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Research

6G서비스를 위한 새로운 '통합 컴퓨팅/네트워크 체이닝 기술' 개발

  • 조회. 311
  • 등록일. 2021.09.06
  • 작성자. 대외협력팀

DGIST 곽정호 교수팀, 컴퓨팅 자원과 네트워크 자원의 효율적인 사용을 조절하는 프레임워크

DualRMR 알고리즘 제안

미래 6G시대의 클라우드 오프로딩, 네트워크 방화벽, 라우팅의 통합 성능 향상 기대돼

 

[관련사진1.DGIST 정보통신융합전공 곽정호 교수]

 

 DGIST(총장 국양) 정보통신융합전공 곽정호 교수팀은 6G 서비스에 최적화된 통합 컴퓨팅/네트워크 체이닝 기술을 개발했다. 개발된 기술은 컴퓨팅 자원과 네트워크 자원을 동시에 고려해 처리하는 기술로, 실사용에서 높은 체감품질(Quality of Experience, QoE) 성능을 달성해, 향후 방대한 양의 데이터 처리가 필수적인 6G 시대의 다양한 킬러 어플리케이션들에 적용이 기대된다.

현재 모바일 어플리케이션에 적용되는 네트워크 체이닝 기술은 네트워크 통신 트래픽만을 고려하는데 그치고 있다. 하지만 향후 개발될 6G 네트워크를 활용한 VR/AR 서비스나 홀로그램 그래픽 서비스는 단말기가 처리해야할 데이터의 양이 엄청나기 때문에 모바일 단말기가 네트워크상의 클라우드 컴퓨팅 서버와 함께 이러한 정보들을 처리하는 기술이 활발히 이용될 것으로 예측하고 있다.

이 때, 곽정호 교수팀은 이러한 기술들을 적용하는데 있어 기존 네트워크 자원만을 고려한 네트워크 구조는 한계가 있을 것으로 예측했다. 따라서 곽 교수팀은 전체 네트워크상에서 이용 가능한 여러 컴퓨팅 자원과 네트워크 통신 트래픽 자원을 실시간으로 고려하고 이를 효율적으로 사용하게끔 조절하는 프레임워크와 ‘DualRMR’이라 불리는 알고리즘을 제안했다.

곽 교수팀이 개발한 프레임워크와 알고리즘은 모바일 단말기에서 사용하는 어플리케이션에서 처리해야하는 데이터의 양과 수준에 따라 네트워크 자원 할당과 라우팅을 결정한다. 예를 들어, 많은 프로세싱 사이클을 요구하는 클라우드 오프로딩 서비스는 필요한 시기에 가장 많은 컴퓨팅 자원을 가진 서버와 모바일을 연결할 수 있다.

또한 곽 교수팀은 실제 미국 인터넷망 상에서 시뮬레이션을 진행, 개발한 DualRMR 알고리즘이 기존에 사용 중이던 사용성 최대화 알고리즘 대비 동일한 처리율과 공평성 성능에서 평균 21.7%의 시스템 비용 절감을 확인했으며, 이와 더불어 기존의 시스템 비용 최소화 알고리즘 대비 동일한 시스템 비용에서 73.3% 더 높은 처리율을 보이는 것을 확인했다.

DGIST 정보통신융합전공 곽정호 교수는 이번 연구는 시공간의 변화에 따라 네트워크와 컴퓨팅 자원을 동적으로 활용하는 차세대 어플리케이션의 성능과 시스템 자원 최적화에 적합한 기술이라며 향후 6G 시대의 원격의료 서비스나 홀로그램 그래픽 서비스와 같은 컴퓨팅 자원을 동적으로 활용하는 여러 어플리케이션에 적용될 수 있도록 하는 것이 목표다고 말했다.

한편, 이번 연구는 인하대 김영진 교수팀, KAIST 정송 교수팀, 건국대 이향원 교수팀이 참여했다. 연구 결과는 관련 분야 Top 10% 국제학술지인 ‘IEEE Transactions on Cloud Computing’77() 온라인 게재됐다.

 

 

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연구결과개요

Dynamic Computation and Network Chaining in Integrated SDN/NFV Cloud Infrastructure

(Yeongjin Kim (Inha University), Jeongho Kwak (DGIST), Hyang-Won Lee (Konkuk University), Song Chong (KAIST))

(IEEE Transactions on Cloud Computing, on-line published on July, 7th, 2021)

 

