• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.240-242
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• 2014

지금까지 모바일을 위한 본격적인 보안 소프트웨어 연구는 대부분 모바일 기기의 성능 제약 때문에 서버를 활용하는 서버-클라이언트 모델로 진행이 되었다. 본 논문에서는 서버-클라이언트 모델과 비슷하게 서버를 활용하면서도 다른 추가적인 이점을 가질 수 있는 모바일 수행 오프로딩 프레임워크를 활용한 모바일 기기의 보안 가능성에 대해 이야기한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.246-248
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• 2014

스마트폰 및 태블릿에서 동작하는 모바일 어플리케이션은 날이 갈수록 복잡하고 다양해지고 있다. 특히, 3D 게임과 같이 렌더링 연산을 주로 사용하는 어플리케이션은 많은 연산량을 필요로 하며 소모하는 전력 또한 매우 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연산의 일부를 클라우드와 같은 강력한 외부 자원을 활용하여 처리하는 오프로딩 기술이 제안되었으나, 특정 어플리케이션이 아닌 일반적인 어플리케이션을 대상으로 한 연구들이 대부분이다. 본 논문에서는 3D 렌더링 어플리케이션을 보다 더 효율적으로 구동시키기 위하여 오프로딩 기술이 가져야 할 특성 및 구조에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.822-825
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• 2012

모바일 디바이스의 사용이 폭발적으로 증가하고 있고, 특히 스마트폰을 위한 많은 어플리케이션이 소개 되고 있지만, 여전히 스마트폰이 가지는 낮은 하드웨어 성능과 제한적인 배터리용량은 PC 환경을 대체하기가 어렵다. 본 논문에서는 클라우드가 가지는 서버 환경을 통해서 모바일 디바이스의 특정 태스크를 서버 사이드로 오프로딩 하여 실행하고, 단말은 그 결과만 전달받는 방식의 모바일 오프로딩 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 모바일 오프로딩의 방법이 어플리케이션의 응답성을 높일 수 있음을 확인하였다. 또한 제시된 오프로딩 기법을 통해서 단말의 CPU utilization을 줄이고, 따라서 단말의 소모전력을 최대 70%까지 줄일 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.17 no.2
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• pp.297-305
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• 2021

Large amount of data is being generated in gaming servers due to the increase in the number of users and the variety of game services being provided. In particular, load balancing schemes for gaming servers are crucial consideration. The existing literature proposes algorithms that distribute loads in servers by mostly concentrating on load balancing and cooperative offloading. However, many proposed schemes impose heavy restrictions and assumptions, and such a limited service classification method is not enough to satisfy the wide range of service requirements. We propose a load balancing agent that combines the dynamic allocation programming method, a type of greedy algorithm, and proximal policy optimization, a reinforcement learning. Also, we compare performances of our proposed scheme and those of a scheme from previous literature, ProGreGA, by running a simulation.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• v.6 no.4
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• pp.226-232
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• 2018

The rapid pace of growth in internet usage and rich mobile applications and with the advantage of incredible usage of internet enabled mobile devices the Green Mobile Crowd Computing will be the suitable area to research combining with cloud services architecture. Our proposed Framework will deploy the eHealth among various health care sectors and pave a way to create a Green Mobile Application to provide a better and secured way to access the Products/ Information/ Knowledge, eHealth services, experts / doctors globally. This green mobile crowd computing and cloud architecture for healthcare information systems are expected to lower costs, improve efficiency and reduce error by also providing better consumer care and service with great transparency to the patient universally in the field of medical health information technology. Here we introduced novel architecture to use of cloud services with crowd sourcing.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.88-90
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• 2013

With the continuous growth of a number of high-quality multimedia services for handheld devices, the lack of power resources becomes an increasingly critical issue. One of the ways to overcome existing problem is to make multimedia data processing more efficient. In order to do that this paper introduces a video streaming application for Android platform which, while being used along with offloading technique, may provide an efficient progressive download service for user devices along with relief of media servers.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.22 no.4
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• pp.310-328
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• 2022

Internet of things (IoT) has emerged as the most popular technique that facilitates enhancing humans' quality of life. However, most time sensitive IoT applications require quick response time. So, processing these IoT applications in cloud servers may not be effective. Therefore, fog computing has emerged as a promising solution that addresses the problem of managing large data bandwidth requirements of devices and quick response time. This technology has resulted in processing a large amount of data near the data source compared to the cloud. However, efficient management of computing resources involving balancing workload, allocating resources, provisioning resources, and scheduling tasks is one primary consideration for effective computing-based solutions, specifically for time-sensitive applications. This paper provides a comprehensive review of the source management strategies considering resource limitations, heterogeneity, unpredicted traffic in the fog computing environment. It presents recent developments in the resource management field of the fog computing environment. It also presents significant management issues such as resource allocation, resource provisioning, resource scheduling, task offloading, etc. Related studies are compared indifferent mentions to provide promising directions of future research by fellow researchers in the field.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.17 no.2
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• pp.118-123
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• 2022

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.100-103
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• 2021

IoT 와 인공지능을 접하려는 시도는 최근 들어서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문은 컴퓨팅 파워가 제한되는 작은 디바이스 IoT 의 한계를 극복하기 위하여 ROS 를 이용하여 복잡한 연산을 무선 통신으로 오프로딩하는 기법을 제안한다. 제안된 자율주행카드 시스템은 카트 이용 고객 개개인을 검출하고 추적하되 컴퓨터 비전 알고리즘과 LiDAR 센서를 이용하며, 음성인식 알고리즘을 적용하여 기계와 인간의 감성공학적 소통이 가능한 융합형 자율주행카트를 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.70-73
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• 2021

Mobile Edge Computing(MEC)는 사용자 근처에서 서비스를 제공하기 때문에 사물인터넷에서 주목받고 있는 기술이다. 오프로딩을 통한 MEC 서버의 활용은 제한된 배터리 수명이나 계산 능력을 갖는 디바이스들에게 매우 유용하다. 본 논문은 강한 신뢰도가 요구되는 산업 사물인터넷(Industrial IoT, IIoT) 시나리오를 가정하여, 태스크를 실행할 때 발생하는 에너지 소모량과 지연시간을 최적화하며 신뢰도를 보장하는 오프로딩 기법을 제시한다. 본 연구는 실험을 통해 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 기법의 성능을 분석하였다.