• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권8호
• /
• pp.2783-2804
• /
• 2021

In the network function virtualization environment, dynamic changes in network traffic will lead to the dynamic changes of service function chain resource demand, which entails timely dynamic adjustment of service function chain resource configuration. At present, most researches solve this problem through virtual network function migration and link rerouting, and there exist some problems such as long service interruption time, excessive network operation cost and high penalty. This paper proposes a dynamic adjustment method of service function chain resource configuration for the dynamic changes of network traffic. First, a dynamic adjustment request of service function chain is generated according to the prediction of network traffic. Second, a dynamic adjustment strategy of service function chain resource configuration is determined according to substrate network resources. Finally, the resource configuration of a service function chain is pre-adjusted according to the dynamic adjustment strategy. Virtual network functions combination and virtual machine reusing are fully considered in this process. The experimental results show that this method can reduce the influence of service function chain resource configuration dynamic adjustment on quality of service, reduce network operation cost and improve the revenue of service providers.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제6권1호
• /
• pp.60-65
• /
• 2017

Network virtualization enables us to make efficient use of resources in a physical network by embedding multiple virtual networks in the physical network. In this paper, we develop a prototype of a virtual network embedding system. Our system consists of OpenStack, which is an open source cloud service platform, and shell scripts. Because OpenStack does not provide a quality of service control function, we realize bandwidth reservation for virtual links by making use of the ingress policing function of Open vSwitch, which is a virtual switch used in OpenStack. The shell scripts in our system automatically construct the required virtual network on the physical network using the OpenStack command-line interface, and they reserve bandwidth for virtual links using the Open vSwitch command. Experimental evaluation confirms that our system constructs the requested virtual network and appropriately allocates node and link resources to it.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권7호
• /
• pp.3393-3412
• /
• 2017

As a main challenge in network virtualization, virtual network embedding problem is increasingly important and heuristic algorithms are of great interest. Aiming at the problems of poor correlation in node embedding and link embedding, long distance between adjacent virtual nodes and imbalance resource consumption of network components during embedding, we herein propose a two-stage virtual network embedding algorithm NA-PVNM. In node embedding stage, resource requirement and breadth first search algorithm are introduced to sort virtual nodes, and a node fitness function is developed to find the best substrate node. In link embedding stage, a path fitness function is developed to find the best path in which available bandwidth, CPU and path length are considered. Simulation results showed that the proposed algorithm could shorten link embedding distance, increase the acceptance ratio and revenue to cost ratio compared to previously reported algorithms. We also analyzed the impact of position constraint and substrate network attribute on algorithm performance, as well as the utilization of the substrate network resources during embedding via simulation. The results showed that, under the constraint of substrate resource distribution and virtual network requests, the critical factor of improving success ratio is to reduce resource consumption during embedding.

• KNOM Review
• /
• 제21권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2018

네트워크 가상화 (Network virtualization)는 물리 네트워크상에서 각 사용자 별로 독립된 가상의 네트워크 환경을 생성하는 기술을 지칭한다. 네트워크 가상화 기술은 물리 네트워크 자원을 공유하여 사용자 별로 네트워크를 구축하는 데 필요한 비용을 절감할 수 있으며, 네트워크 관리자가 요구사항에 따라 동적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 돕는다. 하지만 동적으로 네트워크 관리를 수행할 수 있다는 장점에도 불구하고, 관리자가 여전히 직접 판단을 내리고 관리 기능을 실행하는 과정은 동일하다. 네트워크 관리 기능 실행 전까지 관리자에 의해 네트워크 상황을 파악하고 결정을 내리는 과정에는 많은 시간이 소요될 수 있기 때문에 네트워크 가상화로 얻을 수 있는 동적 네트워크 관리라는 장점을 최대화 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습 (Machine Learning) 기술을 도입하여 사람의 도움 없이 네트워크가 스스로 학습하여 동적으로 네트워크 관리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 가상 네트워크 관리에서 핵심적이고 필수적인 문제인 자원관리 최적화 문제를 서비스 펑션 체인(Service Function Chaining) 문제로 정의하고, VNF의 자원 수요를 예측하여 적절한 자원을 동적으로 할당해 서비스 중단이 일어나는 것을 방지하면서 네트워크 운용비용을 절감하는 것을 목표로 한다.

• KNOM Review
• /
• 제23권2호
• /
• pp.1-10
• /
• 2020

5G 네트워크의 핵심 기술 중 하나인 네트워크 기능 가상화 (NFV, Network Function Virtualization)는 유연하고 민첩한 네트워크 구축 및 운용을 가능하게 만드는 장점이 있다. 하지만, 한편으로는 수 많은 가상 자원을 생성하기 때문에 네트워크 관리를 복잡하게 만드는 원인이 된다. 일반적으로, NFV 환경에서는 가상 네트워크 기능(VNF, Virtual Network Function)들로 구성된 서비스 펑션 체이닝 (SFC, Service Function Chaining)을 통해 일련의 네트워크 기능들을 트래픽에 적용한다. 따라서 서비스 요구사항을 만족시킬 수 있도록 동적으로 SFC에 알맞은 양의 컴퓨팅 자원 또는 인스턴스를 할당하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 SFC에서 적절한 수의 VNF 인스턴스를 운용하기 위해 강화학습 알고리즘의 하나인 Deep Q-Networks (DQN)을 이용한 Auto-scaling 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 SFC로 유입되는 트래픽의 증감에 따라 SFC를 구성하는 다계층 (Multi-tier) 구조에서 스케일링(Scaling)이 필요한 계층을 선택하고, 스케일링을 통해 효과적으로 VNF 인스턴스들 개수를 조절한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.1101-1108
• /
• 2015

