Han, Longzhe;Maksymyuk, Taras;Bao, Xuecai;Zhao, Jia;Liu, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4572-4586
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2019
Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.
자동차를 기반으로 하는 애드 혹 네트워크 중 하나인 Vehicular Ad Hoc Network(VANET)은 자율 주행차와 커넥티드 카 등의 기술 개발과 더불어 많은 연구가 진행 중인 주제 중 하나이다. VANET을 구현하는 경우 기존의 TCP/IP를 이용한 연구도 진행하고 있지만, Content Centric Networking (CCN)을 이용한 VANET over CCN (VCCN) 관련 연구도 다양한 장점으로 인해 높은 실현 가능성을 보여주고 있다. 본 논문은 CCN 노드들이 관리하는 전송관련 정보 테이블 중에서 Content Store(CS)에 할당된 공간이 모두 사용되어 새로운 항목을 추가할 경우 기존의 일부 항목을 교체하는 경우에 사용되는 다양한 교체 알고리즘의 성능을 평가하고 특정 네트워크 상황에서의 전송특성을 분석하였다. 모의실험 결과, LRU 교체 알고리즘의 성능이 다른 세 가지 교체 알고리즘 보다 우수하였다. 또한 CS 의 크기가 작더라도 전송 성능이 일정 수준을 유지하였으며, CS의 크기가 클수록 전송 성능은 그에 비례하여 상승하였다. 네트워크가 혼잡한 경우 또는 전송 노드 사이의 거리가 먼 경우 데이터 전송 성능도 감소하였다.
2011년 12월 2일 일부개정된 저작권법에는 저작물 이용과정에서의 일시적 복제에 관한 조항이 신설되었다. 최근 In-network Caching 기술에 대한 연구가 Content-Centric Networking 등 활발히 이루어지고 있는 가운데 저작물의 일시적 저장, 즉 일시적 복제가 사용자의 단말에서 뿐 아니라 네트워크 장비인 라우터에서도 발생할 수 있으므로 이에 대한 법적, 제도적 검토가 이루어져야 할 필요성이 있다. 이에 본 논문에서는 최근 개정된 저작권법 및 한미FTA 협정문의 관련 조항을 중심으로 저작물의 일시적 복제에 대해 살펴보고, In-network Caching이 실현가능하려면 어떠한 제도가 뒷받침되어야 하는지 고찰하였다.
본 사용자들이 언제 어디서든 다양한 컨텐츠를 생성하고 공유함에 따라, IP 주소 기반의 인터넷 전송 기술을 대체하기 위한 컨텐츠 이름을 식별자로 사용하는 컨텐츠 중심 네트워킹과 같은 새로운 네트워킹 기술들이 주목받고 있다. 그러나, 현재 CCN 기술은 사용자 이동성, 특히 이동 컨텐츠 소스의 이동성에 대해 거의 고려하지 않고 있다. 따라서, 이동 컨텐츠 소스의 이동으로 인해 컨텐츠 전달 서비스의 단절, 서비스 지연 증가와 같은 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 터널링 기반 이동성 방안이 제안되었으나, 이동이 발생할 때마다 위치 정보 업데이트 과정이 요구된다. 따라서, 많은 제어 오버헤드가 발생하고, 핸드오프 동안 높은 패킷 손실롤 인해 재전송에 따른 서비스 지연과 전체 네트워크의 성능 저하를 문제를 야기한다. 이에, 본 논문에서는 CCN향 계층적 이동성 관리 방안을 제시하여 제어 메시지의 발생을 제한하여 핸드오프 지연을 감소시켰다. 성능 분석을 통해 제안 방안이 제어 오버헤드 감소에 따른 네트워크 확장성을 제공함으로 확인하였다.
콘텐츠 중심 네트워크(CCN)는 기존의 IP 방식과는 다른 새로운 네트워킹 패러다임으로써 데이터를 찾는데 필요한 라우팅 정보를 콘텐츠 이름에서 찾는 방식이다. CCN은 노드마다 콘텐츠를 저장할 수 있는 캐시를 가지고 있어서 반복적인 콘텐츠 요청에 효율적으로 처리할 수 있다. 본 논문은 콘텐츠의 인기도를 활용한 캐시 교체 기법을 제안하여 기존의 기법보다 캐시의 히트율을 향상시켰고, 이에 따라 서버의 부하 및 Round Trip Time(RTT) 시간이 감소하여 성능이 향상됨을 증명하였다.
콘텐츠 제공자 주변 네트워크에서 발생하는 병목 현상으로 인한 네트워크 비효율성을 개선하기 위하여, 콘텐츠/정보 중심 네트워킹 기술은 콘텐츠 전송에 참여한 네트워크 노드들이 해당 콘텐츠를 임시 저장한 후, 해당 콘텐츠에 대한 요청 메시지를 다시 수신하면 앞서 저장된 콘텐츠를 요청자에게 전송한 후, 요청 메시지를 콘텐츠 제공자에게 전달하지 않고 콘텐츠 전송 프로세스를 종료한다. 그러나 이러한 콘텐츠 전송 방식은 수신자가 실제 콘텐츠 제공자를 확인할 수 없기 때문에 수신된 콘텐츠를 이용하기 전에 반드시 콘텐츠를 인증해야만 한다. 그러나 이와 같은 콘텐츠 인증 프로세스는 서비스 운영 지연을 발생시키는 원인 중 하나가 되고 있다. 본 논문에서는 콘텐츠 인증에 따른 문제점을 살펴보고, 효율적인 콘텐츠 인증을 위한 개선된 운영 방안을 제안하고 그 성능을 평가한다.
