제 3 절 서비스 품질 보장을 위한 응용 인지적 네트워킹 기술

요약: 소프트웨어 정의 네트워크 (SDN) 의 탄생으로 네트워크 관리의 자동화가 이루어져 혁신적인 비용 절감을 통한 효율화와 네트워크 서비스 품질 보장에 대한 기대감이 높아지고 있다. 하지만, 해결되지 않은 핵심 영역은 네트워크에서 어떻게 응용 프로그램이 원하는 바를 알고 그에 따라 맞춤형 서비스를 지원하는 응용 인지적 (application-aware) 네트워크의 실현이다. 근본적인 문제는 네트워크에서 애플리케이션의 의도를 알기 매우 힘들다는 데에 있다. 본 기고에서는 프로그래밍 언어분석 기술의 발전이 어떻게 응용 인지적 네트워킹 연구와 기술 개발을 앞당길 수 있는가에 관한 새로운 연구 방향을 제시하고, 지금까지의 기술 동향과 앞으로 해결하여야할 연구 문제를 소개한다.

인터넷의 최선 노력 (best-effort) 서비스 모델을 벗어나기 노력의 일환으로서 응용 인지적(application-aware) 네트워킹은 전통적인 네크워킹 연구 분야의 큰 화두였다. 응용 애플리케이션과 서비스가 무엇을 하고자 하는지를 파악을 하여 그에 맞는 서비스를 네트워크에서 제공해준다는 핵심 아이디어는 많은 관심을 받아왔고, 애플리케이션 트래픽 분류 기술과 서비스 클라스 (class of service)에 따라 네트워크 상에서 차별적인 서비스를 제공해주는 아키텍쳐에 관련한 많은 연구가 진행되어왔다. 예를 들어, 1) 저지연 전송을 요구하는 인터랙티브 트래픽, 2) 대용량 데이터 전송 트래픽 3) 지연이 허용되는 (delay tolerant) 트래픽 등으로 분류하여 이에 따라 다른 서비스를 제공하면, 다양한 측면에서 사용자의 편익을 도모할 수 있다는 연구 결과는 널리 알려져 있다.

최근 소프트웨어 정의 네트워크 (SDN)와 데이터센터 네트워크의 출현으로 이러한 방향의 연구는 다시 각광을 받고 있다. 일 예로, SDN 컨트롤러 또는 단말에서 트래픽을 서비스 클라스에 따라 분류하고, 단말과 네트워크 스위치의 협업을 통한 트래픽 스케쥴링 연구가 최근 이루어지고 있다 . 뿐만 아니라, SDN을 활용하여 데이터센터 내 또는 데이터 센터 간의 트래픽의 트래픽 엔지니어링 관련 연구도 활성화 되고 있고, 이를 컨텐트 전송 네트워크 (content delivery network)와 연계하여 실시간 비디오 전송을 원활하게 하는 연구도 진행되고 있다. 이러한 연구는 궁극적으로 효율적 트래픽을 스케쥴링을 통하여 편익 증가와 서비스 품질 (QoS)를 보장주는 것이 특징이다. 특히 최근에는 네트워크 내의 서비스 품질 보장에서 한 걸음 더 나아가 응용 애플리케이션 또는 서비스 단위의 품질 보장을 하려는 시도들이 각광을 받고 있다. 데이터 센터 환경에서 여러 개의 연관된flow, 즉 Co-flow 를 고려한 플로우 스케쥴링에 관한 연구들이 진행되고 있고, 앞으로도 서비스 단위의 품질 보장을 위한 노력이 계속되리라 생각한다.

Wei Bai, Li Chen, Kai Chen, Dongsu Han, Chen Tian, Weicheng Sun. Information-Agnostic Flow Scheduling for Commodity Data Centers. In Proc. USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI) 2015

Hong Zhang, Kai Chen, Wei Bai, Dongsu Han, Chen Tian, Hao Wang, Haibing Guan, and Ming Zhang. Guaranteeing Deadlines for Inter-Datacenter Transfers. In Proc. Tenth European Conference on Computer Systems (Eurosys) 2015

Srikanth Kandula, Ishai Menache, Roy Schwartz, and Spandana Raj Babbula. Calendaring for Wide Area Networks. In Proc. ACM SIGCOMM 2014

Chi-Yao Hong, Srikanth Kandula, Ratul Mahajan, Ming Zhang, Vijay Gill, Mohan Nanduri, and Roger Wattenhofer. Achieving High Utilization with Software-driven WAN. In Proc. ACM SIGCOMM 2013

Sushant Jain, Alok Kumar, Subhasree Mandal, Joon Ong , Leon Poutievski , Arjun Singh , Subbaiah Venkata, Jim Wanderer, Junlan Zhou, Min Zhu, Jonathan Zolla , Urs Holzle , Stephen Stuart , and Amin Vahdat. B4: Experience with a Globally-deployed Software defined WAN. In Proc. ACM SIGCOMM 2013

Matthew K. Mukerjee, David Naylor, Junchen Jiang, Dongsu Han, Srinivasan Seshan, and Hui Zhang. Practical, Real-time Centralized Control for CDN-based Live Video Delivery. In Proc. ACM SIGCOMM 2015

Mosharaf Chowdhury and Ion Stoica. Efficient Coflow Scheduling Without Prior Knowledge. In Proc. ACM SIGCOMM 2015

하지만, 애플리케이션의 의도를 이해하는 일과 네트워크 상의 플로우 간의 연관성을 찾는 일은 쉬운일이 아니다. 기존의 대부분의 네트워킹 연구에서 이러한 문제를 네트워크 단수 설정의 문제로 축소하거나 자세히 다루지 않았다. 하지만, 네트워크 설정은 응용 애플리케이션/서비스에 대한 분석과 이해가 필수적이기 때문에 쉬운 문제가 아니다. 따라서 여러가지 응용이 복잡하게 공존하는 클라우드 망, 기업 망 뿐만 아니라 심지어는 가정망에서도 네트워크 품질 보장 기술의 사용은 전문가에게도 쉬운 문제가 아니다. 이러한 문제는 많은 종류의 응용이 출현할 사물 인터넷 시대에는 더욱 증폭되리라 예상한다.

