[논문]모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모니터링 기법

임종범; 최희석; 유헌창

doi:10.3745/ktccs.2018.7.2.27

모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모니터링 기법
A Monitoring Scheme Based on Artificial Intelligence in Mobile Edge Cloud Computing Environments 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.7 no.2, 2018년, pp.27 - 32

임종범 (한국산업기술대학교 게임공학부) , 최희석 (고려대학교 컴퓨터학과) , 유헌창 (고려대학교 컴퓨터학과)

초록
AI-Helper

모바일 엣지 클라우드 환경에서 중요하게 다루어야 할 사항 중 하나는 모바일 장치에 대한 모니터링이다. 모바일 장치는 장치의 특성상 불안정한 상태가 발생하여 결함이 발생할 수 있기 때문에 모바일 엣지 클라우드의 SLA (Service Level Agreement)를 만족시키기 위해서는 모바일 장치의 모니터링 기법을 통해 결함을 측정하여 이에 대한 조치를 수행하여야 한다. 이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다. 제안하는 모니터링 기법은 모바일 장치에 대한 이전 모니터링 정보와 현재 모니터링 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 측정할 수 있도록 설계 되었다. 이를 위해 인공지능 기법 중 하나인 은닉 마르코프 체인 모델을 모바일 장치에 대한 모니터링 기법에 적용하였다. 실험 평가를 통해 제안하는 모니터링 기법에 대한 검증을 수행하였다. 제안하는 기법은 모바일 장치뿐만 아니라 일반적인 클라우드 환경에서의 가상 머신을 모니터링 하는 방법으로도 활용할 수 있도록 설계되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

One of the crucial issues in mobile edge cloud computing environments is to monitor mobile devices. Due to the inherit properties of mobile devices, they are prone to unstable behavior that leads to failures. In order to satisfy the service level agreement (SLA), the mobile edge cloud administrators should take appropriate measures through a monitoring scheme. In this paper, we propose a monitoring scheme of mobile devices based on artificial intelligence in mobile edge cloud computing environments. The proposed monitoring scheme is able to measure faults of mobile devices based on previous and current monitoring information. To this end, we adapt the hidden markov chain model, one of the artificial intelligence technologies, to monitor mobile devices. We validate our monitoring scheme based on the hidden markov chain model. The proposed monitoring scheme can also be used in general cloud computing environments to monitor virtual machines.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 결함 예측을 위한 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다. 제안하는 모니터링 기법은 모니터링 히스토리 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 예측할 수 있도록 설계 되었다.

제안 방법

이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 결함 예측을 위한 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다. 제안하는 모니터링 기법은 모니터링 히스토리 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 예측할 수 있도록 설계 되었다. 이를 위해 인공지능 기법 중 하나인 HMM(Hidden Markov Chain)을 모바일 장치에 대한 모니터링 기법에 적용하였다.
이 논문에서는 MEC 환경에서 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안하였다. 제안하는 모니터링 기법은 인공지능 기법 중 하나인 HMM을 적용하여 모니터링 기법을 기반으로 모바일 장치의 상태 정보를 측정하는 알고리즘을 제시하고 이를 실험 평가를 통해 검증하였다. 제안한 모니터링 기법을 적용하여 MEC 환경에서 발생할 수 있는 SLA 위반을 줄이고 결함에 대한 조치를 신속하게 대처할수 있으며, 이를 통해 사용자의 만족도를 높일 수 있다.

데이터처리

이 장에서는 제안한 결함 측정 모니터링 기법의 성능을 알아보기 위하여 이벤트 기반 프로그래밍(event driven programming) 방식을 사용하여 성능 실험을 수행하고 결과를 분석한다. 실험에서 사용한 파라미터 값은 Table 2와 같다.

