• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1597-1608
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• 2016

Recently, a number of solutions were proposed to address the challenges and issues of vehicular networks. Vehicular Cloud Computing (VCC) is one of the solutions. The vehicular cloud computing is a new hybrid technology that has a remarkable impact on traffic management and road safety by instantly using vehicular resources. In this paper, we study an important vehicular cloud service, content-based delivery, that allows future vehicular cloud applications to store, share and search data totally within the cloud. We design a VCC-based system architecture for efficient sharing of vehicular contents, and propose a Hierarchical Hybrid Content Delivery scheme using Bloom Filter (H2CDBF) for efficient vehicular content delivery in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs). The performance of the proposed H2CDBF is evaluated through an analytical model, and is compared to the proactive content discovery scheme, Bloom-Filter Routing (BFR).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.419-421
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• 2018

Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.238-240
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• 2018

Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.

• 정보와 통신
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• 제31권3호
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• pp.103-116
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• 2014

This paper proposes the design of Vehicular Cyber-Physical Systems (called VCPS) based on vehicular cloud for smart road networks. Our VCPS realizes mobile cloud computing services where vehicles themselves or mobile devices (e.g., smartphones and tablets of drivers or passengers in vehicles) play a role of both cloud server and cloud client in the vehicular cloud. First, this paper describes the architecture of vehicular networks for VCPS and the delay modeling for the event prediction and data delivery, such as a mobile node's travel delay along its navigation path and the packet delivery delay in vehicular networks. Second, the paper explains two VCPS applications as smart road services for the driving efficiency and safety through the vehicular cloud, such as interactive navigation and pedestrian protection. Last, the paper discusses further research issues for VCPS for smart road networks.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권12호
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• pp.449-454
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• 2014

무인 자동차의 시대가 도래하면서, 차량 간 통신 네트워크인 Vehicular Ad hoc NETwork(VANET)의 중요성이 점점 더해지고 있다. 지금까지 VANET의 연구가 많이 진행되었으나, 기존의 연구는 각 자동차의 통신적인 측면만 연구하고, 차량에 설치된 On Board Unit(OBU)의 계산 능력, 저장 공간 등을 효율적으로 사용하지 못하는 한계점이 있었다. 그러나 최근 나온 VANET cloud computing(VCC) 개념은 높아진 각 자동차의 능력을 효율적으로 이용하여, 유용하게 사용하는 것에 초점을 맞추어 이러한 한계점을 해결하였다. 그러나 지금까지 진행된 연구에서는 VCC의 초기 클라우드 생성 부분과 사용자 추가 부분의 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문은 이러한 부분을 보완한, VCC 아키텍처를 제안한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.142-145
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• 2014

지금까지 교통사고 예방을 위한 도로 정보 등을 제공하기 위해 차량 간 통신 네트워크인 Vehicular Ad hoc NETwork (VANET)연구가 활발히 진행되어왔다. 그러나 각 자동차의 On board unit (OBU)의 계산 능력, 저장 공간 등을 효율적으로 사용하는 연구는 진행되어 오지 않았다. 2011년 Olariu et al. 가 cloud computing을 기존의 VANET에 적용하는 개념인 Autonomous Vehicular cloud[1]를 제시하면서 새로운 VANET 연구의 새로운 장을 열었다. 기존의 VANET연구는 지금까지의 각각의 자동차의 통신 성능을 높이는 것에 초점을 맞추었지만, 새로운 아이디어는 높아진 각 자동차의 능력을 효율적으로 이용하여, 유용하게 사용하는 것에 초점을 맞추었다. 이것은 Intelligent Transport System (ITS)의 구축에 한발 더 나아갈 수 있게 하였다. 그 이후 VANET cloud computing (VCC)에 관한 많은 연구들이 진행되었으나 보안적인 측면에서는 아직 연구가 미흡한 실정이다. 그래서 본 논문에서는 보안을 보완한 VCC 아키텍처를 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.183-189
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• 2018

최근 차량 무선통신 기술이 발달됨에 따라 차량과 클라우드 기술을 접목한 차량 클라우드(Vehicular Cloud)의 관심이 높아지고 있다. 기존 기법들은 이동성이 있는 V2V(Vehicle-to-Vehicle)와 V2I(Vehicle-to-infrastructure)의 차량 네트워크를 기반으로 데이터 수집을 하거나 중앙 서버와의 실시간 통신을 통한 클라우드 서비스에 집중하고 있다. 본 논문에서는 주차된 차량을 클라우드 형태로 그룹화 하여 데이터센터로 활용하기 위한 연구에 초점을 맞춘다. 먼저 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 활용하는 차량 데이터센터 모델을 제시한다. 또한 차량 데이터센터 모델에서 각 차량의 이탈율을 고려한 예상 실행시간을 계산하고 이를 활용하는 자원 선택 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 예상 실행시간 관점에서 제안된 자원 선택 기법이 기존 기법에 비해 더 향상됨을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권11호
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• pp.263-270
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• 2019

최근 주목받는 기술인 차량 클라우드 컴퓨팅은 운전자들에게 다양한 차량 응용 어플리케이션을 위한 클라우드 서비스를 제공해 줄 수 있다. 차량 클라우드는 각각의 차량들이 보유한 리소스를 서로 공유하는 차량들의 집합이다. 차량 클라우드를 형성하기 위해 차량들은 차량 대 차량(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 서로 협력해야 한다. 차량 클라우드 형성을 위해 협력하는 차량들은 각각의 속도와 이동 방향 및 현재 위치가 다르므로 차량 클라우드는 다중 홉에 걸쳐 형성되어야 한다. 다중 홉 통신을 이용한 차량 클라우드 형성은 간헐적인 무선 연결성과 제한된 리소스를 보유한 차량의 수가 적은 환경으로 인해 차량 클라우드의 형성이 어렵다. 따라서, 다중 홉 통신 방식을 이용한 차량 클라우드 형성은 차량 간 통신의 안정성을 높여 클라우드의 형성 및 서비스 효율을 높이고, 서비스 지연시간 및 차량 간 교환 패킷의 수 등에서 개선 방안이 필요하다. 본 논문은 요청 차량과 가용 리소스를 제공하는 제공 차량들 간의 연결 시간을 고려하여 클라우드 형성 및 서비스 효율을 높이고 서비스 지연과 전송 패킷의 수를 줄이는 다중 홉 클라우드 형성 방안을 제안한다. 제안 방안은 차량들 사이의 연결 시간을 기반으로 홉과 홉을 연결하기 위한 중간 차량을 선택하여 다중 홉 차량 클라우드 형성의 실패율을 감소시킨다. 다양한 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안 방안이 기존의 방안보다 향상된 성능을 보이는지 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.383-403
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• 2021

With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.