For enhancing network efficiency, content-centric networking (CCN) allows network nodes to temporally cache a transmitted response message(Data) and then to directly respond to a request message (Interest) for previously cached contents. Also, CCN is designed to utilize a hierarchical content-name for transmitting Interest/Data instead of a host identity like IP address. This content-name included in Interest/Data reveals both content information itself and the structure of network domain of a content source which is needed for transmitting Interest/Data. To make matters worse, This content-name is human-readable like URL. Hence, through analyzing the content-name in Interest/Data, it is possible to analyze the creator of the requested contents. Also, hosts around the requester can analyze contents which are asked by the requester. Hence, for securely implementing CCN, it is essentially needed to make the content-name illegible. In this paper, we propose content-name encoding schemes for CCN so as to make the content-name illegible and evaluate the performance of our proposal.
정보 중심 네트워킹 (Information Centric Networking)은 콘텐츠 전송 방식을 바꾸고 있다. IP 및 호스트 기반 네트워킹에서 콘텐츠 기반 네트워킹 시나리오로의 전환이 날로 증가하고 있고 ICN의 다른 프레임워크에 대한 많은 연구가 수행되었다. 캐싱은 ICN의 중요한 부분이며 많은 연구자들은 데이터 캐싱을 위한 다양한 방법을 제안했다. 네트워크 장치와 같은 중간 장치에 데이터를 캐싱하고 사용자 장치를 경우에 따라 사용하면 콘텐츠 제작자의 역할뿐 아니라 콘텐츠 보안 문제가 큰 관심사가 된다. 현재 CCN (Content Centric Networking) 모델을 기반으로 하는 수정된 ICN의 새로운 아키텍처가 이 연구에서 제시되었다. 이 아키텍처는 주로 실시간으로 콘텐츠 제공에 콘텐츠 제작자를 참여시키는데 중점을 둔다. 제안된 새 아키텍처는 CCN 아키텍처에 대한 보다 나은 보안 측면을 제공하고 보안 외에도 TCP / IP 기반 아키텍처를 대체하기 위해 CCN 아키텍처의 적용 가능성 문제를 고려하고 있다. 제안된 새 아키텍처의 효율성은 기존의 아키텍처와 매우 유사한 수준의 효율성을 보여주고 컨텐트 전달에 대한 응답 시간을 기반으로 이전 CCN 아키텍처와 비교하였다. 이 논문에서 현재 아키텍처에 비해 제안된 새로운 아키텍처의 다양한 이점을 제시한다.
인터넷을 이용하는 사용자의 관점이 호스트 중심에서 콘텐트 중심으로 변화하면서 콘텐트 중심 네트워크 (Content Centric Network, 이하 CCN)라는 새로운 패러다임이 소개되었다. 한편, 최근 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증하고 있으며 더 높은 사용자의 만족도를 위한 적응형 스트리밍이 소개되면서 많은 연구가 진행 중에 있다. 따라서 CCN에서도 사용자의 수요에 따라 적응형 스트리밍을 고려할 필요성이 있다. 하지만 CCN에서 기존의 네트워크 구조에서와 동일한 방식으로 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 할 경우 CCN 라우터 내 캐시를 (CS) 충분히 활용하지 못한다는 한계점이 있으며 또한 단말의 달라지는 요구 사항을 캐시 활용에 반영할 수 없는 문제점도 있다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 활용한 콘텐트 네이밍 방식을 적용하여 기존 적응형 스트리밍 비트레이트 선택 알고리즘의 캐시활용도를 높이면서도 CCN의 기본 프로토콜에 적합한 프레임워크를 제시하고, 단말의 상태에 따라 동적인 표현식 기술 전략 및 선택 알고리즘을 통하여 비디오 스트리밍 품질을 개선하고자 한다.
In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #3, "Leading Future Technologies of Network, Media, and Content." Its first goal is "to innovate AI service technology to overcome the current limitations of AI technologies." Artificial intelligence (AI) services, such as self-driving cars and robots, are combinations of computing, network, AI algorithms, and other technologies. To develop AI services, we need to develop different types of network, media coding, and content creation technologies. Moreover, AI technologies are adopted in ICT technologies. Self-planning and self-managing networks and automatic content creation technologies using AI are being developed. This paper introduces the two directions of ETRI's ICT technology development plan for AI: ICT for AI and ICT by AI. The area of ICT for AI has only recently begun to develop. ETRI, the ICT leader, hopes to have opportunities for leadership in the second wave of AI services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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