• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3329-3350
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• 2017

Installing caching and computing facilities in mobile edge networks is a promising solution to cope with the challenging capacity and delay requirements imposed on future mobile communication systems. The problem of optimal facility placement in mobile edge networks has not been fully studied in the literature. This is a non-trivial problem because the mobile edge network has a unidirectional topology, making existing solutions inapplicable. This paper considers the problem of optimal placement of a fixed number of facilities in a mobile edge network with an arbitrary tree topology and an arbitrary demand distribution. A low-complexity sequential algorithm is proposed and proved to be convergent and optimal in some cases. The complexity of the algorithm is shown to be $O(H^2{\gamma})$, where H is the height of the tree and ${\gamma}$ is the number of facilities. Simulation results confirm that the proposed algorithm is effective in producing near-optimal solutions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2593-2600
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• 2010

최근 무선이동 통신기술 및 임베디드 시스템 기술의 발달과 더불어 그 적용성이 크게 확대되고 있는 MANET을 연구함에 있어서, 에지코스트(Edge Cost)에 기반한 MANET의 특징을 표현할 수 있는 모델링기법을 도입하여 네트워크의 상태변화에 따른 전달성능의 변화를 관찰한 연구결과를 제시하였다. 에지코스트 기반의 모델링 방법론은 4 가지의 에지상태를 통해 어느 한 시점에서의 네트워크의 상태를 표현하는 방법이다. 이러한 에지코스트 기반의 모델링에 Real Edge/Infinity Edge 개념 도입과 네트워크 내에 서로 다른 종류의 전달 프로토콜간 연동기능 도입을 가정하여 10개 시나리오의 대상 네트워크를 구분하여 DEVSim++ 엔진을 통해 시뮬레이션하였다. 그 결과 서로 다른 전달 프로토콜간 연동기능은, 네트워크에 포함된 전달 프로토콜의 종류와 연동기능 노드의 수가 많을수록 전달성능 향상 기여도가 높은 결과를 보였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.22-29
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• 2022

Recently, with the development of mobile computing power, mobile-based VR and AR services are being developed. Due to network performance and computing power constraints, VR and AR services using large-capacity 3D content have limitations. A study on an efficient 3D content load method for a mobile device is required. The conventional method downloads all 3D content used for AR services at the same time. In this paper, we propose an active 3D content load according to the user's track. The proposed method is a partitioned 3D object load. Edge servers were installed for each area and connected through the MESH network. Partitioned load the required 3D object in the area referring to the user's location. The location is identified through the edge server information of the connected AP. The performance of the proposed method and the conventional method was compared. As a result of the comparison, the proposed method showed a stable Mobile AR Service. The results of this study, it is expected to contribute to the activation of edge server-based AR mobile services.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5669-5684
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• 2018

The new mobile edge network architecture has been required for an increasing amount of traffic, quality requirements, advanced driver assistance system for autonomous driving and new cloud computing demands on highway. This article proposes a hierarchical cloud computing architecture to enhance performance by using adaptive data load distribution for buses that play the role of edge computing server. A vehicular dynamic cloud is based on wireless architecture including Wireless Local Area Network and Long Term Evolution Advanced communication is used for data transmission between moving buses and cars. The main advantages of the proposed architecture include both a reduction of data loading for top layer cloud server and effective data distribution on traffic jam highway where moving vehicles require video on demand (VOD) services from server. Through the description of real environment based on NS-2 network simulation, we conducted experiments to validate the proposed new architecture. Moreover, we show the feasibility and effectiveness for the connected car media service on highway.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1102-1108
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• 2020

