• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.73-80
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• 2023

The recent growth in the use of mobile devices has contributed to increased computing and storage requirements. Cloud computing has been used over the past decade to cater to computational and storage needs over the internet. However, the use of various mobile applications like Augmented Reality (AR), M2M Communications, V2X Communications, and the Internet of Things (IoT) led to the emergence of mobile cloud computing (MCC). All data from mobile devices is offloaded and computed on the cloud, removing all limitations incorporated with mobile devices. However, delays induced by the location of data centers led to the birth of edge computing technologies. In this paper, we discuss one of the edge computing technologies, i.e., cloudlet. Cloudlet brings the cloud close to the end-user leading to reduced delay and response time. An algorithm is proposed for scheduling tasks on cloudlet by considering VM's load. Simulation results indicate that the proposed algorithm provides 12% and 29% improvement over EMACS and QRR while balancing the load.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.145-156
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• 2022

본 연구는 자율주행차 보안 강화를 목적으로 자율주행차 특징, 보안 위협, 국내외 컴플라이언스 등 자율주행차 보안 관련 현황 분석을 통해 보안 수준 점검 항목을 도출하였고 이를 토대로 AHP 모형에 적용하여 상대적 중요도를 확인하였다. 실증 분석 결과 사이버보안 관리체계 수립·이행, 암호화, 위험평가 등의 순으로 중요도 우선 순위가 나타났다. 본 연구의 의의는 자율주행차관련 보안 수준 점검 항목을 도출하고 연구 모형을 실증함으로써 인명 피해까지 초래할 수 있는 사이버 보안 사고 감소 및 관련 기업들의 자율주행차 보안 관리 수준을 향상시킬 수 있다. 그리고 자율주행차 점검 항목의 상대적 중요도를 고려하여 점검을 수행한다면 보안 수준을 조기에 식별할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.165-171
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• 2013

차량 통신 프로토콜은 IEEE 802.11 WG과 P1609에서 진행하고 있는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)가 대표적이며, 보안 등을 제외한 MAC과 PHY에 대한 부분은 표준으로 제정되었다. 이러한 차량통신을 이용하여 운전자들의 안전과 전체 교통 흐름의 원활한 통제를 위해 국내외에서 많은 프로젝트가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교차로에서 좌회전 시도 시에 위험 상황이 예상되면 운전자에게 알려주기 위한 차량간 통신 기반 안전서비스 알고리즘을 설계하였고, 이를 실제 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 자차와 반대편에서의 접근차량에 대한 모델을 구성하고 충돌 위험이 있을 경우 운전자에게 HMI(Human Machine Interface)를 통해 경고를 주게 된다. 본 안전 서비스의 성능 테스트를 위해 테스트 차량을 이용하여 알고리즘을 시스템에 탑재하였으며, 테스트 케이스를 구성하여 성능 시험장에서 검증하였다. 테스트 결과로써, 우수한 성능을 나타냈으며, 앞으로 차량 통신 인프라가 설치된다면 V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신을 이용하여 본 알고리즘을 보다 정밀하게 보완해야 할 것이다.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.23-29
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• 2024

본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.

• 정보보호학회지
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• 제27권5호
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• pp.21-25
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• 2017

최근 자율주행차량 기술의 상용화가 임박함에 따라, 차량통신보안 기술의 중요성도 부각되고 있다. 이와 더불어 차량통신보안 표준화의 중요성도 대두되고 있으며, 그 일환으로 ITU-T SG17에서는 2017년 ITS 보안 연구반을 신설하여 표준화를 활발히 추진하고 있다. 특히, 최근 차량 소프트웨어 업데이트 규격이 표준 승인되었으며, V2X 통신 보안 가이드라인의 표준화가 활발히 진행되고 있다. 또한, 최근 회의에서 차내망 침입탐지시스템, 차량 접속 디바이스 보안 요구사항, 차량에지 컴퓨팅 보안 가이드라인 등이 신규 표준화 과제로 선정되었다. 본 논문에서는 SG17에서 신설된 ITS 보안 연구반에서의 표준화 동향을 살펴 본다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.406-412
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• 2022

Storing large amounts of data has always been a big problem from the beginning of computing history. Big Data has made huge advancements in improving business processes by finding the customers' needs using prediction models based on web and social media search. The main purpose of big data stream processing frameworks is to allow programmers to directly query the continuous stream without dealing with the lower-level mechanisms. In other words, programmers write the code to process streams using these runtime libraries (also called Stream Processing Engines). This is achieved by taking large volumes of data and analyzing them using Big Data frameworks. Streaming platforms are an emerging technology that deals with continuous streams of data. There are several streaming platforms of Big Data freely available on the Internet. However, selecting the most appropriate one is not easy for programmers. In this paper, we present a detailed description of two of the state-of-the-art and most popular streaming frameworks: Apache Ignite and Hazelcast. In addition, the performance of these frameworks is compared using selected attributes. Different types of databases are used in common to store the data. To process the data in real-time continuously, data streaming technologies are developed. With the development of today's large-scale distributed applications handling tons of data, these databases are not viable. Consequently, Big Data is introduced to store, process, and analyze data at a fast speed and also to deal with big users and data growth day by day.