최근, 모바일 장치는 컴퓨터와 비슷한 기능을 갖추고 있다. 그러나, 모바일 장치는 낮은 처리 능력, 제한된 메모리, 예측할 수 없는 연결 및 제한된 배터리 수명 등 과 같은 제약으로 인해 제한된 리소스를 가지고 있다. 모바일 장치의 능력을 향상시키기 위한 아이디어는 컴퓨팅 인프라 모바일 장치로부터 부하를 이동하는 클라우드 컴퓨팅 및 가상화 기술을 사용하는 것이다. 이러한 기술은 모바일 장치에서 resource-rich cloud 또는 서버로 많이 계산되는 리소스를 이동하는 기술로 구성된다. 이러한 기술에 대한 목표를 달성하기 위하여, 연구자들은 모바일 클라우드 애플리케이션 모델을 설계를 하고 있었다. 이 논문에서 우리는 cloudlet architecture에 대해 강조하고, 그 방법론과 cloudlet과 모바일 장치사이에서 영향 측정에 대해 설계에 대해 연구한다.
모바일 디바이스의 성능 발전에 따라 높은 연산 능력을 요구하는 어플리케이션이 증가하고 있다. 3D 프로세싱, 영상 인코팅, 벡터 이미지 처리 등 연산량이 많아 기존에 데스크탑 컴퓨터에서 처리하던 작업들이 모바일 디바이스로 이전되고 있다. 그러나 모바일 디바이스 하드웨어의 발전 속도와 상이하게 사용자의 모바일 디바이스 교체 주기는 발전 속도를 따라잡지 못하고 있다. 따라서 추가적인 비용부담 없이 모바일 디바이스의 연산 능력을 향상시키기 위해 Mobile Cloud Computing(MCC)의 필요성이 대두되고 있다. MCC는 다수의 모바일 디바이스 리소스를 통합 관리하고 자원 서비스를 제공함으로써 작업 처리 및 자원 고가용성등의 성능 향상이 가능하다. 본 연구에서는 MCC 인프라 구축 방법인 Mobile Resource Integration(MRI)와 MRI에 적용되는 오프로드 방법을 제안한다. 모바일 디바이스로만 구성된 MRI는 분산된 모바일 디바이스로 작업를 분할 전송 처리는 방법이다. 이를 통해 중거리 및 원거리 통신망 연결이 어려운 경우에 단일 모바일 디바이스의 작업 처리 대비 높은 향상 속도를 보인다.
최근까지 모바일 디바이스와 고성능 클라우드 서버는 동일한 DVM 실행시간 환경에서 오프로딩을 통해 모바일 디바이스의 어플리케이션에 대해 실행속도 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 실행시간 환경이 네이티브 어플리케이션을 지원하는 ART로 완전하게 전환되는 상황에서 DVM에서 실행되고 있는 모바일 레거시 어플리케이션에 대해 모바일 디바이스의 복잡한 계산 부담을 줄여 실행속도를 향상시고, 이를 통해 배터리 소모를 감소시키는 프로세스 단위 오프로딩 프레임워크에 대한 설계 내용을 제시한다.
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.
본 논문은 최근 이동통신 네트워크에서 폭발적으로 증가하고 있는 비디오 트래픽이 야기한 문제와 요구사항의 해결책으로써, SDN(Software Defined Network)을 기반으로 하는 다중 무선 접속 기술(Multiple Radio Access Technology)의 제어 기법을 제안하고 그 성능을 자체 구축한 테스트베드를 통하여 평가한다. 이를 위하여, 먼저 사업자 입장에서 3rd-party의 비디오 트래픽을 사업자망으로부터 우회(off-loading)시키는 방안의 필요성과, 사용자에게 저비용으로 고속의 대용량 비디오 콘텐츠 서비스를 제공하는 방안에 대하여 논의한다. 또한 성능평가를 위한 테스트베드는 OpenStack 클라우드 및 SDN 기반으로 구축 하였다. 이를 통해, OpenFlow와 Open Switch를 이용하여 2개의 2.4GHz 무선 랜 링크와 3개의 5GHz 무선 랜 링크가 동시에 하나의 서비스를 지원하도록 함으로서 820 Mbps 급의 초고속 클라우드 비디오 서비스를 위한 전송 속도를 실현하였다.
오늘날, 모바일 장치는 현재 응용 프로그램의 넓은 범위를 지원 할 수 있습니다. 불행히도, 일부 응용 프로그램은 늘어나는 계산 능력을 필요로 하고 모바일 장치는 이러한 낮은 처리 능력, 제한된 메모리, 예측할 수없는 연결 및 제한된 배터리 수명으로 제약에 자원이 한정되어 있습니다. 모바일 장치의 한계를 극복하기 위해 연구자들은 강력한 컴퓨팅 인프라 모바일 장치에서의 작업 부하를 이동하기 위해 가상화 기술을 사용하여 모바일 장치에 클라우드 컴퓨팅 서비스를 확장하는 상상합니다. 이러한 기술은 인프라 자원이 풍부한 클라우드 또는 서버에 모바일 장치에서 자원을 많이 소비하는 계산의 이행으로 구성되어 있습니다. 본 논문에서 클라우드 아키텍처 기능에 클라우드과 모바일 장치 사이의 거리의 영향을 분석합니다.
사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.
클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.
최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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