따라서, 본고에서는 응용 애플리케이션의 행동을 자동적으로 분석하고, 얻어진 정보를 바탕으로 네트워크에서 응용 서비스 품질을 향상을 도모하는 새로운 가능성을 타진해 본다. 최근 프로그래밍언어 분야의 기술 발전으로 정적, 동적 프로그램 분석 기법을 실제의 응용프로그램에 적용할 수 있는 수준이 되었다. 일예로 Extractocol 은 정적 프로그래밍 분석을 통하여 안드로이드 응용 프로그램에서 사용하는 HTTP protocol의 포맷과 내용을 안드로이드 바이너리로 부터 자동적으로 추출한다. 또한, SPA 는 같은 네트워크 프로토콜을 사용하는 서로 다른 두개의 구현이 상호 운용성(interoperability)가 있는지를 소스코드 분석을 통해 검증할 수 있는 방법론을 제시하였다. 위에 제시한 예들은 프로그램 분석 방법을 활용하여 네트워크 응용의 행동 분석 하였다는 공통점이 있다.

Hyunwoo Choi, Jeongmin Kim, Hyunwook Hong, Yongdae Kim, Jonghyup Lee, and Dongsu Han. Extractocol: Automatic Extraction of Application-level Protocol Behaviors for Android Applications. In Proc. ACM SIGCOMM 2015 (poster)

Luis Pedrosa, Ari Fogel, Nupur Kothari, Ramesh Govindan, Ratul Mahajan, and Todd Millstein. Analyzing Protocol Implementations for Interoperability. In Proc. USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI) 2015

애플리케이션 프로그램의 바이너리 또는 소스 코드를 보고 행동을 유추하는 방법론을 네트워크 서비스에 적용한다면, 자동적으로 응용 하나하나를 분석하여 해당 응용에 맞춤형 네트워크 서비스를 제공해줄 수 있다는 장점이 있다. 프로그램 분석을 통해 얻어진 정보는 기존에 사람이 설정으로 입력한 정보 보다 훨씬 더 정교하고 폭넓은 정보를 담고 있으며, 자동화가 가능하기 때문에 많은 양의 정보를 담을 수 있다. 이러한 자동화는 기존의 관리자의 설정에 의존하여 운용하던 고비용 네트워크에서 소프트웨어 정의 네트워크로 가는 핵심 기술이 될 것이다. 따라서 앞으로 프로그램 분석을 통해 얻어진 정보를 네트워크에서 이용하는 연구가 이루어져야 한다고 생각한다. 이러한 연구를 통하여 선도적인 네트워크 프로토콜 분석 기술과 소프트웨어 정의 네트워크 기술을 확보하는 것이 시급하다.

제 4 절 소물 (Small Thing) 연결을 위한 LPWA 네트워크 기술

IoT 기기의 연결성을 위해 다양한 기술이 존재함은 본 포럼의 뉴스레터 51호에서 다루어졌다. 2023년에는 200억개 이상의 기기가 어떤 형태든지 IoT 환경 하에서 연결될 것으로 예상되고 (Analysys Mason, 2014), 연결성에 대한 시장규모는 550억 달러를 넘어설 것으로 보인다. [그림1-4]

이와 같은 폭발적인 IoT 연결 시장은 필연적으로 지금과는 다른 네트워크 연결에 대한 요구사항을 가진다. IoT 기기의 대다수가 원격 센서와 같은 소물(Small Thing)의 형태를 가질 것으로 예상되는바, 연 $1이하의 연결 유지비용, AA 배터리로 10년 이상의 동작, 지하구간까지 도달 가능한 광역 전파 커버리지가 새로운 네트워크의 조건으로 요구된다. LPWA(Low Power Wide Area)는 소물인터넷에 최적화된 네트워크 규격으로 제안되었다. [그림1-5]은 LPWA의 일반 요구사항이다.

그림 2-4. IoT 연결성 시장

그림 2-5 LPWA 요구사항

위 LPWA의 요구사항을 만족하는 네트워크로서 가장 선도적인 입장에 있는 규격이 Sigfox이다. Sigfox 네트워크는 최대 12바이트의 크기를 갖는 메시지를 하루에 IoT 기기당 140개를 100bps내외의 속도로 전송한다. 하나의 Sigfox기지국이 갖는 커버리지 반경은 교외지역에서 30~50km, 시내지역에서는 3~10km를 갖는다. IoT 기기가 갖추어야 할 Sigfox 모뎀은 표준적인 H/W 칩에 Sigfox S/W 스택을 올려 간단하게 구성되며 단순하고 표준적인 API 형태로 IoT 기기가 발생시키는 메시지 정보를 응용프로그램이 이용할 수 있도록 구성되어 있다. 표준 API는 응용프로그램 개발자에게 공개되어 있어 Sigfox 네트워크에 연결되어 있는 IoT 기기들이 발생시키는 데이터를 이용하여 다양한 프로그램을 개방형 환경에서 개발할 수 있다는 것이 Sigfox의 큰 장점이다.

그림 2-6. Sigfox의 화재 감지 솔루션

Sigfox와 더불어 시장에서 주목받는 또하나의 LPWA기술로 Semtech의 LoRaWAN이다. LoRaWAN은 물리계층에서 UNB(Ultra Narrow Band)를 채용한 Sigfox와는 다르게 우리에게 친숙한 DSSS CDMA를 채용해 전파간섭에 강한 면모를 보인다. 또한 0.3~5kbps의 비교적 다양한 전송속도를 지원하고 다층적인 게이트웨이-네트워크 서버-어플리케이션서버-커스텀서버 구조를 갖고 있어 LoRa와 타 네트워크와의 연결을 강화할 수 있는 부분이 많은 것이 장점으로 꼽힌다.

그림 2-7. LoRaWAN 구조도

이외에도 LPWA에는 Weightless-N, Telensa, On-Ramp 등 다양한 시험 네트워크들이 제안되고 있다. LTE계열에서도 LTE-MTC라는 이름으로 IoT 기기를 효과적으로 LTE에 수용하고자 하는 기술이 개발되고 있으며 국내 네트워크 사업자들 사이에서도 이들 LPWA에 관심이 높아져, Sigfox는 KT와, LoRa는 SKT와 실증 및 연구개발 협력을 도모하고 있는 것으로 알려져 있다.

저비용으로 작은 IoT 기기들에 연결성을 제공할 수 있는 LPWA는 개념적으로 매력적인 기술 솔루션임에는 틀림없으나, 제안 기술들이 표준화를 통해 하나로 정립되기보다 시장에서의 치열한 경쟁을 통해 각자 나름대로의 포지션을 갖출 것으로 예상된다. 따라서 이들 LPWA 네트워크에서 발생시키는 IoT 데이터를 가공하여 응용프로그램 개발자가 원활하게 사용 할 수 있도록 매개하는 역할의 필요를 예측할 수 있다. 복수의 LPWA가 발생시키는 각종 네트워크 메시지와 데이터를 일원화된 개방형 API로 제공하는 플랫폼은 IoT 서비스의 확산에 일조하여 LPWA의 가치를 더욱 증대시킬 것이다.

