KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.11
no.7
/
pp.3329-3350
/
2017
Installing caching and computing facilities in mobile edge networks is a promising solution to cope with the challenging capacity and delay requirements imposed on future mobile communication systems. The problem of optimal facility placement in mobile edge networks has not been fully studied in the literature. This is a non-trivial problem because the mobile edge network has a unidirectional topology, making existing solutions inapplicable. This paper considers the problem of optimal placement of a fixed number of facilities in a mobile edge network with an arbitrary tree topology and an arbitrary demand distribution. A low-complexity sequential algorithm is proposed and proved to be convergent and optimal in some cases. The complexity of the algorithm is shown to be $O(H^2{\gamma})$, where H is the height of the tree and ${\gamma}$ is the number of facilities. Simulation results confirm that the proposed algorithm is effective in producing near-optimal solutions.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2019.01a
/
pp.107-108
/
2019
모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)은 높은 컴퓨팅 성능을 요구하는 작업을 모바일 장치에서 가까운 MEC 서버로 오프로딩함으로써 모바일 서비스에 높은 계산 요구량을 효율적으로 제공할 수 있는 기술로 부상하였다. 본 논문에서는 실행 대기 시간과 장치 에너지 소비를 줄이기 위해 여러 가지의 독립적 작업을 통해 MEC 시스템에 대한 작업 오프로드 일정 및 전송 에너지 할당을 최적화하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과로 MEC 시스템에서 사용 가능한 무선 및 계산 리소스가 상대적으로 균형 잡혀있는 경우 작업 오프로딩 일정이 더 중요하다는 것을 확인했다.
Lusungu Josh Mwasinga;Syed Muhammad Raza;Duc-Tai Le ;Moonseong Kim ;Hyunseung Choo
Journal of Internet Computing and Services
/
v.24
no.2
/
pp.1-10
/
2023
The Multi-access Edge Computing (MEC) paradigm equips network edge telecommunication infrastructure with cloud computing resources. It seeks to transform the edge into an IT services platform for hosting resource-intensive and delay-stringent services for mobile users, thereby significantly enhancing perceived service quality of experience. However, erratic user mobility impedes seamless service continuity as well as satisfying delay-stringent service requirements, especially as users roam farther away from the serving MEC resource, which deteriorates quality of experience. This work proposes a deep reinforcement learning based service mobility management approach for ensuring seamless migration of service instances along user mobility. The proposed approach focuses on the problem of selecting the optimal MEC resource to host services for high mobility users, thereby reducing service migration rejection rate and enhancing service availability. Efficacy of the proposed approach is confirmed through simulation experiments, where results show that on average, the proposed scheme reduces service delay by 8%, task computing time by 36%, and migration rejection rate by more than 90%, when comparing to a baseline scheme.
We implemented a real-time cloud robotics application by offloading robot navigation engine over to 5G Mobile Edge Computing (MEC) sever. We also ran a fleet management system (FMS) in the server and controlled the movements of multiple robots at the same time. The mobile robots under the test were connected to the server through 5G SA network. Public 5G network, which is already commercialized, has been temporarily modified to support this validation by the network operator. Robot engines are containerized based on micro-service architecture and have been deployed using Kubernetes - a container orchestration tool. We successfully demonstrated that mobile robots are able to avoid obstacles in real-time when the engines are remotely running in 5G MEC server. Test results are compared with 5G Public Cloud and 4G (LTE) Public Cloud as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.18
no.1
/
pp.211-232
/
2024
In this paper, we consider the resource allocation and offloading decisions of device-to-device (D2D) cooperative UAV-assisted mobile edge computing (MEC) system, where the device with task request is served by unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with MEC server and D2D device with idle resources. On the one hand, to ensure the fairness of time-delay sensitive devices, when UAV computing resources are relatively sufficient, an optimization model is established to minimize the maximum delay of device computing tasks. The original non-convex objective problem is decomposed into two subproblems, and the suboptimal solution of the optimization problem is obtained by alternate iteration of two subproblems. On the other hand, when the device only needs to complete the task within a tolerable delay, we consider the offloading priorities of task to minimize UAV computing resources. Then we build the model of joint offloading decision and power allocation optimization. Through theoretical analysis based on KKT conditions, we elicit the relationship between the amount of computing task data and the optimal resource allocation. The simulation results show that the D2D cooperation scheme proposed in this paper is effective in reducing the completion delay of computing tasks and saving UAV computing resources.
