• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권5호
• /
• pp.901-909
• /
• 2021

모바일 기기는 그 자체가 가지고 있는 연산 자원이 제한적이기 때문에 클라우드를 활용하여 컴퓨팅하거나 데이터를 저장하는 경향이 있다. 5G로 인해 실시간성이 중요해 짐에 따라, 중앙 클라우드보다 사용자에게 더 가까운 위치에서 컴퓨팅하는 엣지 클라우드에 관한 많은 연구가 수행되었다. 사용자가 현재 연결된 기지국의 엣지 클라우드와 물리적인 거리가 멀어질수록 네트워크 전송 속도가 느려지게 된다. 따라서 원활한 서비스 이용을 위해서는 가까운 엣지 클라우드로 애플리케이션을 마이그레이션 한 뒤 재실행해야 한다. 우리는 호스트 운영 체제와 독립적이며, 가상 머신에 비해 이미지 크기가 상대적으로 가벼운 도커 컨테이너에서 애플리케이션을 실행한다. 기존의 마이그레이션 연구는 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 실험하였다. 시뮬레이터는 고정된 값을 사용하기 때문에 실제 환경에서의 결괏값과는 차이점이 발생한다. 또한, 공유 저장소를 통해 이미지를 마이그레이션 하는 방식을 사용하였는데, 이는 패킷 내용 노출에 대한 위험을 갖는다. 본 논문에서는 실제 환경에서 엣지 컴퓨팅 환경을 구현하여 데이터 암호화 전송방식인 안전 복사(Secure CoPy) 방식으로 컨테이너를 마이그레이션 한다. 공유 저장소 방식 중 하나인 네트워크 파일 시스템(Network File System)과 마이그레이션 시간을 비교하고 안전성 확인을 위해 네트워크 패킷을 분석한다.

• ETRI Journal
• /
• 제45권4호
• /
• pp.666-677
• /
• 2023

In the last few years, convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated good performance while solving various computer vision problems. However, since CNNs exhibit high computational complexity, signal processing is performed on the server side. To reduce the computational complexity of CNNs for edge computing, a lightweight algorithm, such as a MobileNet, is proposed. Although MobileNet is lighter than other CNN models, it commonly achieves lower classification accuracy. Hence, to find a balance between complexity and accuracy, additional hyperparameters for adjusting the size of the model have recently been proposed. However, significantly increasing the number of parameters makes models dense and unsuitable for devices with limited computational resources. In this study, we propose a novel MobileNet architecture, in which the number of parameters is adaptively increased according to the importance of feature maps. We show that our proposed network achieves better classification accuracy with fewer parameters than the conventional MobileNet.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
• /
• pp.187-189
• /
• 2001

이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)에서의 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 전자 수치 지도(topological digital road map)상의 간선(edge) 비용이 동적인 교통 상태에 따라 빈번하게 갱신되고 있는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(URGS)에서 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간건 상에 있는 양 끝 노드 사이에 대해서 최단 경로를 재계산할 뿐이다. 본 논문에서는 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하는 효율적인 적응형 슬라이딩 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제18권3호
• /
• pp.389-401
• /
• 2022

The business of Internet of Vehicles (IoV) is growing rapidly, and the large amount of data exchange has caused problems of large mobile network communication delay and large energy loss. A strategy for resource allocation of IoV communication based on mobile edge computing (MEC) is thus proposed. First, a model of the cloud-side collaborative cache and resource allocation system for the IoV is designed. Vehicles can offload tasks to MEC servers or neighboring vehicles for communication. Then, the communication model and the calculation model of IoV system are comprehensively analyzed. The optimization objective of minimizing delay and energy consumption is constructed. Finally, the on-board computing task is coded, and the optimization problem is transformed into a knapsack problem. The optimal resource allocation strategy is obtained through genetic algorithm. The simulation results based on the MATLAB platform show that: The proposed strategy offloads tasks to the MEC server or neighboring vehicles, making full use of system resources. In different situations, the energy consumption does not exceed 300 J and 180 J, with an average delay of 210 ms, effectively reducing system overhead and improving response speed.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제1권3호
• /
• pp.125-132
• /
• 2012

This paper proposes an automatic object segmentation and background composition method for video communication over consumer mobile phones. The object regions were extracted based on the motion and color variance of the first two frames. To combine the motion and variance information, the Euclidean distance between the motion boundary pixel and the neighboring color variance edge pixels was calculated, and the nearest edge pixel was labeled to the object boundary. The labeling results were refined using the morphology for a more accurate and natural-looking boundary. The grow-cut segmentation algorithm begins in the expanded label map, where the inner and outer boundary belongs to the foreground and background, respectively. The segmented object region and a new background image stored a priori in the mobile phone was then composed. In the background composition process, the background motion was measured using the optical-flow, and the final result was synthesized by accurately locating the object region according to the motion information. This study can be considered an extended, improved version of the existing background composition algorithm by considering motion information in a video. The proposed segmentation algorithm reduces the computational complexity significantly by choosing the minimum resolution at each segmentation step. The experimental results showed that the proposed algorithm can generate a fast, accurate and natural-looking background composition.

• 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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권9호
• /
• pp.263-272
• /
• 2023

산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권2호
• /
• pp.29-38
• /
• 2021

모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권3호
• /
• pp.537-541
• /
• 2022

테크놀로지가 발전하고 음악산업을 연계한 다양한 어플리케이션이 뉴미디어를 통해 대중화되고 있다. 음악 시장도 많은 변화가 일어났다. 음악저작권과 공연권이 음악 비즈니스의 중심을 이루던 기존 음악 시장에서 음악저작권 파생 투자 상품을 비롯하여 아티스트와 팬을 연결하는 소통 창구를 일원화하고 관리하게 되었다. 팬덤을 부가 사업 디지털 콘텐츠로 연결하는 기술은 하이브와 와이지엔터테인먼트의 위버스(Weverse)를 비롯하여 SM 엔터테인먼트의 버블(Buble)과 같은 글로벌 플랫폼으로 변모했다. 게다가 급변하는 5G 산업 생태계에 신속하게 대응할 수 있도록 5G MEC(MobileEdgeComputing) 환경을 구축하기 위한 다양한 국책성 지원 사업은 실감콘텐츠 실증과 실감콘텐츠 테스트 및 기술 분석 등을 지원함으로 점차 확대되는 메타버스 콘텐츠 시장에 효율적으로 부응할 수도록 기반을 마련하고 있다. 기술의 발전으로 음악 시장이 혁신적으로 변하고 있다. 이에 본 논문은 테크놀로지가 가지고 온 음악 시장의 변혁을 가져온 기술 적용 사례를 고찰하고 음악 사업의 새로운 시대 전략을 제시하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권4호
• /
• pp.721-736
• /
• 2021

For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.