• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3523-3543
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• 2022

Autonomous vehicles are gradually being regarded as the mainstream trend of future development of the automobile industry. Autonomous driving networks generate many intensive and delay-sensitive computing tasks. The storage space, computing power, and battery capacity of autonomous vehicle terminals cannot meet the resource requirements of the tasks. In this paper, we focus on the task scheduling problem of autonomous driving in software-defined edge networks. By analyzing the intensive and delay-sensitive computing tasks of autonomous vehicles, we propose an emotion model that is related to task urgency and changes with execution time and propose an optimal base station (BS) task scheduling (OBSTS) algorithm. Task sentiment is an important factor that changes with the length of time that computing tasks with different urgency levels remain in the queue. The algorithm uses task sentiment as a performance indicator to measure task scheduling. Experimental results show that the OBSTS algorithm can more effectively meet the intensive and delay-sensitive requirements of vehicle terminals for network resources and improve user service experience.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.689-692
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• 2021

본 논문은 Fog/Edge Computing(FEC) 환경에서 애플리케이션 서비스의 사용자 근접성을 지원하는 컴퓨팅 리소스의 최적 할당 및 지연시간 감소를 위한 이동에이전트 기반 오프로딩의 효율성을 제고하기 위한 선행연구로써, 이동객체들의 방대한 시공간 이동 이력데이터 집합으로부터 복합적인 시공간 제약을 적용한 최적 이동패턴 추출 시 수행시간 및 소요 메모리양을 효과적으로 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 빈발도 기반의 최적경로 추출을 통하여 향후 FEC 환경에서 계산 오프로딩을 위한 컴퓨팅 리소스의 분배 및 배치에 유용하게 사용될 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제33권6호
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• pp.24-33
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• 2018

In the age of IoT, in which everything is connected to a network, there have been increases in the amount of data traffic, latency, and the risk of personal privacy breaches that conventional cloud computing technology cannot cope with. The idea of edge computing has emerged as a solution to these issues, and furthermore, the concept of ultra-low power edge intelligent semiconductors in which the IoT device itself performs intelligent decisions and processes data has been established. The key elements of this function are an intelligent semiconductor based on artificial intelligence, connectivity for the efficient connection of neurons and synapses, and a large-scale spiking neural network simulation framework for the performance prediction of a neural network. This paper covers the current trends in ultra-low power edge intelligent semiconductors including issues regarding their technology and application.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.114-116
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• 2022

The advent of the Multi-access Edge Computing (MEC) paradigm allows mobile users to offload resource-intensive and delay-stringent services to nearby servers, thereby significantly enhancing the quality of experience. Due to erratic roaming of mobile users in the network environment, maintaining maximum quality of experience becomes challenging as they move farther away from the serving edge server, particularly due to the increased latency resulting from the extended distance. The services could be migrated, under policies obtained using Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques, to an optimal edge server, however, this operation incurs significant costs in terms of service downtime, thereby adversely affecting service quality of experience. Thus, this study addresses the service mobility problem of deciding whether to migrate and where to migrate the service instance for maximized migration benefits and marginal service downtime.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4025-4041
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• 2020

Mobile edge computing (MEC) is capable of providing services to smart devices nearby through radio access networks and thus improving service experience of users. In this paper, an offloading strategy for the joint optimization of computing and communication resources in multi-user and multi-MEC overlapping scene was proposed. In addition, under the condition that wireless transmission resources and MEC computing resources were limited and task completion delay was within the maximum tolerance time, the optimization problem of minimizing energy consumption of all users was created, which was then further divided into two subproblems, i.e. offloading strategy and resource allocation. These two subproblems were then solved by the game theory and Lagrangian function to obtain the optimal task offloading strategy and resource allocation plan, and the Nash equilibrium of user offloading strategy games and convex optimization of resource allocation were proved. The simulation results showed that the proposed algorithm could effectively reduce the energy consumption of users.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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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.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.549-559
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• 2023

5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.107-118
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• 2021

The deployment of 5G is in full swing, with a significant yearly growth in the data traffic expected to reach 26% by the year and data consumption to reach 122 EB per month by 2022 [10]. In parallel, the idea of smart cities has been implemented by various governments and private organizations. One of the main objectives of 5G deployment is to help develop and realize smart cities. 5G can support the enhanced data delivery requirements and the mass connection requirements of a smart city environment. However, for specific high-demanding applications like tactile Internet, transportation, and augmented reality, the cloud-based 5G infrastructure cannot deliver the required quality of services. We suggest using multi-access edge computing (MEC) technology for smart cities' environments to provide the necessary support. In cloud computing, the dependency on a central server for computation and storage adds extra cost in terms of higher latency. We present a few scenarios to demonstrate how the MEC, with its distributed architecture and closer proximity to the end nodes can significantly improve the quality of services by reducing the latency. This paper has surveyed the existing work in MEC for 5G and highlights various challenges and opportunities. Moreover, we propose a unique framework based on the use of MEC for 5G in a smart city environment. This framework works at multiple levels, where each level has its own defined functionalities. The proposed framework uses the MEC and introduces edge-sub levels to keep the computing infrastructure much closer to the end nodes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.348-351
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• 2016

최근 IoT 환경에서 많은 디바이스들의 등장과 더불어 특정 사용자만 접근 가능한 보호된 네트워크가 필요하게 되었다. IoT 네트워크 환경에 OAuth 프로토콜을 적용하여 인증하게 되면 보다 쉽게 네트워크 인증 체계를 구축할 수 있으나 OAuth는 공격자가 Token을 가로채게 되면 쉽게 공격에 노출되는 단점이 있어 2차 인증이 필수적이라고 할 수 있다. 궁극적인 IoT는 Fog Computing이 필수적이다. Fog Computing은 Cloud를 확장시켜 network Core에서 뿐만 아니라 Edge에서도 Computing이 가능하게 하고, node간의 통신을 가능하게 하는 플랫폼이다. Fog Computing의 장점으로는 Location awareness나 Support for mobility 등을 들 수 있다. Fog Computing내에서 사용할 인증이 이런 Fog Computing의 장점을 살린다면, 더 IoT에 걸맞은 인증을 할 수 있을 것이다. 이에 2차 인증에 기존의 인증서나 id/password, 또는 group key같은 번거로운 것을 이용하지 않고 Cyber-Physical-Social System을 사용한다면 user의 편리성을 더 증가시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Cyber-Physical-Social System기반의 인증에 관한 연구를 진행하려 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.375-381
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• 2019

구조물의 상태를 조기에 파악하기 위한 구조물 건전도 모니터링 연구와 건물의 정보를 수집하여 에너지를 효율적으로 관리해 주는 건물에너지관리시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 기존 모니터링 시스템 연구가 건설, 센싱, ICT 기술이 융합된 첨단 기술임에도 불구하고 고가의 센서와 전문적인 기술력이 요구되어 적용 범위가 제한된다는 한계를 극복하기 위하여 싱글보드컴퓨터 중 가장 널리 쓰이는 라즈베리파이와 저전력으로 장거리의 통신이 가능한 로라 모듈, 고성능의 보급형 가속도계를 활용하여 장기간으로 건물의 모니터링이 가능한 무선 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 또한 라즈베리파이에 분산처리 알고리즘을 탑재함으로써 실시간으로 취득되는 방대한 양의 가속도 데이터 중 의미있는 데이터만을 취득하였으며 와이파이 통신으로 취득한 전체의 로우데이터와 비교함으로써 본 시스템으로부터 취득된 데이터의 정밀성을 검증하였다.