이론/모형

제안하는 모니터링 기법은 모니터링 히스토리 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 예측할 수 있도록 설계 되었다. 이를 위해 인공지능 기법 중 하나인 HMM(Hidden Markov Chain)을 모바일 장치에 대한 모니터링 기법에 적용하였다. HMM은 인공지능 분야 중 음성 인식, 필기 인식, 동작 인식, 품사 태깅, 악보에서 연주되는 부분을 찾는 작업, 부분 방전, 생물정보학에서 사용되는 기법 중 하나이다.

성능/효과

제안한 모니터링 기법을 적용하여 MEC 환경에서 발생할 수 있는 SLA 위반을 줄이고 결함에 대한 조치를 신속하게 대처할수 있으며, 이를 통해 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 수집하는 모니터링 정보는 서비스의 크기, 네트워크 속도, 데드라인 등을 고려하여 설정할 수 있으며, 관리자의 정책에 따라 측정 정보를 세분화하여 적용할 수 있다. 실험 결과 A, B, π, O의 파라미터 값에 대하여 모바일 장치의 상태를 확률값에 따라 Stable 또는 Unstable로 구별할 수 있는 것을 확인하였다.
수집하는 모니터링 정보는 서비스의 크기, 네트워크 속도, 데드라인 등을 고려하여 설정할 수 있으며, 관리자의 정책에 따라 측정 정보를 세분화하여 적용할 수 있다. 실험 결과 A, B, π, O의 파라미터 값에 대하여 모바일 장치의 상태를 확률값에 따라 Stable 또는 Unstable로 구별할 수 있는 것을 확인하였다. 향후 연구로는 재귀함수를 사용하는 알고리즘의 효율성을 증대시키기 위하여 동적 프로그래밍(dynamic programming) 방식을 적용하여 알고리즘을 개선하고 데이터 백업, 복제, 체크포인트 등 클라우드 서비스 또는 응용에 통합하여 적용하는 것이다.

후속연구

실험 결과 A, B, π, O의 파라미터 값에 대하여 모바일 장치의 상태를 확률값에 따라 Stable 또는 Unstable로 구별할 수 있는 것을 확인하였다. 향후 연구로는 재귀함수를 사용하는 알고리즘의 효율성을 증대시키기 위하여 동적 프로그래밍(dynamic programming) 방식을 적용하여 알고리즘을 개선하고 데이터 백업, 복제, 체크포인트 등 클라우드 서비스 또는 응용에 통합하여 적용하는 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MEC(Mobile Edge Cloud) 서비스는 무엇인가?	MEC(Mobile Edge Cloud) 서비스는 모바일 디바이스와 주변 기지국 간의 근접성을 이용하여 작업의 일부분을 오프로드하여 모바일 디바이스의 활용성을 높이는 기술로, 헬스 케어와 자율주행차와 같은 실시간 서비스에 활용될 수 있어 각광 받고 있는 기술이다[5-8].
	MEC(Mobile Edge Cloud) 서비스의 활용처는 무엇인가?	MEC(Mobile Edge Cloud) 서비스는 모바일 디바이스와 주변 기지국 간의 근접성을 이용하여 작업의 일부분을 오프로드하여 모바일 디바이스의 활용성을 높이는 기술로, 헬스 케어와 자율주행차와 같은 실시간 서비스에 활용될 수 있어 각광 받고 있는 기술이다[5-8].
	MEC(Mobile Edge Cloud) 서비스의 가용성이 보장되지 않으면 무엇을 위반하게 되는가?	모바일 엣지 클라우드 환경에서 중요하게 다루어야 할 사항 중 하나는 모바일 장치에 대한 모니터링이다. 모바일 장치는 장치의 특성상 불안정한 상태가 발생하여 결함이 발생할 수 있기 때문에 모바일 엣지 클라우드의 SLA (Service Level Agreement)를 만족시키기 위해서는 모바일 장치의 모니터링 기법을 통해 결함을 측정하여 이에 대한 조치를 수행하여야 한다. 이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다.

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표제어: PCR

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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