제 2 절 다양성 지원을 위한 스마트 에지 네트워킹

IoT 기반 서비스는 가정, 산업체뿐만 아니라 물류, 공공, 안전 등 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다. LTE, Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee 등의 다양한 무선 통신 기술의 발전과 컴퓨팅 장치의 소형화에 따라 다양한 환경에 적합한 무선 네트워크와 디바이스들이 제안되었고 이를 바탕으로 다양한 응용 서비스가 나타나고 있다. 이러한 다양성은 IoT 기반 서비스의 확산을 가속화하고 있으나, 한편으로는 각 응용 서비스가 사용하는 무선 네트워크 및 디바이스의 구성 환경이 상이하고 각 서비스에서 요구하는 네트워크 품질 및 데이터 전달 포맷 역시 매우 다양하여 기술과 시장이 파편화되는 문제가 있다.

이러한 문제의 근본적인 원인은 현재의 경직된 네트워크 주도형(Network Driven)구조이다. 현재의 네트워크는 한정된 영역의 목적 서비스(Target Service)를 먼저 정의한 뒤, 정의된 서비스들이 요구하는 처리율이나 지연시간과 같은 특정 서비스 품질을 예측하거나 측정하여 이를 달성하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 경직된 네트워크 주도형 구조는 응용 서비스의 단순화를 초래한다. 뿐만 아니라 네트워크 설계 및 구축에 있어 미래의 서비스들을 충분히 고려할 수 없기 때문에 새롭게 등장하는 다양한 서비스들을 수용하는데 있어 결정적 한계를 네트워크 자체가 제공하게 된다. 실제로 IPv6 경량화, SDN/NFV 등 네트워크 유연성을 향상시키기 위한 몇몇 기술들이 제안되고 있으나 기존 네트워크 장비와의 연동이 어렵거나 서비스 지원에 대한 기술적 한계가 대두되어 도입이 지연되고 있다.

즉 기존의 네트워크 주도형 구조는 다양한 네트워크와 관련 디바이스 및 프로토콜로 구성된 IoT 환경에 기반을 둔 새로운 응용 서비스들이 무수히 등장하는 상황에서 각 서비스, 단말, 네트워크들을 끊임없이(seamless) 지원하는데 한계가 있다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 응용 서비스들이 각자의 요구에 따라 필요한 네트워크 자원을 쉽게 획득하고 이용할 수 있도록 하는 응용 서비스 주도형(Application Service driven) 네트워크가 필요하다. 응용 서비스 주도형 네트워크는 사용 가능한 다양한 네트워크 자원을 통합적으로 관리하면서, 네트워크를 이용하는 각 응용 서비스의 요청에 따라 필요한 자원을 능동적으로 할당 및 분배한다. 또한 통신을 위한 유무선 연결뿐만 아니라 저장장치나 연산장치와 같은 컴퓨팅 자원을 말단에서부터 중심에 이르기까지 네트워크 곳곳에 배치하여 개별 서비스들이 필요에 따라 활용할 수 있도록 제공할 수 있다. 그렇지만 아직까지는 이러한 응용 서비스 주도형 네트워크 시스템 아키텍처에 대한 연구가 미진하고, 조속히 관련 연구를 수행해야 하는 상황이다. 이러한 응용 서비스 주도형 네트워크 시스템 아키텍처 연구를 위해서는 다음과 같은 세부적인 연구들이 필요하며(그림 1-1참조), 이외에도 네트워크 시스템 아키텍처 전반에 관한 다차원적인 연구가 절실히 요구된다.

그림 3-. 본 절에서 제시하는 다양성 지원을 위한 에지네트워킹 기술의 개념도

- ID기반 구조 및 관리

- 서비스 추상화(Service Abstraction)

- 서비스 및 단말의 다양성을 고려한 서비스 요청 기반(On-Demand) 자원 풀링 및 매칭

- 서비스 조정(Orchestration)을 위한 에지 컴퓨팅(Edge Computing)

본 절에서는 다양한 무선 네트워크 및 디바이스들을 활용하는 IoT 기반 서비스들을 효과적으로 지원하기 위해 현재 네트워크의 구조적인 문제점을 진단한다. 또한 이를 개선하기 위한 응용 서비스 주도형 네트워크 시스템 아키텍처에 대해 소개하고, 이를 위한 향후 연구 방향을 제시하며, 세부적인 연구 주제 및 내용에 대해 다룬다.

1. 관련 기술 동향

IoT 환경에서 상황인지 서비스를 제공하기 위한 핵심 요소기술 연구가 선진국을 중심으로 다양한 분야에 걸쳐서 수행되고 있다. 본 장에서는 IoT 데이터 수집 및 정형화 기술, 서비스 제공 기회 발견 및 커뮤니티 생성 기술, 즉시적 서비스 조합 기술, 사용자 관심사 추론 기술, 이질적 스마트 기기 간 연동 지원 기술에 대한 기술 동향을 설명한다.

가. 서비스/응용 QoS 표현 및 ID 구조 기술

IoT 및 다중 네트워크 환경이 현실화 되면서 지금까지 가능성 위주로 구현되었던 다양한 서비스들과 응용프로그램이 실제 사용자 서비스로 개발되고 있다. 이들 다양한 서비스와 응용프로그램은 서비스 품질 (QoS) 면에서 다양한 요구사항을 담고 있다. 기존의 고속, 대용량 위주의 획일화된 서비스 품질은 수백 bps에서 수 Gbps에 이르는 폭넓은 전송속도, 수 마이크로초(us)부터 수십 밀리초(ms)에 이르는 허용전송지연, 수 계위의 보안성등 서비스의 형태에 따라 매우 다양한 품질 요소를 요구한다. 또한 이들 서비스를 담아야 하는 네트워크도 기존의 셀룰러 4G로부터 WiFi 무선랜 계열, BLE 근거리 통신, LPWA 저전력장거리통신 등 선택의 폭이 매우 다양해졌다.

이에 서비스 혹은 응용프로그램의 서비스 품질 요구사항을 표준화/일반화 하여 표현하고 표준화/일반화된 서비스 품질 요구사항을 다양한 네트워크의 물리적 자원에 매칭 시키기 위한 기구가 필요하게 된다.

