DDS 미들웨어 기반 포그 컴퓨팅 플랫폼 설계 및 구현

국문 초록 (Abstract)

포그 컴퓨팅은 클라우드 기반 IoT 시스템에서 발생하는 네트워크 트래픽 문제를 해결하기 위해 등장한 새로운 패러다 임이다. 현재 대부분의 포그 컴퓨팅 시스템 연구에서는 포그 노드의 역할이 IoT 장치 데이터를 저장해주는 역할만 수 행하고 있어서 중앙 서버의 역할을 대체하여 수행하기에는 역부족이다. 본 논문에서 소개하는 DDS(Data Distribution Service) 기반 포그 플랫폼, DFog(EchoDDS Fog Platform)는 기존 연구에서와는 달리 IoT 장치 데이터 저장뿐만 아니라, IoT 장치의 상태를 모니터링하고 필요에 따라 사용자 또는 관리자 개입 없이 실시간 IoT 장 치 관리 기능을 제공한다. 또한, 중앙 서버를 통해 관리자가 개별 IoT 장치를 연결하고 모니터링할 수 있도록 원격 제 어 기능을 제공함으로써, 대규모 IoT 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 더 나아가, 포그 컴퓨팅 시스템의 유동적인 네트워크 형성을 위해 발간/구독 기반 통신 미들웨어인 DDS를 적용하여 포그 노드 성능과 확장성을 향상시켰다. 이 러한 기능과 성능을 확인하기 위해, IoT 시스템 프로토타입을 구현하였으며, 주요 기능에 대한 검증을 수행하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Fog computing is a new paradigm that has emerged to solve the network traffic problem arising from cloud server based IoT systems. Most of the current fog computing research provide fog nodes with capability of storing IoT data. This is not enough to replace the central server's role for IoT systems. Unlike the previous research, the DDS (Data Distribution Service) based fog platform, DFog (EchoDDS Fog Platform) introduced in this paper, not only stores IoT device data, but also monitors the state of the IoT device and manages the devices realtime without user or administrator intervention as needed. In addition, by providing a remote control function to enable administrators to connect and monitor individual IoT devices through a central server, it is applicable to large-scale IoT systems. Furthermore, the performance and scalability of fog nodes are improved by applying DDS, a publishing/subscription-based communication middleware which forms a flexible network of fog nodes and servers. Prototype IoT systems were implemented using DFog in order to confirm feasibility of these functions and performances.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. DFog(EchoDDS Fog Platform)
• 2.1 시스템 구조
• 2.2 기능 구조
• 3. DFog 프로토타입 테스트
• 3.1 테스트 환경
• 3.2 IoT 장치 데이터 저장
• 3.3 비정상 데이터 알림
• 3.4 실시간 IoT 장치 제어
• 3.5 IoT 장치 모니터링
• 3.6 DDS를 이용한 다중 서버 통신
• 3.7 데이터 시각화
• 3.8 DFog 성능 분석
• 3.7 데이터 시각화
• 4. 결론
• Acknowledgement
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 이경민, "포그 컴퓨팅 플랫폼 적용성 연구" 한국차세대컴퓨팅학회 15 (15): 60-71, 2019

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5 "MongoDB"

6 Modicon, Inc., "Modicon Modbus Protocol Reference Guide, PI-MBUS-300 Rev. J"

7 Hunkeler Urs, "MQTT-S-A publish/subscribe protocol for Wireless Sensor Networks" 791-798, 2008

8 문미경, "IoT서비스의 신뢰성 보장을 위한 기능적 요구사항 모델링 방법" 한국차세대컴퓨팅학회 12 (12): 97-106, 2016

9 "Gartner Says 8.4 Billion Connected ‘Things’Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016"

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12 Object Management Group(OMG), "Data Distribution Service for Real-Time Systems, Version 1.4"

13 R. De La Mora, "Cisco IOx: Making Fog Real for IoT"

14 S. Yi, "A survey of fog computing : Concepts applications and issues" 37-42, 2015

15 S. H. Shah, "A survey : Internet of Things(IoT)technologies applications and challenges" 381-385, 2016

16 G. Cornelia, "A comparative study: MongoDB vs MySQL" 2015