To address the problems of large system overhead and low timeliness when dealing with task scheduling in mobile edge cloud computing, a task scheduling and resource management strategy for edge cloud computing based on an improved genetic algorithm was proposed. First, a user task scheduling system model based on edge cloud computing was constructed using the Shannon theorem, including calculation, communication, and network models. In addition, a multi-objective optimization model, including delay and energy consumption, was constructed to minimize the sum of two weights. Finally, the selection, crossover, and mutation operations of the genetic algorithm were improved using the best reservation selection algorithm and normal distribution crossover operator. Furthermore, an improved legacy algorithm was selected to deal with the multi-objective problem and acquire the optimal solution, that is, the best computing task scheduling scheme. The experimental analysis of the proposed strategy based on the MATLAB simulation platform shows that its energy loss does not exceed 50 J, and the time delay is 23.2 ms, which are better than those of other comparison strategies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.11
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pp.5673-5691
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2019
Information centric mobile network can significantly improve the data retrieving efficiency by caching contents at mobile edge. However, the cache pollution attack can affect the data obtaining process severely by requiring unpopular contents deliberately. To tackle the problem, we design an algorithm of mitigating cache pollution attacks in information centric mobile network. Particularly, the content popularity distribution statistic is proposed to detect abnormal behavior. Then a probabilistic caching strategy based on abnormal behavior is applied to dynamically maintain the steady-state distribution for content visiting probability and achieve the purpose of defense. The experimental results show that the proposed scheme can achieve higher request hit ratio and smaller latency for false locality content pollution attack than the CacheShield approach and the baseline approach where no mitigation approach is applied.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.8B
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pp.738-749
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2003
Mobile IP protocol introduced in RFC3344 provides a node of the mobility service through IP tunneling mechanism in the IP networks. In this paper, we describe a method to provide a mobility service for VPN(Virtual Private Network) nodes on the MPLS(Multiprotocol Label Switching) network. The MPLS VPN considered here is based on "BGP/MPLS VPNs" presented in RFC2547. PE(Provider′s Edge) routers, which are able to provide VPN services on the MPLS network, are associated with mobility agents to support Mobile IP This proposed mechanism applies when a VPN node moves to other site of the same VPN, or when it moves to other site of a different VPN, or to the ordinary Internet site. We implemented this mechanism in PE routers and analyzed the performance of the MPLS VPN with mobility support on the testbed.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.2
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pp.43-50
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2022
As the use of mobile data increases, the proportion of video content is increasing steeply. In order to solve problems that arise when mobile users receive data from geographically remote cloud servers, methods of caching data in advance to edge servers geographically close to the users are attracting lots of attention. In this paper, we present a caching policy that stores data on Small Cell Base Station(SBS) to effectively provide content files to mobile users by applying a delayed offloading scheme in a cellular network. The goal of the proposed policy is to minimize the size of data transmitted from Macro Base Station(MBS) because the delayed offloading scheme requires more cost than when downloaded from MBS than from SBS. The caching policy is proposed to determine the size of content file and which content file to be cached to SBS using the probability of mobile users' paths and the popularity of content files, and to replace content files in consideration of the overlapping coverage of SBS. In addition, through performance evaluation, it has been proven that the proposed policy reduces the size of data downloaded from MBS compared to other algorithms.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.7
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pp.167-176
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2019
Recently, as the types of services that can be enjoyed in mobile telecommunication networks such as social networks and video streaming are increasing, mobile users(MUs) can access mobile contents easily by consuming mobile data. However, under a mobile telecommunication environment, MUs have to pay a high data fee to a network service provider(SP) in order to enjoy contents. The 'data sponsor' technique, introduced as a way to solve this problem, has attracted attention as a breakthrough method for enhancing contents accessibility of MUs. In this paper, we propose an algorithm that determines the optimal discount rate through the Stackelberg game in the data sponsor environment. We also propose an algorithm to design edge caching, which caches highly popular content for MUs on edge server, through many-to-many matching game. Simulation results clearly indicate that the profit for CP's content consumption is improved by about 6~11%, and the profit of CP according to the ratio of edge caching is improved by about 12% than the other existing schemes under data sponsor environment.
The advent of the Multi-access Edge Computing (MEC) paradigm allows mobile users to offload resource-intensive and delay-stringent services to nearby servers, thereby significantly enhancing the quality of experience. Due to erratic roaming of mobile users in the network environment, maintaining maximum quality of experience becomes challenging as they move farther away from the serving edge server, particularly due to the increased latency resulting from the extended distance. The services could be migrated, under policies obtained using Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques, to an optimal edge server, however, this operation incurs significant costs in terms of service downtime, thereby adversely affecting service quality of experience. Thus, this study addresses the service mobility problem of deciding whether to migrate and where to migrate the service instance for maximized migration benefits and marginal service downtime.
The competition to lead the next generation of mobile technologies, 6G, is underway while the deployment of 5G has not been implemented worldwide. ITU-R plans to develop technical requirements and standards after completing the 6G Vision by 2023. It can be considered too early to have a concrete view of the 6G core network architecture from this timeline. However, major stakeholders have started making their presence felt by publishing their views. From updated analysis on the technology and service trends proposed, we present a list of research directions on 6G core network from several perspectives: distribution of network functions to nearer edge locations; future fixed-mobile convergence, including low earth orbit satellites; highly-precise QoS guarantee; supporting an extremely wide variety of service requirements; AI-native automation and intelligence; and aligning with the evolution of radio access network.
Mobile Edge Computing(MEC)은 무선 기지국에 분산 클라우드 컴퓨팅 기술을 적용하여 다양한 서비스와 캐싱 콘텐츠를 이용자 단말에 가까이 전개함으로써 모바일 코어망의 혼잡을 완화하고, 새로운 로컬 서비스를 창출하는 기술이다. 현재는 European Telecommunications Standards Institute(ETSI)주도로 규격 작업이 진행되고 있으며, 동시에 산업계에서는 LTE 모바일 네트워크에 적용하는 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 MEC기술은 Software Defined Network(SDN)/Network Functions Virtualization(NFV) 기술들과 함께 향후 2020년대에 도입될 5G 네트워크의 주요 구성 기술로서 부상하고 있다. 본고에서는 MEC의 개념과 다양한 서비스 시나리오, MEC 플랫폼 구조 및 기술동향 등을 살펴보고, 5G에서의 역할과 앞으로 도전하여야 할 기술적인 과제들에 대하여 분석한다.
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.
Next-generation (4G) systems are designed to support universal frequency reuse (UFR) to achieve best use of valuable spectra. However, it leads to undesirable interference level near cell borders. To control this, 4G systems adopt techniques, such as network multiple-input multiple-output (MIMO) and inter-cell interference coordination (ICIC), to improve cell-edge throughput. Network MIMO aims at mitigating inter-cell interference towards cell-edge users (CEUs) through multi-cell cooperation, where each collaborative base station serves both cell-center users (CCUs) and CEUs, including other cells' CEUs, under a power constraint. The present ICIC strategies cannot be directly applied to network MIMO because they were designed in absence of multi-cell coordination. In the presence of network MIMO, this paper investigates antenna orientations in ICIC and the method of power management. Results show that a proper antenna orientation can improve the cell-edge capacity and meantime lower the interference to CCUs. Capacity inconsistency between CCUs and CEUs is detrimental to mobile communications. Simulation results show that the proposed power management for ICIC in network MIMO systems can achieve a uniform data rate regardless users' position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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