• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.443-452
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• 2021

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 핵심 기술 중 하나는 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간에 데이터를 이동시켜 항상 사용자와 가까운 거리에서 서비스를 제공한다는 점이다. 그만큼 엣지 서버간의 데이터의 이동이 빈번하다. IoT 기술이 발전하고 사용영역이 확대됨에 따라 생성되는 데이터 또한 증가하기 때문에 각 데이터를 정확하게 추적하고 처리할 수 있는 기술이 필요하다. 개인정보와 같은 민감한 정보들에 대해서는 더욱 그러하다. 현재 클라우드 시스템 안에서 데이터들의 이동 및 유통에 대한 추적과 추적 기술에 기반한 데이터의 폐기 기술이 존재하지 않아 엣지 컴퓨팅 서비스의 사용자는 해당 데이터가 현재 어떤 곳에 위치하는지, 사용자가 데이터의 삭제를 요청할 경우 클라우드 시스템 내에서도 데이터가 제대로 제거되어 있는지 등을 확인할 수 없다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅환경에서 각 엣지 서버와 중앙 클라우드에 저장되는 데이터들에 대해 데이터의 이동과 유통에 대한 추적 데이터를 생성, 관리하는 추적 데이터 서버를 구축하여 엣지 컴퓨팅환경에서 저장된 모든 데이터의 흐름을 정확하게 추적할 수 있는 기술과 추적 데이터를 활용하여 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간의 이동하는 로컬 데이터와 분산 파일시스템에 저장된 데이터들을 정확하게 추적하고 이를 활용하여 데이터를 완벽하게 제거하는 기술을 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권6호
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• pp.78-87
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• 2020

With the evolution of the Internet of Things (IoT), a computing paradigm shift from cloud to edge computing is rapidly taking place to effectively manage the rapidly increasing volume of data generated by various IoT devices. Edge computing is computing that occurs at or near the physical location of a user or data source. Placing computing services closer to these locations allows users to benefit from faster and more reliable services, and enterprises can take advantage of the flexibility of hybrid cloud computing. This paper describes the concept and main benefits of edge computing and presents the trends and future prospects for edge computing technology.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.258-264
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• 2022

정보 통신 기술 (ICT)이 축사와 접목된 스마트 축사는 대부분 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 기반하고 있다. 클라우드 기반 스마트 축사는 응답 시간 증가, IoT 센서 증가에 따른 클라우드의 자원 부담, 망의 트래픽 부담과 같은 단점이 있고 인접한 IoT 디바이스와의 협업을 통한 장애 회복 메커니즘이 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 에지 컴퓨팅 기반 IoT 협업 시스템을 제안한다. 에지 디바이스의 비교적 제한적인 컴퓨팅 자원으로 클라우드의 웹 서버 기능을 분담하게 하여 클라우드에 필요한 자원을 절감하며, 사용자 요청에 대한 응답 시간을 개선하고자 한다. 또한 heartbeat 기반 장애 회복 메커니즘을 통하여 IoT 디바이스의 장애를 감지하고 그에 따른 적절한 조치를 하도록 하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.278-288
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• 2021

Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1101-1113
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• 2021

The rapid growth of sense-and-respond applications and the emerging cloud computing model present a new challenge: providing publish/subscribe middleware as a scalable and elastic cloud service. The publish/subscribe interaction model is a promising solution for scalable data dissemination over wide-area networks. In addition, there have been some work on the publish/subscribe messaging paradigm that guarantees reliability and availability in the face of node and link failures. These publish/subscribe systems are commonly used in information-centric networks and edge-fog-cloud infrastructures for IoT. The IoT has an edge-fog cloud infrastructure to efficiently process massive amounts of sensing data collected from the surrounding environment. In this paper. we propose a quorum-based hierarchical fault-tolerant publish/subscribe systems (QHFPS) to enable reliable delivery of messages in the presence of link and node failures. The QHFPS efficiently distributes IoT messages to the publish/subscribe brokers in fog overlay layers on the basis of proposing extended stepped grid (xS-grid) quorum for providing tolerance when faced with node failures and network partitions. We evaluate the performance of QHFPS in three aspects: number of transmitted Pub/Sub messages, average subscription delay, and subscritpion delivery rate with an analytical model.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.166-173
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• 2022

Recently, studies have been conducted on intelligent transportation systems (ITS) that provide safety and convenience to humans. Systems that compose the ITS adopt architectures that applied the cloud computing which consists of a high-performance general-purpose processor or graphics processing unit. However, an architecture that only used the cloud computing requires a high network bandwidth and consumes much power. Therefore, applying edge computing to ITS is essential for solving these problems. In this paper, we propose an edge artificial intelligence (AI) device based ITS. Edge AI which is applicable to various systems in ITS has been applied to license plate recognition. We implemented edge AI on a field-programmable gate array (FPGA). The accuracy of the edge AI for license plate recognition was 0.94. Finally, we synthesized the edge AI logic with Magnachip/Hynix 180nm CMOS technology and the power consumption measured using the Synopsys's design compiler tool was 482.583mW.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.62-65
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• 2018

This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2167-2175
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• 2017

최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.163-168
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• 2022

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.637-640
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• 2022

최근 빅데이터 및 인공지능의 중요성이 커짐에 따라 클라우드 시스템을 효율적으로 설계하고 관리하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 기술 발전으로 각 개인은 고성능의 컴퓨팅 자원을 소유하고 있지만, 이 자원이 대부분 잉여 자원으로써 낭비되고 있다는 점을 착안하여, 잉여 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위해 엣지 클라우드 환경에서 분산된 자원의 가용성을 확보하기 위한 방법을 제안한다.