컴퓨팅 자원은 데이터를 보내는 단말과 받는 단말 사이의 경로를 따라 원격 단말로 컴퓨팅 작업을 전송할 수 있도록 점점 더 가상화되고 있다. 기준 라우팅의 네트워크 자원만 고려하면 되는 원칙은 가상화된 환경에서는 더 이상 사실이 아닐 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통해 컴퓨팅 자원을 사용할 수도 있는 다중 자원 구조의 효율적인 활용을 위한 프레임워크를 제안한다. 이러한 프레임워크는 본질적으로 네트워크 및 컴퓨팅 자원을 동시에 고려할 것을 요구한다. 특히 통합 SDN/NFV 아키텍처의 핵심 기술인 동적 서비스 체이닝 및 다중 자원 관리의 제어를 통합하는데 중점을 둔다. 본 논문은 다른 서비스에서 사용할 자원을 선택하기 위한 다중 경로 문제를 만드는데, 본 문제는 Lagrangian DualitySaddle Point Theory를 사용하여 Variational Inequality로 변경할 수 있다. 이를 기반으로 각 서비스의 전송 속도를 제어하고 분할하는 알고리즘을 개발한다. 또한, 개발한 알고리즘이 시스템 비용을 최소화하면서 서비스 유틸리티를 극대화하는 것을 증명하였다. 마지막으로 다양한 시나리오에 대한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘이 이중 자원 결합 및 서비스 특성을 동시에 고려하여 시스템 비용을 절감하면서 높은 QoE를 달성함을 보였다.

 

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연구결과문답

Q. 이번 성과 무엇이 다른가?

지금까지의 연구에서는 SDN 혹은 NFV와 같은 소프트웨어 정의 네트워크 기반의 서비스 혹은 어플리케이션들이 네트워크 라우팅이나 자원관리 기술에 적용되지 않았다. 하지만 본 연구팀은 최근 혹은 미래 서비스/어플리케이션들이 컴퓨팅 자원을 동적으로, 그리고 서비스마다 다르게 요구한다는 것에 착안하여 서로 다른 서비스에 적응적이고 동적 컴퓨팅 자원에 적응적으로 기존의 네트워크 자원관리 및 라우팅 기술을 재해석했다는 것이 다르다고 할 수 있다.

Q. 어디에 쓸 수 있나?

현재 상용 5G 네트워크의 코어망은 기존 기술들에 기반하여 설계가 되었다. 하지만 아직 상용화되지 않은 미래 6G 네트워크의 코어망에는 이러한SDN/NFV 기반의 인프라스트럭쳐가 고려될 것으로 기대되고 있고, 따라서 미래 AR/VR 서비스나 홀로그래픽 서비스 등을 위한 네트워크 및 컴퓨팅 코어망의 자원관리 기술에 적용될 수 있다.

Q. 실용화까지 필요한 시간과 과제는?

현재 6G 네트워크는 2028년경 상용화될 것으로 예상되고 있는데 그 전에 6G 표준화에 본 연구에서 제안한 기술들이 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 코어 6G 기술을 선점하기 위한 국가차원에서의 지원이 필요할 것으로 예상된다.

Q. 연구를 시작한 계기는?

본 연구팀은 과거 네트워킹 자원을 컴퓨팅과 스토리지 자원과 함께 최적화하는 연구에 관심이 있었다. 그런데 최근 소프트웨어정의 네트워크의 개념이 등장함에 따라 실제 네트워크에 이러한 공동최적화가 적용될 수 있을 것이라고 생각했고, 그에 따라 실제 라우팅 및 자원할당을 하는 방식이 변경되어야 한다는 아이디어를 얻었다.

Q. 어떤 의미가 있는가?

현재와 미래에 활용되게 될 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 자원을 시공간에 따라 다르게 요구하는 어플리케이션에게 적합한 자원을 효율적이고 최적으로 제공할 수 있는 프레임워크를 제공하였다는 측면에서 현재 5G 통신 네트워크 인프라 뿐만 아니라 미래 6G 통신 네트워크 표준화 및 인프라 구축에 청사진을 제공할 수 있다는 의미가 있다.

Q. 꼭 이루고 싶은 목표는?

제안한 이중 네트워크 자원관리 및 라우팅 알고리즘을 미래 6G 네트워크에 적용하여 대한민국 기술의 국제표준화에 기여하고 싶다.

 

 

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그림설명

[그림 1] SDN/NFV 기반의 다중 자원 인프라스트럭쳐

(그림설명) 
위의 그림은 네트워크 함수와 컴퓨팅 함수를 다양하게 사용하는 다양한 서비스와 EKD 서비스가 가상 인프라스트럭쳐에 어떻게 임베딩(Embedding) 되는가를 설명하고 있다.

 

[그림 2] NFV 서비스 문제의 예시

(그림설명) 
위의 그림은 방화벽이나 DPI, IDS 등과 같은 서비스가 동시에 네트워크 상에서 제공되고 있을 때, 라우팅과 자원할당을 어떤 식으로 하게 되는지를 보여주는 예시이다.

 

[그림 3] Code Offloading 서비스 문제의 예시


(그림설명) 
위의 그림은 클라우드의 코드 오프로딩 서비스가 제공되고 있을 때, 라우팅과 자원할당을 어떤 식으로 하게 되는지를 보여주는 예시이다.
 
 
 

 
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