이동 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리가 아닌 데이터가 생성되는 네트워크의 에지와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하여 새로운 전기를 마련할 수 있는 기술이다. 데이터를 처리하고 연산하는 곳을 따로 먼 데이터 센터에 두는 것이 아닌, 이동 단말 장치들과 가까운 엣지에 컴퓨팅 능력을 부가하고 데이터 분석까지 가능하게 하여 저지연/초고속 컴퓨팅 서비스의 실현이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 EdgeCloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드와 엣지 노드가 협업하여 이동 단말의 컴퓨팅 작업 처리를 분업화 하는 가상의 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경을 개발한다. 개발된 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경은 중앙 클라우드와 엣지 컴퓨팅 노드들 사이에서 이동 단말들의 컴퓨팅 작업 분배를 위한 오프로딩 기법들의 성능을 평가하고 분석한다. 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 및 오프로딩 성능 평가를 제시함으로써 클라우드와 협업하는 이동 엣지 컴퓨팅 노드 구축을 준비하는 산업계 엔지니어들에게 하나의 사전 지식을 제공하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.73-80
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• 2023

The recent growth in the use of mobile devices has contributed to increased computing and storage requirements. Cloud computing has been used over the past decade to cater to computational and storage needs over the internet. However, the use of various mobile applications like Augmented Reality (AR), M2M Communications, V2X Communications, and the Internet of Things (IoT) led to the emergence of mobile cloud computing (MCC). All data from mobile devices is offloaded and computed on the cloud, removing all limitations incorporated with mobile devices. However, delays induced by the location of data centers led to the birth of edge computing technologies. In this paper, we discuss one of the edge computing technologies, i.e., cloudlet. Cloudlet brings the cloud close to the end-user leading to reduced delay and response time. An algorithm is proposed for scheduling tasks on cloudlet by considering VM's load. Simulation results indicate that the proposed algorithm provides 12% and 29% improvement over EMACS and QRR while balancing the load.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.549-559
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• 2023

5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.743-749
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• 2020

Internet of Things (IoT) is a growing technology along with artificial intelligence (AI) technology. Recently, increasing cases of developing knowledge services using information collected from sensor data have been reported. Communication is required to connect the IoT and AI, and 5G mobile networks have been widely spread recently. IoT, AI services, and 5G mobile networks can be configured and used as sensor-mobile edge-server. The sensor does not send data directly to the server. Instead, the sensor sends data to the mobile edge for quick processing. Subsequently, mobile edge enables the immediate processing of data based on AI technology or by sending data to the server for processing. 5G mobile network technology is used for this data transmission. Therefore, this study examines the challenges, opportunities, and solutions used in each type of technology. To this end, this study addresses clustering, Hyperledger Fabric, data, security, machine vision, convolutional neural network, IoT technology, and resource management of 5G mobile networks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.65-73
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• 2006

MPLS(Multiprotocol Label Switching)를 이용한 네트워크 기반 VPN(Virtual Private Network)은 PE(Provider Edge router) 기반 MPLS VPN으로도 불리우며, 고수익을 원하는 사업자와 저비용을 요구하는 고객 모두에게 인트라넷(Intranet)과 익스트라넷(Extranet)을 위한 해결 방안으로서 도입되고 있다. 본 연구에서는 BGP-E(BGP multiprotocol Extension)를 이용한 PE 기반 MPLS VPN을 대상으로, VPN 사이트 내에 속한 단말이 다른 사이트로 이동하더라도 계속 VPN 서비스를 받을 수 있게 하는 MPLS VPN 구성 방안과 QoS를 지 속적으로 제공할 수 있는 방안을 제안한다. MPLS VPN 서비스와 Mobile IP에 의한 이동서비스를 지원하기 위한 메커니즘을 백본 네트워크 내의 PE(Provider Edge) 라우터 상에 설계한다. VPN 사이트 내에 속하는 어떤 노드가 기존의 통신을 유지한 상태로 다른 사이트로 이동할 때, 이동 노드와 통신하고자 하는 대응 노드가 속한 VPN 사이트와 연결된 PE 라우터는 이동을 통보 받고 단말이 이동한 곳으로 새로운 MPLS 경로를 설정한다. PE 라우터 에 Mobile IP 프로토콜과 연동하는 VPN 관리 방식 및 라우터 제어 기능의 성능 분석을 위해 COVER 도구를 이용하여 시뮬레이션을 수행하고 결과를 분석한다.