EU FP7 BETaaS(Building the Environment for the Things as a Service) 프로젝트는 로컬 클라우드 게이트웨이 기반 분산 서비스 IoT 플랫폼으로 QoS Negotiation을 지원하며 레이어간 QoS 수준에 대한 명세, 해석을 지원한다. QoS 브로커를 통해서 서비스에서 요구한 QoS 해석 및 관련 자원에 대한 예약 및 서비스 실행을 지원하여 서비스/응용프로그램 QoS 의 표준 표현을 선도적으로 시도하였다.

Building the environment for the Things as a Service, IoT CoAP Plugtests & Workshop, 2012.7

그림 3-. BETaaS 레이어 구조

ID 기반 네트워킹은 통신 객체를 지칭하는 ID를 통신 객체 자체에 할당함으로써 유연하고 진화 가능한 네트워킹을 구현하고자 하는 시도이다 [2]. 이때 ID가 할당되는 통신 객체는 기존 인터넷에서의 종단 호스트뿐만 아니라 사물(thing), 데이터, 사용자, 서비스 등 다양한 통신 객체를 포함할 수 있다. 이러한 ID 기반의 네트워킹은 새로운 네트워킹 개념이라기 보다는 네트워크의 사용 환경 변화에 따른 자연스러운 진화라고 할 수 있다.

현재 미국에서 진행되고 있는 3개의 미래 인터넷 과제인 XIA, NDN, MobilityFirst는 모두 ID 기반 네트워킹을 지향하고 있다. NDN의 경우 데이터에 ID를 할당하며, XIA와 MobilityFirst의 경우는 데이터뿐만 아니라 호스트, 서비스 등에 모두 ID를 할당하여 이를 기반으로 네트워킹한다. 유럽의 가장 대표적인 차세대 네트워킹 개념인 ICN의 경우도 다소 포괄적인 개념인 정보(Information)에 ID를 할당하는 것으로 가정하고 있다.  ID 기반 네트워킹은 그 일반성에도 불구하고 규모성의 문제가 심각하게 나타난다. 다양한 통신개체 간 연결성을 지원해야하는 규모성의 문제는 ID 기반 네트워킹의 실현을 위해 반드시 해결되어야 하는 문제이다. 또한 다양한 개체를 글로벌 범위로 유일성을 보장하면서 보안성 있게 할당할 수 있는 네이밍 (naming) 방안은 국제 표준화와 연계되어 중요하게 고려되어야 할 이슈이다. IoT 환경은 현 IP 네트워킹에서 가정하는 충분한 능력을 가지는 호스트 및 안정성 있는 네트워크라는 가정과 거리가 멀다.  RFID와 같은 수동 소자나 제한된 능력을 가지는 센서 등이 불안정한 네트워크로 연결되는 IoT 네트워크 환경에서 현 IP 네트워킹은 명백히 한계를 가질 수밖에 없으며 ID기반 네트워킹이 이를 해결하기 위한 유력한 기술로 고려될 수 있다.

정희영, “주소기반에서 ID기반 네트워킹으로”, FIF 뉴스레터

그림 3- ID 기반 네트워킹

나. 네트워크 인터페이스 풀링 기술

본 절에서는 LTE/Wi-Fi 연동 기술을 중심으로 인터페이스 풀링 관련 동향을 소개한다. 모바일 단말을 이용한 인터넷 브라우저나 서드 파티 애플리케이션을 통한 데이터 통신 서비스 사용이 증가하면서, 그림 2-3과 같이 스마트폰을 이용한 데이터 트래픽은 폭증하고 있다. 이와 같은 데이터 통신 서비스 사용 패턴의 변화로 사업자들은 비용 효율적으로 사용자들에 대한 서비스 품질을 지속적으로 유지하는 방법을 고민하였다. 늘어나는 무선 데이터 전송량에 대응하기 위해 주파수 자원을 추가로 확보하여 무선 통신 시스템을 통해 전송할 수 있는 데이터양을 증가하는 광대역 기술이나 케리어 병합(carrier aggregation) 기술이 일반적이지만, licensed band는 그 임대비용이 천문학적이므로 사업자들에게 큰 부담으로 작용한다.

C. S. Inc., “Cisco visual networking index: global mobile data traffic forecast update, 2011-2016,” 2012.

그림 3-. 모바일 단말 traffic 증가량

다른 대안으로는 이종무선 인터넷을 이용하는 기술로, 서로 다른 특성

을 갖는 무선 기술을 동시에 사용하여 데이터를 전송하는 Multi-path aggregation (또는 bandwidth/link aggregation) 기술이 있다. 일예로 사용자 데이터 전송에 unlicensed band 무선랜을 LTE 망에 연동하여 데이터를 송수신하는 삼성 다운로드 부스터(Download Booster) 기술, LGU+의 LTE-U 기술등은, 사업자의 추가 주파수 확보 비용 없이 전송 대역을 늘릴 수 있다는 장점이 있다. 이러한 이점으로 WiFi를 사업자망에 연동하려는 요구가 서서히 증가하고 있으며, 이에 따라 사업자의 다양한 기술 및 표준화 기술이 그림 2-4와 같이 제안된바 있으며, 그 장단점은 표2-1에 분석되어 있다.

아래 그림은 대표적인 LTE/Wi-Fi 인터페이스 풀링 기술로, LTE 주파수 대역폭을 carrier aggregation하는 LTE-A와 LTE/Wi-Fi를 동시에 사용하는 대표적인 세가지 기술을 비교도식화 하고 있다.

Netvision Telecom White paper, LTE/Wi-Fi Multipath Aggregation Solution, Oct. 2015

그림 3-. LTE/Wi-Fi aggregation 기술

LTE-U/LAA 기술은 2014sus 9월 3GPP RAN 총회에서 study item으로 승인됨에 따라 unlicensed 대역에서 LTE를 사용하기 위한 논의가 시작되었다. Qualcomm, Huawei 등에서 연구를 진행한 바 있고, LGU+에서 시연한 바 있다. 하지만, Wi-Fi와 LTE-U가 동시에 unlicensed 대역폭을 사용하게 되면, channel sensing을 진행하지 않는 LTE-U 기기가 일반적인 Wi-Fi 통신기기 대비 성능 열악성 등의 문제가 일어날 수 있어, 공존을 위한 주파수 관리 및 정책 문제를 논의 중에 있다.

Qualcomm,“Qualcomm research lte in unlicensed spectrum: Harmonious coexis-tence with wi-fi,” 2014.

