□ 기존 기술의 문제점

- 최근 사물인터넷의 발전으로 서로 다른 종류의 디바이스들이 기하급수적으로 증가하고 있으며 서로 다른 종류의 막대한 양의 데이터를 생산하여 네트워크의 복잡도를 증가시킴

- 이를 대처하기 위한 방안으로, 에지 컴퓨팅(Edge Computing, 데이터가 생성되는 네트워크 종단의 기기들을 사용하여 데이터를 처리하는 기술)에 관한 연구가 진행되고 있으나, 데이터를 처리하는 기기들이 제한된 처리 능력과 적은 메모리, 저장공간 용량을 가진다는 한계가 있음

□ 기술의 특징

• 종단에 위치한 에지 기기의 유휴자원을 하나의 군집(Cluster)으로 형성하여 부하를 줄이고, 포그 기기가 에지 기기의 사용 빈도와 에지 기기에 요청되는 작업을 분석하여 에지 기기의 효율적인 작업 처리를 위한 스케줄링 방법을 제공

• 스케줄링 시스템

•  기기(101)는 클라우드 기기(103)로 다양한 종류의 데이터를 송신, 포그 기기(102)로 에지 기기에서 수행할 작업과 관련된 정보 및 에지 기기의 상태 관련 정보를 송신할 수 있음. 사용자로부터 또는 외부 장치로부터 새로운 작업 요청을 수신 및 새로운 작업 요청 관련 정보를 포그 기기로 송신

• 기기(102)는 요청된 작업을 할당할 에지 기기를 선택하여 군집 구축 명령을 해당 에지 기기로 송신
• 기기(101)는 군집을 형성하여 포그 기기로부터 할당된 작업을 수행. 작업 수행 결과에 따른 데이터를 클라우드 기기로 송신하고, 작업 수행 결과에 따른 작업 관련 정보 및 기기 상태 관련 정보를 포그 기기로 송신

• 기기(102)는 에지 기기(101)의 군집의 동작을 관리/ 클라우드 기기(103)는 에지 기기(101)로부터 수신된 데이터를 저장하고, 해당 데이터를 이용하여 인공지능 모델의 학습을 수행함

□ 기술의 효과

- 본 기술의 포그 기기는 다양한 조건을 고려하여 마스터 에지 기기와 작업 에지 기기로 자유롭게 작업을 할당함으로써, 전체 작업을 완료함에 있어서, 고정된 에지 기기의 사용에 비하여 에지 기기의 전력 소모량을 감소시키고 작업 시간을 단축시킬 수 있음