The 5G is the 5th generation mobile network that provides enhanced mobile broadband, ultra-reliable & low latency communications, and massive machine-type communications. New services can be provided through multi-access edge computing, network function virtualization, and network slicing, which are key technologies in 5G mobile communication. However, these new technologies provide new attack paths and threats. In this paper, we analyzed the overall threats of 5G mobile communication through a literature review. First, defines 5G mobile communication, analyzes its features and technology architecture, and summarizes possible security issues. Addition, it presents security threats from the perspective of user devices, radio access network, multi-access edge computing, and core networks that constitute 5G mobile communication. After that, security requirements for threat factors were derived through literature analysis. The purpose of this study is to conduct a fundamental analysis to examine and assess the overall threat factors associated with 5G mobile communication. Through this, it will be possible to protect the information and assets of individuals and organizations that use 5G mobile communication technology, respond to various threat situations, and increase the overall level of 5G security.
Han, Longzhe;Maksymyuk, Taras;Bao, Xuecai;Zhao, Jia;Liu, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.13
no.9
/
pp.4572-4586
/
2019
Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.27
no.12
/
pp.93-100
/
2022
In this paper, we propose a mobile app for personalized rehabilitation exercise coaching and management service using an edge computing-based personalized exercise information collection system. The existing management method that relies on user input information has difficulty in examining the actual possibility of rehabilitation. In this paper, we implement an application that collects movement information along with body joint information through image information analysis based on edge computing at a remote location, measures the time and accuracy of the movement, and provides rehabilitation progress through correct posture information. In addition, in connection with the measurement equipment of the rehabilitation center, the health status can be managed, and the accuracy of exercise information and trend analysis information is provided. The results of this study will enable management and coaching according to self-rehabilitation exercises in a contactless environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.6
/
pp.2422-2443
/
2020
This paper studies a single-user Mobile Edge Computing (MEC) system where mobile device (MD) includes an application consisting of multiple computation components or tasks with dependencies. MD can offload part of each computation-intensive latency-sensitive task to the AP integrated with MEC server. In order to accomplish the application faultlessly, we calculate out the optimal task offloading strategy in a time-division manner for a predetermined execution order under the constraints of limited computation and communication resources. The problem is formulated as an optimization problem that can minimize the energy consumption of mobile device while satisfying the constraints of computation tasks and mobile device resources. The optimization problem is equivalently transformed into solving a nonlinear equation with a linear inequality constraint by leveraging the Lagrange Multiplier method. And the proposed dual Bi-Section Search algorithm Bi-JOTD can efficiently solve the nonlinear equation. In the outer Bi-Section Search, the proposed algorithm searches for the optimal Lagrangian multiplier variable between the lower and upper boundaries. The inner Bi-Section Search achieves the Lagrangian multiplier vector corresponding to a given variable receiving from the outer layer. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm has significant performance improvement than other baselines. The novel scheme not only reduces the difficulty of problem solving, but also obtains less energy consumption and better performance.
In recent years, the industry and research communities have focused on developing autonomous crack inspection approaches, which mainly include image acquisition and crack detection. In these approaches, mobile devices such as cameras, drones or smartphones are utilized as sensing platforms to acquire structural images, and the deep learning (DL)-based methods are being developed as important crack detection approaches. However, the process of image acquisition and collection is time-consuming, which delays the inspection. Also, the present mobile devices such as smartphones can be not only a sensing platform but also a computing platform that can be embedded with deep neural networks (DNNs) to conduct on-site crack detection. Due to the limited computing resources of mobile devices, the size of the DNNs should be reduced to improve the computational efficiency. In this study, an architecture called pruned crack recognition network (PCR-Net) was developed for the detection of structural cracks. A dataset containing 11000 images was established based on the raw images from bridge inspections. A pruning method was introduced to reduce the size of the base architecture for the optimization of the model size. Comparative studies were conducted with image processing techniques (IPTs) and other DNNs for the evaluation of the performance of the proposed PCR-Net. Furthermore, a modularly designed framework that integrated the PCR-Net was developed to realize a DL-based crack detection application for smartphones. Finally, on-site crack detection experiments were carried out to validate the performance of the developed system of smartphone-based detection of structural cracks.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.