• 전자통신동향분석
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• 제34권1호
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• pp.23-35
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• 2019

In the upcoming post-app era, real-time, intelligent and immersive services such as autonomous vehicles, virtual secretaries, virtual reality, and augmented reality are expected to dominate. However, there is a growing demand for new networking and computing infrastructure capabilities because existing physical connection-oriented networks and centralized cloud-based service environments have inherent limitations to effectively accommodate these services. To this end, research on intelligent edge network computing technology is underway to analyze the contextual situation of human and things and to configure the service environment on the network edge so that the application services can be performed optimally. In this article, we describe the technology issues for edge network intelligence and introduce related research trends.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권1호
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• pp.57-60
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• 2021

Industry 4.0 is continuous automation by applying the latest smart technologies to traditional manufacturing industries. It means that large-scale M2M (Machine-to-Machine) communication and IoT (Internet of Things) technologies are well integrated to build efficient production systems by analyzing and diagnosing various issues without human intervention. Edge computing is widely used for M2M services that handle real-time interactions between devices at industrial machinery tool sites. Here, secure data transmission is required while interacting. Thus, this paper focused on a method of creating and maintaining secret key and security tag used for message authentication between end-devices and edge-device.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.68-76
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• 2023

Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.305-316
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• 2022

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2772-2786
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• 2022

We had researched an automatic authentication-supported medical information platform[6]. The proposed automatic authentication consists of user authentication and mobile terminal authentication, and the authentications are performed simultaneously in patients' emergency conditions. In this paper, we studied on finding emergency conditions for the automatic authentication by applying big data processing and AI mechanism on the extended medical information platform with an added edge computing system. We used big data processing, SVM, and 1-Dimension CNN of AI mechanism to find emergency conditions as authentication means considering patients' underlying diseases such as hypertension, diabetes mellitus, and arrhythmia. To quickly determine a patient's emergency conditions, we placed edge computing at the end of the platform. The medical information server derives patients' emergency conditions decision values using big data processing and AI mechanism and transmits the values to an edge node. If the edge node determines the patient emergency conditions, the edge node notifies the emergency conditions to the medical information server. The medical server transmits an emergency message to the patient's charge medical staff. The medical staff performs the automatic authentication using a mobile terminal. After the automatic authentication is completed, the medical staff can access the patient's upper medical information that was not seen in the normal condition.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.162-169
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• 2022

동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A^* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A^* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1192-1200
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• 2019

Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.165-166
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• 2022

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.97-99
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• 2021

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.1-4
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• 2019

Edge Computing 환경에서는 데이터 처리와 시스템 제어를 위한 별도의 서버가 존재하지 않는다. 서버를 통한 중앙통제 방식이 아닌 Edge computing에 사용된 IoT기기들이 연동되어 데이터 분산 처리와 연산을 통해 전체 시스템이 동작된다. 이러한 Edge computing 시스템 구조 특성상 전체 시스템이 과부하를 피하기 위해 각 IoT 기기에서 동시다발적으로 감지되는 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리 하여야한다. 이에 따라 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리하거나, 다양한 데이터 분석처리 알고리즘들이 연구 개발되어 데이터 처리에 적용되어 왔다. 하지만 데이터의 정보 흐름과 타입에 초점을 맞춘 것이 아니라 예상분석 및 획일화된 알고리즘을 통해서 분석되기 때문에 해당 플랫폼이 주로 지향하는 데이터 형식에 맞지 않으면 성능저하를 수반하며 사용에 제약이 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 실시간 반응성 향상을 목표로 오픈소스 기반 스트림 데이터 처리 방법에 대한 비교 분석과 Fast-reaction을 위한 데이터 처리 도구 비교 분석을 연구를 진행한다.