K. Chebrolu and R. Rao, “Bandwidth aggregation for real-time applications in heterogeneous wireless networks,” IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 5, no. 4, pp. 388–403, Apr. 2006

MPTCP (Multi path TCP)는 IETF에 의해 2013년 표준화된 기술로 TCP 프로토콜을 확장하여 단말과 TCP 서버간 다수의 TCP경로를 구성하고 그 경로들로 동시에 데이터를 송수신 하는 방법으로 LGU+에서도 LTE/ Wi-Fi를 이용한 MPTCP를 시연한 바 있다. TCP의 특징을 그대로 유지하고 있어 보편적인 호환성을 유지하고 있으나, 다수의 subflow들에 대한 연결제어 및 트래픽 분배 재전송 처리 및 패킷 정렬과 같은 문제를 해결하기 위해 새로운 proxy를 도입해야 한고, TCP 다중경로를 위해 한 단말에 대한 IP 유일성을 제공하지 못한다는 단점이 있다.

D. Wischik, C. Raiciu, A. Greenhalgh, and M. Handley, “Design, implementation and evaluation of congestion control for multipath tcp,”in Proceedings of NSDI, 2011.

Dominik Kaspar, “multipath Aggregation of Heterogeneous Access Networks,“ Doctoral Dissertation, University of Oslo, September 2011.

LTE/Wi-Fi Aggregation (LWA) 기술은 기지국에서 통솔하여 LTE와 Wi-Fi로 데이터를 동시 전송하는 방법이기 때문에, LTE와 Wi-Fi 내부의 기능이나 작동 방법 등을 수정할 필요가 없고, 둘 사이의 contention 문제 등이 없다는 장점이 있다. 또한, WLAN의 수정사항은 firm-ware update등을 통해 가능하므로 가장 손쉽게 이용할 수 있다. 하지만, 기지국과 Wi-Fi간의 연결이 있어야 하고, large capacity backhaul로 연결되어 있을 때, delay가 감소하여 성능을 크게 향상 가능하다는 한계점을 갖고 있다.

그림 3-. LTE/Wi-Fi aggregation 기술 분석 표

다. 에지컴퓨팅 자원 활용 기술

(1) 에지컴퓨팅 (Edge Computing)

컴퓨팅 파워를 향상시키기 보다는 무게를 줄이거나 배터리 수명을 늘리는데 집중하는 모바일 디바이스의 본질적인 문제 때문에, 온디맨드 방식으로 모바일 디바이스에서 처리하기 복잡한 연산을 대신해주거나 방대한 양의 데이터를 대신해서 저장해주는 클라우드 컴퓨팅은 이를 해결하기 위한 대안으로 제시되어 현재 널리 사용되고 있다. 하지만 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 서버의 위치에 따라 응답 시간이 매우 느려질 수 있고 (태평양을 건너는데 수백 밀리 초가 소요됨), WAN으로부터 서버로 전송되는 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하고 있기에 이를 해결하고자 제시된 개념이 바로 에지컴퓨팅 (Edge computing)이다.

Fernando, Niroshinie, Seng W. Loke, and Wenny Rahayu. "Mobile cloud computing: A survey." Future Generation Computer Systems 29.1 (2013): 84-106.

Announcing the “Edge computing” concept and the “Edge accelerated Web platform” prototype to improve response time of cloud applications 2014.    Available: http://www.ntt.co.jp/news2014/1401e/140123a.html [Accessed: 9. Dec. 2015]

그림 3-. Image of applications realized by edge computing platform

에지컴퓨팅은 유저로부터 멀리 떨어진 서버에서 수행하던 연산 등을 네트워크의 변두리 ‘에지 (Edge)’로 가져옴으로써 어플리케이션의 응답시간을 줄이는 기술을 의미한다. 에지컴퓨팅을 도입함으로써 (그림 2-6)에 묘사된 것과 같은 리얼 타임 응답을 요구하는 어플리케이션들인 증강현실 (Augmented Reality, AR), 지능형 교통시스템 (Intelligent Transport control Systems, ITS), 게임, 대량의 트래픽을 생산해내는 M2M 서비스 등을 더 많은 사용자에게 제공할 수 있다. 한편, 에지컴퓨팅의 인프라는 네트워크 오퍼레이터로부터 멀리 떨어져 있기 때문에 설치나 업그레이드 등의 관리가 원격으로 제공되어야 하고 그것의 이용 또한 쉬워야하며 또한, 많은 유저들이 이용하기 위해서는 에지컴퓨팅 인프라 자체의 사용이 간편해야하고, 종류의 제한 없이 다양한 어플리케이션을 지원할 수 있어야 한다는 특징을 가지고 있다.

Edge computing. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Edge_computing [Accessed: 9. Dec. 2015]

Dave LeClair, The Edge of Computing: It's Not All About the Cloud, 2014. Available: http://insights.wired.com/profiles/blogs/the-edge-of-comp

uting-it-s-not-all-about-the-cloud#axzz3thfiLycf [Accessed: 9. Dec. 2015]

그림 3-. Applications suitable for edge computing

(2) 에지 컴퓨팅 기술 동향

Cloudlet은 동적 가상머신 통합 (Dynamic virtual machine synthesis) 기술을 이용하여 에지 컴퓨팅의 프로토타입을 제안한 연구로, 이용할 수 있는 chunk가 근처에 없을 때 기존 클라우드로부터 이를 가져와야 하는 특성 때문에 확률론적 특성을 지닌 기존의 솔루션과는 다르게 모바일 디바이스와 Cloulet 사이의 대역폭과 Cloulet이 동작하는 머신의 로컬 리소스만이 성능에 영향을 끼친다. 또한, 가상머신의 오버레이가 모바일 디바이스로부터 Cloulet에 전달되기 때문에 광역통신망 (WAN) 장애가 가상머신의 통합에 영향을 끼치지 않는다.

Satyanarayanan, Mahadev, et al. "The case for vm-based cloudlets in mobile computing." Pervasive Computing, IEEE 8.4 (2009): 14-23.

Edge Accelerated Web Platform (EAWP)은 Nippon Telegraph and Telephone Corporation (NTT)가 개발한 웹 어플리케이션 수행 프레임워크로 에지컴퓨팅 개념을 사용한다. EAWP는 웹 콘텐츠 검사나 렌더링과 같이 많은 연산을 요구하는 작업들을 에지 서버와 사용자 디바이스에 적절히 분배함으로써 웹 어플리케이션의 성능을 높이며, 웹 어플리케이션 개발자들이 고성능의 어플리케이션을 개발할 수 있도록 하기 위해 EAWP는 개발자들이 그들의 프레임워크 위에서 HTML 표준을 사용할 수 있는 환경을 제공한다.

