• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.789-798
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• 2016

본 논문에서는 home 소형셀 대비 넓은 커버리지를 갖고 많은 사용자를 서비스 하는 enterprise/urban 소형셀 환경에서 적용할 수 있는 사용자 컨텍스트 기반 캐시 알고리즘을 제안한다. 소형셀 캐시 기법은 소형셀 사용자의 웹 트래픽을 소형셀 내부에 위치한 저장 공간에 저장하는 방법으로 코어망 트래픽을 감소시키는 효과가 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘과 달리 Mobile Edge Computing(MEC)의 개념을 적용하여 소형셀 내부가 아닌 edge server에 사용자 트래픽을 캐시하며 사용자 특성을 반영하기 위해 사용자를 그룹화한다. 또한, 그룹별 저장 공간의 크기를 달리하고, 캐시 업데이트 주기를 캐시 적중률에 따라 변경하여 코어망으로부터 제공받는 트래픽을 감소하고자 하였다. 성능 분석 결과 기존 알고리즘 대비 캐시 적중률 측면에서 약 11%, cache efficiency 측면에서 약 5.5%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권7호
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• pp.167-176
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• 2019

최근 소셜 네트워크, 비디오 스트리밍 등 이동통신망 환경에서 즐길 수 있는 서비스가 종류가 점점 증가함에 따라, 모바일 사용자(MU : Mobile User)는 이동통신 데이터를 소모하여 원하는 콘텐츠에 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 하지만 이동통신 환경 아래서, 모바일 사용자는 콘텐츠를 즐기기 위해 네트워크 서비스 제공자(SP : Service Provider)에게 높은 이동통신 데이터 요금을 내야한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 소개된 '데이터 스폰서(data sponsor)'기법은 모바일 사용자의 콘텐츠 접근성을 높이는 획기적인 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 서비스 제공자와 콘텐츠 제공자를 리더 그룹, 모바일 사용자를 추종자 그룹으로 하는 슈타켈버그 게임을 통해 최적의 요금 할인율을 결정짓는 알고리즘을 제안한다. 또한 모바일 사용자의 콘텐츠에 대한 접근성을 더욱 높이기 위해, 모바일 사용자에게 높은 인기가 있는 콘텐츠를 엣지 서버에 캐싱하는 엣지 캐싱을 게임이론의 다대다 매칭 게임을 통해 설계하는 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 데이터 스폰서 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 제공자들의 콘텐츠 소모에 대한 수익률 측면에서 6~11% 가량의 우위를 보였으며, 엣지 캐싱의 유무에 따라 콘텐츠 제공자의 수익률이 12% 향상됨을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제36권5호
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• pp.819-828
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• 2014

To solve the increasing popularity of video streaming services over the Internet, recent research activities have addressed the locality of content delivery from a network edge by introducing a storage module into a router. To employ in-network caching and persistent request routing, this paper introduces a hybrid content delivery network (CDN) system combining novel content routers in an underlay together with a traditional CDN server in an overlay. This system first selects the most suitable delivery scheme (that is, multicast or broadcast) for the content in question and then allocates an appropriate number of channels based on a consideration of the content's popularity. The proposed scheme aims to minimize traffic volume and achieve optimal delivery cost, since the most popular content is delivered through broadcast channels and the least popular through multicast channels. The performance of the adaptive scheme is clearly evaluated and compared against both the multicast and broadcast schemes in terms of the optimal in-network caching size and number of unicast channels in a content router to observe the significant impact of our proposed scheme.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.549-557
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• 2015

Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2496-2512
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• 2021

The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5673-5691
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• 2019

Information centric mobile network can significantly improve the data retrieving efficiency by caching contents at mobile edge. However, the cache pollution attack can affect the data obtaining process severely by requiring unpopular contents deliberately. To tackle the problem, we design an algorithm of mitigating cache pollution attacks in information centric mobile network. Particularly, the content popularity distribution statistic is proposed to detect abnormal behavior. Then a probabilistic caching strategy based on abnormal behavior is applied to dynamically maintain the steady-state distribution for content visiting probability and achieve the purpose of defense. The experimental results show that the proposed scheme can achieve higher request hit ratio and smaller latency for false locality content pollution attack than the CacheShield approach and the baseline approach where no mitigation approach is applied.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3329-3350
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• 2017

Installing caching and computing facilities in mobile edge networks is a promising solution to cope with the challenging capacity and delay requirements imposed on future mobile communication systems. The problem of optimal facility placement in mobile edge networks has not been fully studied in the literature. This is a non-trivial problem because the mobile edge network has a unidirectional topology, making existing solutions inapplicable. This paper considers the problem of optimal placement of a fixed number of facilities in a mobile edge network with an arbitrary tree topology and an arbitrary demand distribution. A low-complexity sequential algorithm is proposed and proved to be convergent and optimal in some cases. The complexity of the algorithm is shown to be $O(H^2{\gamma})$, where H is the height of the tree and ${\gamma}$ is the number of facilities. Simulation results confirm that the proposed algorithm is effective in producing near-optimal solutions.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.20-28
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• 2021

소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.110-113
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• 2022

인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권5호
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• pp.643-657
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• 2020

Sixth generation will exploit satellite, aerial, and terrestrial platforms jointly to improve radio access capability and unlock the support of on-demand edge cloud services in three-dimensional (3D) space, by incorporating mobile edge computing (MEC) functionalities on aerial platforms and low-orbit satellites. This will extend the MEC support to devices and network elements in the sky and forge a space-borne MEC, enabling intelligent, personalized, and distributed on-demand services. End users will experience the impression of being surrounded by a distributed computer, fulfilling their requests with apparently zero latency. In this paper, we consider an architecture that provides communication, computation, and caching (C3) services on demand, anytime, and everywhere in 3D space, integrating conventional ground (terrestrial) base stations and flying (non-terrestrial) nodes. Given the complexity of the overall network, the C3 resources and management of aerial devices need to be jointly orchestrated via artificial intelligence-based algorithms, exploiting virtualized network functions dynamically deployed in a distributed manner across terrestrial and non-terrestrial nodes.