• 제목/요약/키워드: Fog/Edge 컴퓨팅

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Fog/Edge 컴퓨팅 환경에서 효율적 오프로딩 기술 (Efficient Offloading Technology in Fog/Edge Computing Environments)

  • 김규범;백승현;장민석;이연식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.511-513
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    • 2021
  • 최근 네트워크 에지에 배치된 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 조정 관리함으로써 많은 수의 장치들 및 새로운 IoT 수요를 충족시키기 위한 Fog/Edge Computing(FEC)에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 FEC 환경에서 실행 지연시간 최소화를 유도하기 위한 오프로딩 대상 결정 및 오프로딩 방법의 효율성 제고를 위한 주요 고려사항과 적용 방법들을 제시한다. 이는 향후 관련 이해 관계자들에게 필요한 FEC 프레임워크 구축에 효과적으로 적용될 수 있다.

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오픈 소스 엣지 컴퓨팅 플랫폼 분석: 구조, 특징, 비교 (Analysis of Open Source Edge Computing Platforms: Architecture, Features, and Comparison)

  • 임헌국;이희진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권8호
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    • pp.985-992
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    • 2020
  • 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.

FEC 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩 시스템 (Partial Offloading System of Multi-branch Structures in Fog/Edge Computing Environment)

  • 이연식;띵 웨이;남광우;장민석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.1551-1558
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    • 2022
  • 본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.

에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법 (A Resource Management Scheme Based on Live Migrations for Mobility Support in Edge-Based Fog Computing Environments)

  • 임종범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권4호
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    • pp.163-168
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    • 2022
  • 클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.

효율적 자원 배치를 위한 이동객체의 최적 이동패턴 추출 (Optimal Moving Pattern Extraction of the Moving Object for Efficient Resource Allocation)

  • 조호성;남광우;장민석;이연식
    • 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.

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멀티 에이전트 에지 컴퓨팅 환경에서 확장성을 지원하는 딥러닝 기반 동적 스케줄링 (Deep Learning-Based Dynamic Scheduling with Multi-Agents Supporting Scalability in Edge Computing Environments)

  • 임종범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권9호
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    • pp.399-406
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    • 2023
  • 클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

빈발도와 가중치를 적용한 엣지 디바이스의 최적 이동패턴 추출 (Extraction of Optimal Moving Patterns of Edge Devices Using Frequencies and Weights)

  • 이연식;장민석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.786-792
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    • 2022
  • 최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.

사물인터넷 응용을 위한 에지-포그 클라우드 기반 계층적 데이터 전달 방법의 설계 및 평가 (Design and Evaluation of an Edge-Fog Cloud-based Hierarchical Data Delivery Scheme for IoT Applications)

  • 배인한
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.37-47
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    • 2018
  • 사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.

FEC 환경에서 효율적 자원 배치를 위한 엣지 디바이스의 최적 이동패턴 추출 (Extracting optimal moving patterns of edge devices for efficient resource placement in an FEC environment)

  • 이연식;남광우;장민석
    • 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.

FEC 환경에서 로컬과 에지 서버 간의 협업 실행경로 추출 (Extraction of Collaborative Execution Path between Local and Edge Server in an FEC Environment)

  • 백재석;남광우;장민석;이연식
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.625-627
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    • 2022
  • FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 지연시간 최소화는 로컬과 에지 서버 간의 효율적인 협력을 보장하기 위한 최적의 계산 오프로딩 방법 결정을 통해 실현될 수 있다. 본 논문은 임의의 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 로컬(모바일 장치)과 에지 서버 간의 협업 경로를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다중 분기구조를 포함하는 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 최적 협업 실행경로 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 부분 모듈들의 실행위치에 따라 변화되는 지연시간 측정 및 분석에 적용가능하다.

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