Fog Computing은 클라우드 컴퓨팅의 확장된 개념으로 Cisco社에서 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 환경에 대비하여 내놓은 새로운 패러다임이다. 지리적으로 널리 퍼져 있는 많은 수의 노드들을 이용하여 낮은 지연 시간과 디바이스의 위치 인식 및 유동성 등을 제공하는 특성을 지닌 Cisco의 Fog Computing은 차량용 인포테인먼트, 안전성, 교통 상황 분석 등의 기능을 제공하는 커넥티드 비히클 플랫폼을 위한 유용한 속성들을 갖추고 있으며, 이외에도 스마트 그리드나 무선 센서 네트워크를 효율적으로 구축하는데 도움을 줄 수 있다.

Bonomi, Flavio, et al. "Fog computing and its role in the internet of things." Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing. ACM, 2012.

Smart Grid. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Smart_grid [Accessed: 9. Dec. 2015]

Wireless sensor network.

Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Wireless_sensor_network [Accessed: 9. Dec. 2015]

라. 응용/서비스와 단말/네트워크 자원간의 최적 매칭

UHD 동영상과 같은 고용량 데이터가 모바일 네트워크를 통해서 일상적으로 소모되고 개인이 소유하고 있는 연결형 기기 (Connected Device)의 수가 급증하고 있는 상황에서 모바일 네트워크는 현재의 1000배에 달하는 트래픽을 대비할 준비가 되어 있어야한다.

Qualcomm, “Extending the Benefits of LTE Advanced to unlicensed Spectrum”, 2014.

그림 3-. 모바일 네트워크 용량 확대

이미 다수의 네트워크가 한정된 주파수 위에서 작동하고 있고, 네트워크간 경쟁과 공존 이슈는 앞으로의 미래 모바일 환경 매우 중요한 위치를 차지한다. 주파수의 부족상황은 이미 일상적이다. 이는 현재의 주류 네트워크인 4G LTE에서도 심각하게 나타나는 현상으로 비면허대역의 주파수를 이용하고자 하는 노력이 다국적 모바일 네트워크 장비 제조사를 중심으로 이루어지고 있다. 3GPP에서 LAA (Licensed-assisted Acess)라는 이름으로 비면허대역과 면허대역의 주파수를 집성하는 (Carrier Aggregation) LTE-U 기술이 제안된 실정이다. 이는 필연적으로 현재 비면허대역을 이용하고 있는 WiFi와 같은 기존 네트워크와의 경쟁을 가져온다.

그림 3-. 비면허 대역에서의 네트워크간 공존

네트워크 간 공존 및 경쟁은 두가지 주요 이슈를 발생시킨다. 하나는 네트워크 사이에 한정된 자원을 사용함에 있어 공정성을 가질 수 있는 자원할당 매커니즘이다. 자원할당 메커니즘은 매우 오랫동안 다루어진 네트워크 이슈이고, 단일 네트워크 안에서의 사용자별 공정한 자원할당은 여러 가지 자원할당 알고리즘으로 구현이 가능하다. 네트워크간 공정 자원할당을 위해서는 중앙집중적인 인터네트워크 컨트롤을 사용하는 방법과 분산제어 방식을 들 수 있다. 대표적인 분산제어 방식은 WiFi의 채널 센싱과 백오프를 이용한 충돌 회피 기법이다. 자원할당을 통한 네트워크의 공존 및 경쟁은 결국 다양한 네트워크를 별개로 인식하고 별개인 네트워크간의 기계적 공존을 목적으로 하는 방법이다. 그러나 네트워크의 다양성과 서비스의 다양성은 이제 기계적 공존 알고리즘으로는 한계에 온 상황이다.

IoT 환경에서는 다양한 IoT 기기와 이를 지원하는 네트워크 인프라를 공간 안에서 서비스 사용성의 관점에서 공존시키고자 하는 노력이 필요하디. IoT 인프라를 센싱 위주로 사용하여 공간의 정보를 모으고 이를 활용하고자 하는 움직임은 근래에 와서 “IoT Enriched Space"라는 이름으로 초기 연구가 시작되었다. 센서를 통해 얻은 정보를 기기가 이해할 수 있도록 가공하는 S/W 프레임을 제공하며 개인별 상황 인지를 위해 메타 데이터를 추가하는 (Enriched) 등 데이터 구조에 대한 연구가 수행되었다. 광의의 연구로서 IoT를 이용하여 현실 세계를 웹에 연결하고자 하는 “Real World Web”의 개념 정립이 시도되고 있다. 이 시도는 필요하다고 예상되는 요소기술들을 나열하고 이들이 연결되는 형태와 서비스 모델에 대한 예측에 그치고 있는 한계가 있다. 기기와 사용자의 사용성을 공간안에서 인식하고 제한된 공간안에서 기기간 네트워크 자원의 공유를 통해 네트워크 경쟁의 이슈를 공존의 이슈로 바꾸어야 할 시점에 왔다.

2. 다양성 지원 스마트 에지 네트워킹 기술적 이슈

IoT로 구성된 다중 스마트 홈 환경에서 사용자들에게 적합한 커뮤니티 서비스를 위해서는 앞 장의 연구동향에서 살펴본 현재 기술을 바탕으로 해결하기 어려운 점이 무엇인지 분석하고, 이를 해결하기 위한 새로운 기술을 연구할 필요가 있다. 본 장에서는 행위 패턴 기반의 스마트 홈 태스크 정형화, 의미론적 사용자 관심사 추론, 서비스 제공 기회 발견 및 커뮤니티 생성, 이질적 스마트 기기 간 적응적 시맨틱 커뮤니케이션에 대한 기술적 이슈를 살펴보고 향후 연구 방향을 전망한다.

가. 통합적 (Universal) API

향후 미래의 ICT서비스의 핵심은 온오프라인간 공간 융합과 그로부터 발생하는 다채로운 서비스에 있다. 국내 ICT 기술환경을 일신할 수 있는 O2O (Offline-to-Online) 공간융합 프레임워크가 필요하며 이는 Offline 환경에서의 인간 활동 (Human Activity)를 Online 환경으로 초연결 (Hyperconnection)하는 매개로서 Universal API를 구성함을 기반으로 한다. 정보기기 뿐 아니라 주변 사물을 이용한 서비스를 표현하고 이를 네트워크를 이용해 온라인 공간으로 전이시키는데 필요한 서비스 품질 요소와 네트워크 자원간의 매칭을 Universal API 프레임을 사용하여 구현한다. Universal API는 인간 인지와 발견 (Cognition/Finding) 기능을 극대화할 수 있는 매개로서 기존의 네트워크 중심의 API와는 다른 개념을 가진다.