본 논문은 망 분리 가상 컴퓨터 환경 제공 방법 및 시스템을 제공한다. 본 가상 컴퓨터 환경 제공 방법은 가상 기능 수행을 위해 필요한 가상 자원 요청을 생성하는 단계 및 가상 자원 등록 요청을 네트워크 프로토콜 포맷으로 변환하여 네트워크를 통해 전송하는 단계를 포함한다. 이로 인해, 등록 처리 절차가 조합형 망 분리 가상 컴퓨팅 자원 할당과 임의 시간 동안 가상 컴퓨터를 사용하기 위해서, 서버와 클라이언트 또는 휴대폰 사이에서 가능해졌다. 언제든, 인터넷에 접속해 내 컴퓨터와 동일한 환경에서 업무를 처리 할 수 있게 된다.

• KNOM Review
• /
• 제21권2호
• /
• pp.35-45
• /
• 2018

네트워크 슬라이싱 기능이 모바일 네트워킹에 적용되면서 네트워크 슬라이스를 선택할 수 있는 메커니즘이 필수적이다. 5G 아키텍처에 대한 3GPP 표준 기술 사양에 따라 슬라이스 선택 프로세스를 활용하기 위해 Network Slice Selection Function (NSSF)가 포함되어 있다. 이 네트워크 기능의 실제 구현은 네트워크 인스턴스의 동적 변경 사항을 처리해야하므로 가상 네트워크 기능 (VNF)의 오케스트레이션을 지원하는 플랫폼이 필요하다. 제안 된 솔루션은 Central Office Rearchitected as a Data Center (CORD) 플랫폼에서 모바일 네트워크용으로 특화된 M-CORD를 사용하고 있다. 이는 서비스 오케스트레이터인 XoS를 통합하는 플랫폼 및 Software Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) 및 클라우드를 관리하는 OpenStack에 기반하고 있다. 이 플랫폼을 통해, 본 논문에서 제시된 NSSF 구현은 백엔드 서비스와 네트워크 기능 인스턴스 간의 동기화를 통해서 동적으로 슬라이스 정보를 얻을 수 있는 적절한 생태계를 제공하고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권3호
• /
• pp.896-915
• /
• 2023

The network function virtualization (NFV) uses virtualization technology to separate software from hardware. One of the most important challenges of NFV is the resource management of virtual network functions (VNFs). According to the dynamic nature of NFV, the resource allocation of VNFs must be changed to adapt to the variations of incoming network traffic. However, the significant delay may be happened because of the reallocation of resources. In order to balance the performance between delay and quality of service, this paper firstly made a compromise between VNF migration and energy consumption. Then, the long short-term memory (LSTM) was utilized to forecast network traffic. Also, the asymmetric loss function for LSTM (LO-LSTM) was proposed to increase the predicted value to a certain extent. Finally, an experiment was conducted to evaluate the performance of LO-LSTM. The results demonstrated that the proposed LO-LSTM can not only reduce migration times, but also make the energy consumption increment within an acceptable range.

• 대한통합의학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.109-124
• /
• 2024

Purpose : The purpose of this study was to examine the effects of a virtual reality-based complex cognitive training program for depression, cognitive function, and digital divide reduction in the elderly who have not been diagnosed with dementia or MCI. Methods : We enrolled 16 participants who were over 65 years old and not been diagnosed with dementia or MCI. We randomly divided into three groups (A, B, C). Participants underwent an 8-week virtual reality-based complex cognitive training program (60 minutes each session, twice per week). At a baseline, all participants completed questionnaires on general features, depression and cognitive function. After four weeks, all participants completed questionnaires on depression and cognitive function. After the end of the last program, participants conducted questionnaires on depression, cognitive function, and usability evaluation. Results : At the 8-week follow-up, 16 participants completed the program. Compared to the baseline, the average score of cognitive function was increased (from 26.5 to 28.5), although it was not statistically significant (p<.061). There were no significant differences between baseline and post-training evaluations on depression scores. The average score of usability evaluation was 75.56, which corresponds to good. Conclusion : Even though the results showed no statistically significant findings in cognitive function and depression after the virtual reality-based complex cognitive training intervention, this pilot study proposed the possibility of utilizing the virtual reality program as a tool that provides active learning opportunities for the elderly and helps improve their cognitive function through multi-sensory components. Also, the findings of this study suggested a positive reevaluation of the elderly's digital access capabilities while reducing the digital divide. A virtual reality-based complex cognitive training program improved the social network of the elderly. We expect that it will expand in size and help with their social participation of the elderly.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.694-699
• /
• 2009

This paper presents the implementation of the real-time object tracking control of the ROBOKER head. The visual servoing technique is used to track the moving object, but suffers from ill-estimated Jacobian of the virtual link design. To improve the tracking performance, the RBF(Radial Basis Function) network is used to compensate for uncertainties in the kinematics of the robot head in on-line fashion. The reference compensation technique is employed as a neural network control scheme. Performances of three schemes, the kinematic based scheme, the Jacobian based scheme, and the neural network compensation scheme are verified by experimental studies. The neural compensation scheme performs best.