본 논문은 MEC (Mobile Edge Computing)기술을 이용하여 건물에 재난이 발생 하였을 때 건물 내 사람들에게 재난에 대해 알리는 건물재난 알림 시스템 구현 방안에 대하여 제안한다. MEC의 개요를 설명하고, MEC를 활용한 네트워크의 구조와 특성을 파악한다. 추가적으로 기업 통합 패턴기반의 Apache Camel의 특성을 파악하고, 이를 활용한 MEC 구현 방안에 대해서 설명한다. 마지막으로 Apache Camel 기반의 MEC를 활용하여 재난 발생시, 센서들을 통해 재난상황을 빠르게 인식하고, 건물 내 사람들을 신속하게 대피할 수 있도록 돕는 건물재난 알림 시스템 구현 방안을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5669-5684
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2018
The new mobile edge network architecture has been required for an increasing amount of traffic, quality requirements, advanced driver assistance system for autonomous driving and new cloud computing demands on highway. This article proposes a hierarchical cloud computing architecture to enhance performance by using adaptive data load distribution for buses that play the role of edge computing server. A vehicular dynamic cloud is based on wireless architecture including Wireless Local Area Network and Long Term Evolution Advanced communication is used for data transmission between moving buses and cars. The main advantages of the proposed architecture include both a reduction of data loading for top layer cloud server and effective data distribution on traffic jam highway where moving vehicles require video on demand (VOD) services from server. Through the description of real environment based on NS-2 network simulation, we conducted experiments to validate the proposed new architecture. Moreover, we show the feasibility and effectiveness for the connected car media service on highway.
With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권4호
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pp.59-66
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2017
Cloud computing has evolved into a core computing infrastructure for the internet that encompasses content, as well as communications, applications and commerce. By providing powerful computing and communications capabilities in the palm of the hand everywhere with a variety of smart devices, mobile applications such as virtual reality, sensing and navigation have emerged and radically changed the patterns people live. The data that is generated is getting bigger. Cloud computing, on the other hand, has problems with system load and speed due to the collection, processing and control of remote data. To solve this problem, fog computing has been proposed in which data is collected and processed at an edge. In this paper, we propose a system that dynamically selects a fog server that acts as a cloud in the edge. It serves as a mediator in the cloud, and provides information on the services and systems belonging to the cloud to the mobile device so that the mobile device can act as a fog. When the role of the fog system is complete, we provide it to the cloud to virtualize the fog. The heterogeneous problem of data of mobile nodes can be solved by using mDBaaS (Mobile DataBase as a Service) and we propose a system design method for this.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.22-29
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2022
Recently, with the development of mobile computing power, mobile-based VR and AR services are being developed. Due to network performance and computing power constraints, VR and AR services using large-capacity 3D content have limitations. A study on an efficient 3D content load method for a mobile device is required. The conventional method downloads all 3D content used for AR services at the same time. In this paper, we propose an active 3D content load according to the user's track. The proposed method is a partitioned 3D object load. Edge servers were installed for each area and connected through the MESH network. Partitioned load the required 3D object in the area referring to the user's location. The location is identified through the edge server information of the connected AP. The performance of the proposed method and the conventional method was compared. As a result of the comparison, the proposed method showed a stable Mobile AR Service. The results of this study, it is expected to contribute to the activation of edge server-based AR mobile services.
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.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4364-4384
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2021
The dynamic network state and the mobility of the terminals make the service function chain (SFC) orchestration mechanisms based on static and deterministic assumptions hard to be applied in SDN/NFV mobile edge computing networks. Designing dynamic and online SFC orchestration mechanism can greatly improve the execution efficiency of compute-intensive and resource-hungry applications in mobile edge computing networks. In order to increase the overall profit of service provider and reduce the resource cost, the system running time is divided into a sequence of time slots and a dynamic orchestration scheme based on an improved column generation algorithm is proposed in each slot. Firstly, the SFC dynamic orchestration problem is formulated as an integer linear programming (ILP) model based on layered graph. Then, in order to reduce the computation costs, a column generation model is used to simplify the ILP model. Finally, a two-stage heuristic algorithm based on greedy strategy is proposed. Four metrics are defined and the performance of the proposed algorithm is evaluated based on simulation. The results show that our proposal significantly provides more than 30% reduction of run time and about 12% improvement in service deployment success ratio compared to the Viterbi algorithm based mechanism.
최근 스마트기술의 발달로 의료정보플랫폼에서 환자의 생체데이터가 실시간으로 측정 및 데이터베이스에 축적되며, 환자의 응급상황을 판단할 수 있다. 또한, 의료진은 이동단말기를 이용하여 간단한 인증 이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이동단말기를 이용한 의료정보 접근에 있어 환자상황과 이동단말기를 고려한 인증에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 응급상황에서 의료진의 이동단말기를 이용한 의료정보 접근허가를 위해 빅데이터 처리 및 에지컴퓨팅 기반의 자동인증지원 의료정보플랫폼에 대해 연구하였다. 기 연구된 자동인증 시스템은 응급상황에서 사용자인증과 이동단말기인증을 동시에 수행하며, 상위 의료정보 접근권한을 인증된 의료진과 이동단말기에 부여하는 인증 시스템이다. 환자의 고혈압, 당뇨와 같은 환자상태를 고려한 응급상황을 판단하기 위해 빅데이터 처리 및 분석기법을 제안한 플랫폼에 적용하였다. 또한 환자의 빠른 응급상황 판단을 위해 에지컴퓨팅을 의료정보 서버 앞단에 두어 의료정보 서버 대신 에지컴퓨팅에서 응급상황을 판단하도록 하였다. 의료정보 서버는 입력된 환자정보와 축적된 생체데이터를 이용하여 응급상황 판단수치를 도출하고, 에지컴퓨팅에 전달하여 환자 맞춤형 응급상황을 판단하도록 하였다. 결론적으로, 제안한 의료정보플랫폼은 빅데이터 처리와 에지컴퓨팅을 통해 환자상태를 고려하고 응급상황을 빠르게 판단하였으며, 자동인증을 통해 응급상황에서의 신속한 인증과, 환자상황과 의료진의 역할에 따른 접근권한 부여를 통해 환자정보를 보호하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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