현재 많은 IoT API들이 대두되고 있다. 각 사물(thing)의 제조사들이 각자의 방식대로 사물의 resource/API를 표현하는 제조사 API (manufacturer-specific description)을 허용하는 것이 자사의 생태계구축에 유리하기 때문인데, Universal API 프레임은 사물들의 resource/API를 표현하는 여러 data model/format (예를 들어 RDF triples, attribute-value pair, type-length-value 등) 간의 연관관계(semantics)를 분석하고 변환하는 자동화 소프트웨어의 구현을 통해 사물간의 공통 접근 경로를 확보한다.

Universal API를 사용해 온라인 공간에 전이된 인간 활동들은 공간의 컨텍스트(Context)하에서 해석되며 해석된 인간 활동은 다양한 응용프로그램에서 활용된다. 궁극적으로 Universal API를 이용해 공간을 이루고 있는 요소 (사물, 환경)들의 정보를 미디어로 업로드하고, 업로드된 공간 요소 정보를 다른 공간의 실체에 다운로드하여 공간자체를 원격지로 전이 시키는 서비스 모델을 실현 (예: 내 서울 사무실 공간의 온도,습도, 프린터/팩스, 티비 채널설정 정보들이 뉴욕의 원격지 사무실의 정보․환경 기기들로 전이) 한다.

그림 3-. Univeral API를 이용한 Programmable Space

o Universal API

Unified and Native Enrichment in Event Processing System, ACM, 2013.

제조사 별로 다양한 Thing의 표현 (description, e.g., bar code, QR code, RFID) 레지스트리 정보를 확인(identify)하여 취합하고 상호운영할 수 있게 하는 프레임워크의 설계 및 구현

Thing들의 resource/API를 추상화하여 표현하는 여러 data model/format (e.g., RDF triples, attribute-value pair, type-length-value) 간의 연관관계(semantics) 분석 및 포맷 변환 자동화 소프트웨어 설계 및 구현

Universal Set: Pub/Sub, IFTTT, CoAP, HTTP, 망 구성/관리 등을 지원하는 Universal API Set 구현

Protocol Broker: 다양한 thing-thing, thing-user 연결 (Pub/Sub, IFTTT, Client/Server 등)을 지원하는 Protocol Broker 설계/구현

Universal API Mediator:     Broker, User Profile, Context, Location, Anomaly Notification, Statistics, Node/Network Monitoring API 연합 구조 설계 및 구현

o O2O 추상화 프레임 (O2O Abstraction Frame)

Real world web, Living within the IoT, psfk labs and iQ of Intel, 2014.

정보기기와 센서에 인지된 인간 활동과 환경 요소들을 공간의 컨텍스트(Context)하에서 해석하여 온라인 미디어 상에서 표현할 수 있는 S/W 프레임

활동 센싱 (Activity Sensing), 근접 서비스 발견 (Service Finding), O2O 인지 표현형 (O2O Awareness Presentation), 상황 추론 (Situation Inference)을 유기적으로 연결하여 완성

나. 서비스 특화 이기종 단말/네트워크 자원 동적 풀링

(1) 단말/네트워크간 교차 네트워킹 기술

단말들이 가지고 있는 네트워크 인터페이스는 매우 상이하다. 스마트폰은 LTE, Wi-Fi, Bluetooth를 가지고 있으며, 냉장고는 Zigbee를 가지고 있을 수 있다. 이와 같은 상이한 능력을 가진 단말들이 상이한 단일 네트워크 인터페이스 또는 다수의 네트워크 인터페이스를 소유한 IoT 단말들이 산재에 있을 수 있으며, 이러한 다양성은 각 단말에서 요구하는 기초적 서비스와 단말의 가격에 의존하게 된다. 하지만, 새로운 서비스는 이러한 상이한 IoT단말들간의 네트워킹을 요구하게 될 것이며, 이들을 연결해주는 교차 네트워킹 기술은 반드시 필요하다. 교차 네트워킹 기술의 형태는 상황에 따라 달라질 수 있는 교차네트워킹을 위한 게이트웨이를 설치하여 중앙집중적으로 가능하게 할 수도 있고, 다수의 네트워크 인터페이스를 가진 단말들을 활용한 단말 기반의 교차네트워킹 지원도 가능할 것으로 전망한다. 하지만, 어느 기술이던 간에 수많은 단말들의 지원, 적은 복잡도 및 보안에 취약하지 않은 기술이어야 할 것으로 예상한다.

그림 3-. 이기종 IoT 단말들간의 인터네트워킹의 예

(2) 요청기반(on-demand) 단말/네트워크 인터페이스 다중 풀링 기법

앞서 현재 지원되는 네트워크 인터페이스 풀링 기법에 대한 연구동향을 기술하였다. 이러한 단순한 네트워크 인터페이스 풀링은 매우 정적이며, 또한 네트워크 인터페이스의 개수도 한정적이다. 또한 한 단말에서 이루어지는 인터페이스 풀링에 제한되어 있다. 하지만, 서비스 및 응용의 다양화와 그들의 다양한 QoS요구사항을 만족하기 위해서는 다음과 같은 기술들이 요구될 것이다.

- 상황인지적 요청기반 인터페이스 풀링

새롭고 다양한 서비스/응용들이 현재 보다는 더 빠른 타임스케일로 생성/소멸되고, 그들이 요구하는 QoS도 매우 다양할 것이다. 이것을 지원하기 위해서 상황인지적이고, 동적인 요청에 기반한 인터페이스 풀링 기법이 필요하며, 이는 풀링시 저복잡도로 동작하여, 저비용으로 생성/소멸이 가능한 방식으로 동작해야 할 것이다.

- 여러 단말간의 풀링 및 단말간 인터페이스 풀링

기존의 한 단말안에서의 인터페이스 풀링을 넘어서서, 필요에 따라서는 주변의 단말과 협력하여 그림 3-3의 응용서비스 요청 2와 같은 인터페이스풀링을 이룰 수도 있다.

그림 3-. 상황인지적 단말내, 단말간 인터페이스 풀링 구조

이는 단말간의 풀링의 문맥안에서 이루어져야 하며, 단말간의 제어메시지 교환을 통하여, 일단 단말간의 풀링이 실행된다음, 응용/서비스에 적합하게 필요한 인터페이스등을 골라 그것을 하나의 풀로 사용할 수 있는 기술이며, 풀링의 범위를 한차원 높이는 고급 기술이 될 것이다.

(3) 단말/네트워크와 에지 컴퓨팅자원/클라우드간의 자원 풀링 및 조정(orchestration) 기술

응용/서비스에 특화하여 요청 기반으로 풀링된 단말/네트워크 자원은 에지컴퓨팅자원 및 중앙 클라우드와의 협력을 통하여, 응용/서비스를 효과적으로 지원할 수 있다.

