표제지

목차

Ⅰ. 엣지 컴퓨팅 기술의 개요 및 동향 4

Ⅱ. 클라우드기반 엣지 컴퓨팅 성능 최적화 6

Ⅲ. 엣지 컴퓨팅 기반 분산 인공지능 8

1. 엣지 컴퓨팅기반 연합학습 기술 8

2. 엣지 컴퓨팅기반 분할학습 기술 11

Ⅳ. 엣지 컴퓨팅을 위한 자율제어기술 14

1. 지상 자율이동체 제어를 위한 엣지 컴퓨팅 15

2. 해양 자율이동체 제어를 위한 엣지 컴퓨팅 17

3. 공중 자율이동체 제어를 위한 엣지 컴퓨팅 20

4. 코어망 제어를 위한 엣지 컴퓨팅 22

Ⅴ. 엣지 컴퓨팅 기반 보안기술 25

1. 인공지능기반 보안기술 26

2. 암호기반 보안기술 28

Ⅵ. 엣지 컴퓨팅의 표준화 동향 31

Ⅶ. 향후 연구 방향 34

Ⅷ. 참고문헌 36

Ⅸ. 용어정리집 38

판권기 41

[그림 1] 클라우드 환경에서의 엣지 컴퓨팅의 기본적인 구성 5

[그림 2] 클라우드 기반 엣지 컴퓨팅의 워크로드 분산 및 협력 구조 6

[그림 3] 중앙집중학습과 연합학습의 구조적 비교 9

[그림 4] 스마트 시티에서의 연합학습 적용 9

[그림 5] IID와 Non-IID의 비교 10

[그림 6] 분할학습 다이어그램 11

[그림 7] 분할 학습에서 중간 활성화 값 전송과 유추 공격 위험 12

[그림 8] 엣지 컴퓨팅을 활용한 자율 주행 차량 아키텍처 14

[그림 9] 중앙 집중식 엣지 컴퓨팅을 활용한 AD(Autonomous Driving) 차량 15

[그림 10] 자율주행차 정보 처리 아키텍처 16

[그림 11] 해양 자율이동체를 위한 엣지 컴퓨팅 17

[그림 12] 해양 자율이동체를 위한 협력 제어 아키텍처 18

[그림 13] Edge, Cloud, Edge-Cloud 방식의 실행시간 비교 19

[그림 14] 일반적인 UAV 분류 20

[그림 15] 클라우드-엣지-디바이스 기반 단계별 구조 20

[그림 16] 엣지 컴퓨팅 기반 다중 동적 UAV 협력 시스템 모델 21

[그림 17] MEC를 활용한 코어망 최적화 22

[그림 18] 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 데이터 모니터링 및 의사결정 시스템 23

[그림 19] DDos 공격 아키텍처 25

[그림 20] ECC(타원곡선 암호화) 26

[그림 21] MEC 환경에서의 보안 및 개인정보 보호 위협 27

[그림 22] 다양한 환경의 신뢰 모델 28

[그림 23] AES 프로세스 암호화 및 해독 29

[그림 24] Man in the Middle Attack 30

[그림 25] ITU-T 국제 회의 현장 전경 31

[그림 26] 엣지 컴퓨팅 관련 논문 출판 수 32

[그림 27] 엣지 컴퓨팅 시장 전망 33