기존 클라우드 기반 Internet-of-Things(IoT) 시스템의 네트워크 정체와 서버 과부하로 인한 지연, 데이터 이동으로 인한 보안 및 프라이버시 이슈를 해결하기 위하여 엣지 기반의 IoT 시스템으로 IoT의 패러다임이 움직이고 있다. 하지만 엣지 기반의 IoT 시스템은 여러 제약으로 인하여 처리 성능과 동작의 유연성이 부족한 치명적인 문제점을 가지고 있다. 처리 성능을 개선하기 위하여 응용 특화 하드웨어를 엣지 디바이스에 구현할 수 있지만, 고정된 기능으로 인하여 특정 응용 이외에는 성능 향상을 보여줄 수 없다. 본 논문은 엣지 디바이스의 제한된 하드웨어 자원에서 다양한 응용 특화 하드웨어를 주문형 부분 재구성을 통해 사용할 수 있고, 이를 통해 엣지 디바이스의 처리 성능과 동작의 유연성을 증가시킬 수 있는 엣지 중심의 Metamorphic IoT(mIoT) 플랫폼을 소개한다. 실험 결과에 따르면, 재구성 알고리즘을 엣지에서 실행하는 엣지 중심의 mIoT 플랫폼은 재구성 알고리즘을 서버에서 실행하는 이전 연구에 비해 엣지의 서버 접근 횟수를 최대 82.2% 줄일 수 있었다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
통신 인프라를 공유하고 클라우드 자원을 유연하게 제공하는 개방형 IoT 플랫폼을 활용함으로써 스마트 서비스 개발 시간과 비용이 절약될 수 있다. 본 논문에서는 물리 IoT 디바이스를 가상의 IoT 디바이스로 구현하고 서비스 개발자가 가상 디바이스와 연동하도록 하는 엣지 컴퓨팅 기반 가상 IoT 시스템을 개방형 IoT 플랫폼으로 제안한다. 물리 IoT 디바이스 인근 엣지 클라우드 내 관리 서버는 물리 IoT 디바이스에 대응되는 가상 IoT 디바이스의 생성, 이동, 제거를 관리한다. 논문에서는 가상 IoT 시스템의 주요 구성 요소인 관리 서버와 물리 IoT 디바이스 그리고 가상 IoT 디바이스의 동작을 정의하고 동작을 수행하기 위해 필요한 통신 프로토콜을 설계한다. 마지막으로 모의실험을 통해 각 구성 요소가 정의된 상태와 동작을 설계된 것과 같이 수행함을 확인함으로써 엣지 클라우드 기반 가상 IoT 시스템 성능을 검증한다.
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.
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.
본 논문에서는 운동 재활 서비스에 제공할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반의 운동 데이터 수집 디바이스를 제안한다. 기존 클라우드 컴퓨팅 방식에서는 사용자가 급증하는 경우 데이터 센터의 처리량이 증가하여 많은 지연 현상을 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 이용하여 사용자측에서 3차원 카메라를 통한 영상 정보를 기반으로 포즈 에스티메이션을 적용한 신체 관절의 키포인트 위치를 측정하고 추정하여 서버에 전송하는 디바이스를 설계하고 구현하였다. 본 연구의 결과를 통하여 클라우드 시스템에 부하없이 원활한 정보 수집 환경을 구축할 수 있으며 운동 재활을 원하는 다양한 사용자를 대상으로 IoT 및 엣지 컴퓨팅 기술을 통한 개인 맞춤형 재활운동 코칭 시스템에 활용될 수 있을 것이다.
정보기술과 전력 공급 시스템을 결합하여 전력 공급자와 소비자 간의 실시간 정보 교환을 통해 에너지 효율을 극대화하는 스마트 그리드 시스템이 등장했다. 중앙 클라우드 서버와 스마트 그리드 IoT 기기 사이에서 전력 관련 정보 수집 및 데이터저장 처리하는 엣지 서버를 활용하여 스마트 그리드 시스템을 위한 블록체인 기반의 사용자 인증 기법이 제안되고 있다. 최근, 스마트 그리드 환경에서 보안을 강화하기 위해 인증 방식이 제안되고 있지만 여전히 많은 취약점이 보고되고 있다. 본 논문은 블록체인을 이용한 엣지 컴퓨팅 기반의 스마트 그리드에서 사용자의 프라이버시와 익명성을 보장하기 위한 새로운 상호 인증 기법을 제시한다. 제안된 방식에서는 키 자료 업데이트 및 폐기와 같은 키 관리의 효율성을 위해 스마트 계약을 사용합니다. 마지막으로 제안하는 기법이 사용자의 스마트 그리드-IoT 기기와 에지 서버 간의 세션 키를 안전하게 설정함과 동시에 익명성을 보장함을 증명한다.
IoT (Internet of Things)장치들은 열악한 환경, 저용량, 저성능 프로세서로 인해 기존의 유선망이나 무선망의 인증 방법을 적용하기가 어렵다. 특히 블록체인과 같은 방법을 IoT 환경에 적용하기에는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 생체정보 중 일회용 템플릿의 인증을 수행하는 서버 역할을 위해 엣지 컴퓨팅을 이용한다. 이와 같은 환경에서 ECC (elliptic curve cryptographic)를 기반으로 IoT-EC(edge computing) 시스템을 활용하여 가볍고 강한 인증 절차를 제안하고 이에 대한 안전성을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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