그림 3-. 풀링된 단말/네트워크자원과  에지컴퓨팅자원 및 중앙클라우드와의 풀링

서비스의 종류에 따라서, 사용할 수 있는 에지컴퓨팅자원은 달라질 수 있으며, 에지컴퓨팅자원의 활용방법도 달라진다. 때에 따라서는 에지컴퓨팅자원을 서로 연결하고 조정하여 서비스를 제공할 수도 있으면, 어떻게 조정해야 하는가는 중요한 성능향상 기술중의 하나이다. 이러한 조정역할을 중앙 클라우드에서 담당할 수 있으며, 이는 주어진 서비스를 단말, 네트워크, 에지컴퓨팅자원, 중앙클라우드가 모두 협력하여 지원하는 다차원적인 서비스 지원 구조가 될 것이다.

다. 이기종 프로토콜의 공존

이기종 네트워크의 공존을 위해서 기본적으로 활용되는 개념은 채널 센싱과 백오프를 이용한 충돌 방지 구조이다. 네트워크 인터페이스는 채널의 가용성을 실시간으로 점검하고 가용 채널이 확보될 때 매체( Wireless Medium)에 접근하여 정보 전송을 시도. 가용 채널을 찾을 수 없으면 대기 (Backoff) 매커니즘을 구동 시키게 된다.

그림 3- 네트워크 분산제어의 기초

가용채널 확보를 송수신 게이트웨이가 모두 인식하기 위해서 표준적으로 인정되는 세 가지 기법 (Listen Before Talk, Self-CTS, RTS/CTS)은 그림 3-5와 같다. 대기 메커니즘은 WiFi에서 채용하고 있는 Binary Backoff기법이 기본적으로 활용되나 과도한 대기를 방지하기 위해 대기 파라미터를 최적화하는 과정을 포함할 필요가 있다.

그림 3-. 채널 확보를 위한 메시지 교환

그림 3-. 채널 확보를 위한 대기과정

분산제어의 한계는 결국 네트워크를 개별로 인식하고 한정된 자원을 공정하게 할당함을 목표로 하는데 있다. 다수의 네트워크와 다수의 단말이 존재하는 상황에서 단말과 네트워크간의 자율적 구성을 통해 자원의 풀링을 이루고 이를 통해 네트워크간 공존의 새로운 프레임을 열어야 한다. 자율적 네트워크 구성은 센서 태그 서버를 이용한 Self-Configuration 절차에서 구현이 가능하다.

그림 3-. 단말 태그 서버를 이용한 자율 구성

이종 게이트웨이 - 이종 센서 간 정보 전송은 아래 그림 3-9와 같다. 이종 게이트웨이와 이종 센서간 정보 전달과 테이블 갱신, 클러스터 요청/ACK, 조인 요청/ACK의 메시지 교환을 통해 공존형 네트워킹이 수행된다.

그림 3-. 공존형 네트워킹

아래 그림은 센서-게이트웨이들이 서로의 존재를 찾고 메시지를 전송하기 위한 절차를 표현한다.

그림 3-. 실시간 동기화를 통한 이종 네트워크 공존형 접속 제어

라. 응용/서비스와 단말/네트워크 자원간의 최적 매칭

(1) 서비스 인지형 네트워크 자원 풀 발견 및 최적화 메커니즘

서비스의 형태와 요구하는 QoS가 주어질 경우, 이를 서비스하기 위한 네트워크 자원 풀링을 위해서 가장 먼저 필요한 것은 네트워크 풀을 찾고 발견하는 것이다. 발견이라함은 주변의 자원의 종류를 파악하고, 가용한 네트워크 자원을 나열하여, 자신이 선택할 수 있는 후보군에 대한 명세를 가지고 있는 것이다. 이후 필요한 것이 가용 네트워크 자원중에서 해당 서비스를 실행하기 위한 최적의 자원 집합을 찾는 것이다. 최적이라함은 서비스를 실행할 수 있는 가장 작은 자원의 집합이 될 것이며, 구체적으로 주변의 누구와 풀링하여 서비스를 실행할 것인지, 풀링된 주변의 단말의 어떤 자원을 사용할 것인지를 결정하게 된다. 이때, 다양한 서비스의 QoS와 네트워크 요구사항이 반영되어, 최적의 자원 풀이 결정되며, 이를 위하여, 수학적 실험적 연구 방법이 필요하다.

(2) 서비스 특화 네트워크 자원풀 요청 기반 슬라이싱 기술

서비스를 위해서 풀링된 단말/네트워크/에지컴퓨팅자원은 물리적인 자원이다. 따라서, 이 물리적인 자원이 온전히 하나의 서비스를 위하여 사용될 수도 있고, 이를 가상화/슬라이싱 메커니즘을 통하여, 동시에 여러 서비스를 실행할 수도 있다. 일반적인 네트워크 가상화와는 달리, 다양성 지원을 위해서는 자원풀이 요청기반으로 생성/소멸될 것이므로 가상화/슬라이싱이 매우 가벼워야 하고, 따라서 너무 복잡하면 안된다. 또한, 필요에 따라서, 모아진 자원 풀이 바뀔 수 있으므로, 슬라이스의 이동등도 매우 편하게 이루어져야 한다.

(3) 서비스-네트워크자원-단말간의 상황인지적 효율적 최적 매칭

주어진 여러서비스가 입력으로 주어질 때 (해당 서비스는 시간에 따라서 소멸/생성을 반복한다), 풀링된 단말/네트워크 자원이 존재하고, 에지컴퓨팅자원 및 클라우드 자원도 준비가 되었을 경우, 다수의 서비스를 해당 자원의 슬라이스에 매칭하여, 최종 서비스를 실현하게 된다. 이때 입력은 서비스들의 복잡한 QoS명세들로 이루어져 있고, 다른 QoS명세를 가지는 다수의 서비스들을 해당 자원 슬라이스에 최적으로 매칭하는 기술은 매우 복잡한 메커니즘을 요구할 것이다. 이를 수학적으로 검증한후, 실제에 맞는 저복잡도 알고리즘을 통하여 올바로 매칭을 시켜주어 서비스를 온전히 실현할 수 있는 바탕이 마련되게 된다. 이러한 매칭의 실현을 위해서는 다수의 단말 및 네트워크 개체들간의 명령 전달, 메시지 교환이 필요하게 되고, 이 또한 상황인지적으로 진행되어야 할 것이며, 네트워크 아케텍쳐 자체가 이를 잘 지원할 수 있도록 구성되어야 할 것이다.