• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권11호
• /
• pp.3030-3049
• /
• 2023

With the development and wide application of hybrid network computing modes like cloud computing, edge computing and fog computing, the customer service requests and the collaborative optimization of various computing resources face huge challenges. Considering the characteristics of network environment resources, the optimized deployment of service resources is a feasible solution. So, in this paper, the optimal goals for deploying service resources are customer experience and service cost. The focus is on the system impact of deploying services on load, fault tolerance, service cost, and quality of service (QoS). Therefore, the alternate node filtering algorithm (ANF) and the adjustment factor of cost matrix are proposed in this paper to enhance the system service performance without changing the minimum total service cost, and corresponding theoretical proof has been provided. In addition, for improving the fault tolerance of system, the alternate node preference factor and algorithm (ANP) are presented, which can effectively reduce the probability of data copy loss, based on which an improved cost-efficient replica deployment strategy named ICERD is given. Finally, by simulating the random occurrence of cloud node failures in the experiments and comparing the ICERD strategy with representative strategies, it has been validated that the ICERD strategy proposed in this paper not only effectively reduces customer access latency, meets customers' QoS requests, and improves system service quality, but also maintains the load balancing of the entire system, reduces service cost, enhances system fault tolerance, which further confirm the effectiveness and reliability of the ICERD strategy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.419-421
• /
• 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
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.238-240
• /
• 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.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권7호
• /
• pp.27-42
• /
• 2023

클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.145-148
• /
• 2018

클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.621-623
• /
• 2022

본 논문은 FEC (Fog Edge Computing) 환경의 모바일 장치에서 요구되는 서비스의 구현 모듈을 에지 서버에 부분 오프로딩하기 위하여, 서비스 구현 모듈의 DAG 토폴로지에 포함된 분기구조의 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 최소-컷 문제를 적용하여 분기구조들의 오프로딩 여부 결정, 부분 모듈들의 실행위치 결정 및 최적 실행경로 추출에 유용하게 사용된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권10호
• /
• pp.4865-4885
• /
• 2019

We propose a FPGA based design that performs real-time power-efficient analysis of heterogeneous sensor data using adaptive ANN on edge gateway of smart military wearables. In this work, four independent ANN classifiers are developed with optimum topologies. Out of which human activity, BP and toxic gas classifier are multiclass and ECG classifier is binary. These classifiers are later integrated into a single adaptive ANN hardware with a select line(s) that switches the hardware architecture as per the sensor type. Five versions of adaptive ANN with different precisions have been synthesized into IP cores. These IP cores are implemented and tested on Xilinx Artix-7 FPGA using Microblaze test system and LabVIEW based sensor simulators. The hardware analysis shows that the adaptive ANN even with 8-bit precision is the most efficient IP core in terms of hardware resource utilization and power consumption without compromising much on classification accuracy. This IP core requires only 31 microseconds for classification by consuming only 12 milliwatts of power. The proposed adaptive ANN design saves 61% to 97% of different FPGA resources and 44% of power as compared with the independent implementations. In addition, 96.87% to 98.75% of data throughput reduction is achieved by this edge gateway.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.103-111
• /
• 2019

The IoT-driven large-scaled systems consist of connected things with on-chip executable embedded software. These light-weighted embedded things have limited hardware space, especially small size of on-chip flash memory. In addition, on-chip embedded software in flash memory is not easy to update in runtime to equip with latest services in IoT-driven applications. It is becoming important to develop light-weighted IoT devices with various software in the limited on-chip flash memory. The remote instruction execution in cloud via IoT connectivity enables to provide high performance software execution with unlimited software instruction in cloud and low-power streaming of instruction execution in IoT edge devices. In this paper, we propose a Cloud-IoT asymmetric structure for providing high performance instruction execution in cloud, still low power code executable thing in light-weighted IoT edge environment using remote instruction execution. We propose a simulated approach to determine efficient partitioning of software runtime in cloud and IoT edge. We evaluated the instruction cloudification using remote instruction by determining the execution time by the proposed structure. The cloud-connected instruction set simulator is newly introduced to emulate the behavior of the processor. Experimental results of the cloud-IoT connected software execution using remote instruction showed the feasibility of cloudification of on-chip code flash memory. The simulation environment for cloud-connected code execution successfully emulates architectural operations of on-chip flash memory in cloud so that the various software services in IoT can be accelerated and performed in low-power by cloudification of remote instruction execution. The execution time of the program is reduced by 50% and the memory space is reduced by 24% when the cloud-connected code execution is used.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권12호
• /
• pp.1571-1576
• /
• 2018

최근 모바일 디바이스의 가장 주목받는 변화는 계산 성능의 획기적인 향상, 저장 용량의 대폭적인 증가, 인터넷의 상시 연결, 그리고 디스플레이 기술의 정교한 발전으로 꼽을 수 있다. 이에 따라, 모바일 디바이스를 활용한 데이터베이스 응용이 새롭게 등장하고 있다. 이러한 응용에는 모바일 서버용 데이터베이스, 에지 컴퓨팅을 위한 데이터베이스, 포그 컴퓨팅 등이 있다. 따라서 현재 출시된 모바일 데이터베이스에 주목하고 그러한 응용들에 적합한 성능을 가지고 있는지 주목하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 대표적이고 우수한 모바일 데이터베이스인 SQLite3를 선택하여 갱신 성능 및 특성을 테스트하기 위한 실험을 실시한다. 실험 결과를 평가하기 위하여 동일한 환경에서 Oracle 데이터베이스의 결과와 비교하였다. 실험 결과 SQLite3의 Insert 성능은 개선 여지가 많았으며, Update 성능은 아주 우수한 것으로 밝혀졌다. 특히 Range Query에 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권9호
• /
• pp.1117-1122
• /
• 2020

모바일 기기의 성능 향상과 활용 분야가 점점 커지고 넓어지고 있다. 이러한 추세에 따라 모바일 기기에서 데이터베이스 엔진을 사용하는 응용 분야도 보편화되고 있다. 모바일 데이터베이스를 필요로 하는 응용은 모바일 서버용 데이터베이스, 에지 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅 등이 있다. 그런데, 가장 대표적이고 널리 사용되는 모바일 데이터베이스는 SQLite3이다. 이 논문에서는 이 SQLite3의 파일 시스템 별 갱신 성능을 테스트하고 비교 평가하고자 한다. 모바일 환경에서 파일 시스템에 따른 갱신 성능은 제한된 H/W 환경에서 중요한 성능 요인으로 작용한다. 비교 파일 시스템은 가장 보편적으로 사용되는 FAT, Ext2, 그리고 NTFS로 선정하였다. 동일한 조건에서 각 파일 시스템들의 갱신 성능 및 특성을 테스트하기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과로부터 각 데이터베이스 갱신 패턴에 따른 파일 시스템 별 장단점을 분석할 수 있었다.