• 제목/요약/키워드: Open Source Edge Computing Platform

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오픈 소스 엣지 컴퓨팅 플랫폼 분석: 구조, 특징, 비교 (Analysis of Open Source Edge Computing Platforms: Architecture, Features, and Comparison)

  • 임헌국;이희진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권8호
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    • pp.985-992
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    • 2020
  • 엣지 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 연산하는 곳이 멀리 떨어진 데이터센터에 있는 게 아니라, 단말 장치 혹은 게이트웨이와 같은 엑세스 포인트에 가까운 엣지 사이드에 컴퓨팅 능력 및 데이터 처리 능력을 부가함으로써 저지연/초고속컴퓨팅의 실현을 가능케 한다. 이러한 엣지 컴퓨팅의 종류로는 Mobile edge computing, Fog computing, Cloudlet computing이 있으며, 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 실제 구현/구축하기 위해 현존하는 오픈 소스 플랫폼들에 대해 초점을 맞추고 분석한다. 각 오픈 소스 엣지 플랫폼에 대해 구조 및 특징들을 체계적으로 묘사하고 비교 분석함으로써 오픈 소스 엣지 플랫폼을 이용하여 실제 엣지 노드를 구축 하고자 하는 산업계 엔지니어들에게 사용 사례에 부합한 최선의 엣지 플랫폼을 선택 할 수 있도록 하나의 제반 지식을 제공하고자 한다.

에지 컴퓨팅 기반 객체탐지 서비스를 위한 이미지/동영상 데이터 처리 기법에 관한 연구 (A Study on the Image/Video Data Processing Methods for Edge Computing-Based Object Detection Service)

  • 장신원;홍용근
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권11호
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    • pp.319-328
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    • 2023
  • 에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.

국내·외 도커 컨테이너 기반 연구 동향 비교 분석 (A Comparative Analysis of Domestic and Foreign Docker Container-Based Research Trends)

  • 배선영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.742-753
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 급성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅은 세계적인 IT 트렌드 변화의 중심이 되었으며 클라우드 컴퓨팅을 위한 가상화 기술은 컨테이너 기반의 오픈소스 플랫폼인 도커가 대세를 이루고 있다. 이에 본 논문에서는 2013년 3월부터 2022년 7월까지 게재된 연구를 중심으로 도커 컨테이너 기반의 연구 동향을 비교·분석하였다. 연구 결과, 첫째, 연도별 논문 게재수는 국내·외 모두 꾸준히 증가하고 있었다. 둘째, 연구 키워드에서, 국내, Docker, Docker Containers, Containers, 국외, Cloud Computing, Containers, Edge Computing 순이었다. 셋째, 연구 분야 동향 추정을 위한 발행기관별 빈도수는 국내, The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Journal of Korean Association of Computer and Accounting 두 논문지에서 활용도가 가장 높았고, 국외, IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Access, Computer 순으로 활용도가 높았다. 넷째, 연구방법에서 국내, 실험 78편(26.3%), 조사 32편(10.8%), 국외, 실험 128편(43.1%), 조사 59편(19.9%)이였고 구현방법에서는 전체의 206편(69.4%)이 실험이고, 91편(30.6%)이 조사이다. 그중 실험에서 국내, System 25편(8.4%), Algorithm 24편(8.1%), Performance Measurement and Improvement 16편(5.4%), 국외, Algorithm 37편(12.5%), Performance Measurement and Improvement 17편(9.1%), Framework 26편(8.8%) 순이었다. 이를 통해 연구방법, 연구주제, 연구분야, 기술개발 등 도커 컨테이너 기반 클라우드 컴퓨팅의 연구 방향을 이끌어 갈 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대한다.