• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권4호
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• pp.59-66
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• 2017

Cloud computing has evolved into a core computing infrastructure for the internet that encompasses content, as well as communications, applications and commerce. By providing powerful computing and communications capabilities in the palm of the hand everywhere with a variety of smart devices, mobile applications such as virtual reality, sensing and navigation have emerged and radically changed the patterns people live. The data that is generated is getting bigger. Cloud computing, on the other hand, has problems with system load and speed due to the collection, processing and control of remote data. To solve this problem, fog computing has been proposed in which data is collected and processed at an edge. In this paper, we propose a system that dynamically selects a fog server that acts as a cloud in the edge. It serves as a mediator in the cloud, and provides information on the services and systems belonging to the cloud to the mobile device so that the mobile device can act as a fog. When the role of the fog system is complete, we provide it to the cloud to virtualize the fog. The heterogeneous problem of data of mobile nodes can be solved by using mDBaaS (Mobile DataBase as a Service) and we propose a system design method for this.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1420-1427
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• 2016

본 논문은 통신 환경이 불안정하고 토폴로지가 수시로 변하는 CV(Connected Vehicle) 환경에서 Fog computing과 SDN의 장점을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 이를 위해서 먼저 중앙의 컨트롤러는 최신의 네트워크 토폴로지를 유지함으로써 현재 네트워크 상황을 파악할 수 있어야한다. 특히 모바일 환경에서는 컨트롤러가 수집하는 정보 중에서 노드의 움직임 정보가 중요하기 때문에 본 논문에서는 움직임 정보를 세 가지 종류로 세분화하여 관리하고 해당 정보를 효율적으로 활용하고자한다. 본 논문에서 제안하는 모바일 노드의 움직임 정보의 활용 방안은 크게 두 가지로 컨트롤 메시지 횟수를 조절함으로써 컨트롤 오버헤드를 줄이는 것과 통신 단절 시 효율적으로 복구할 수 있는 복구 프로세스를 제안하는 것이다. 복구 프로세스는 두 가지로 모바일 노드의 움직임 정보를 활용하여 연결 상태를 효율적으로 복구하는 방법과 cloud level과 fog level을 구별하여 경로 복구를 수행하는 방법이다. 시뮬레이션 결과, 주어진 환경에서 본 논문이 제안한 방법이 기존 방법에 비해 55% 가량의 컨트롤 오버헤드를 줄이고 통신 단절 시 끊김 시간을 5% 가량 단축시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.128-130
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• 2021

Smart cities collect data from thousands of IoT-based sensor devices for intelligent application-based services. Centralized cloud servers support application tasks with higher computation resources but introduce network latency. Fog layer-based data centers bring data processing at the edge, but fewer available computation resources and poor task allocation strategy prevent real-time data analysis. In this paper, tasks generated from devices are distributed as high resource and low resource intensity tasks. The novelty of this research lies in deploying a virtual node assigned to each cluster of IoT sensor machines serving a joint application. The node allocates tasks based on the task intensity to either cloud-computing or fog computing resources. The proposed Task Allocation Strategy provides seamless allocation of jobs based on process requirements.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1141-1163
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• 2019

In an effort to minimize operational expenses and supply users with more scalable services, distributed applications are actually going towards the Cloud. These applications, sent out over multiple environments and machines, are composed by inter-connecting independently developed services and components. The implementation of such programs on the Cloud is difficult and generally carried out either by hand or perhaps by composing personalized scripts. This is extremely error prone plus it has been found that misconfiguration may be the root of huge mistakes. We introduce AutoBot, a flexible platform for modeling, installing and (re)configuring complex distributed cloud-based applications which evolve dynamically in time. AutoBot includes three modules: A simple and new model describing the configuration properties and interdependencies of components; a dynamic protocol for the deployment and configuration ensuring appropriate resolution of these interdependencies; a runtime system that guarantee the proper configuration of the program on many virtual machines and, if necessary, the reconfiguration of the deployed system. This reduces the manual application deployment process that is monotonous and prone to errors. Some validation experiments were conducted on AutoBot in order to ensure that the proposed system works as expected. We also discuss the opportunity of reusing the platform in the transition of applications from Cloud to Fog computing.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.399-406
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• 2023

클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.786-792
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• 2022

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.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.225-232
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• 2022

When we drive a vehicle in an IoT environment, there is a problem in that information of car users is collected without permission. The security measures used in the existing wired network environment cannot solve the security problem of cars running in the Internet of Things environment. Information should only be shared with entities that have been given permission to use it. In this paper, we intend to propose a method to prevent the illegal use of vehicle information. The method we propose is to use attribute-based encryption and dynamic threshold encryption. Real-time processing technology and cooperative technology are required to implement our proposed method. That's why we use fog computing's proxy servers to build smart gateways in cars. Proxy servers can collect information in real time and then process large amounts of computation. The performance of our proposed algorithm and system was verified by simulating it using NS2.