제한된 하드웨어 자원에서 다양한 응용 특화 하드웨어를 주문형 부분 재구성을 통해 사용할 수 있고, 이를 통해 엣지 디바이스의 처리 성능과 동작의 유연성을 증가시킬 수 있는 엣지 중심의 Metamorphic IoT(mIoT) 플랫폼을 소개한다. 실험 결과에 따르면, 재구성 알고리즘을 엣지에서 실행하는 엣지 중심의 mIoT 플랫폼은 재구성 알고리즘을 서버에서 실행하는 이전 연구에 비해 엣지의 서버 접근 횟수를 최대 82.2% 줄일 수 있었다.
최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.
엣지 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 연산하는 곳이 멀리 떨어진 데이터센터에 있는 게 아니라, 단말 장치 혹은 게이트웨이와 같은 엑세스 포인트에 가까운 엣지 사이드에 컴퓨팅 능력 및 데이터 처리 능력을 부가함으로써 저지연/초고속컴퓨팅의 실현을 가능케 한다. 이러한 엣지 컴퓨팅의 종류로는 Mobile edge computing, Fog computing, Cloudlet computing이 있으며, 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 실제 구현/구축하기 위해 현존하는 오픈 소스 플랫폼들에 대해 초점을 맞추고 분석한다. 각 오픈 소스 엣지 플랫폼에 대해 구조 및 특징들을 체계적으로 묘사하고 비교 분석함으로써 오픈 소스 엣지 플랫폼을 이용하여 실제 엣지 노드를 구축 하고자 하는 산업계 엔지니어들에게 사용 사례에 부합한 최선의 엣지 플랫폼을 선택 할 수 있도록 하나의 제반 지식을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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