★ 이 책의 구성 ★

Part 1은 기초에 중점을 둔 5개의 장으로 구성돼 있다.
1장, '사물인터넷 및 새로운 컴퓨팅 패러다임'에서는 CIoT(Cloud-centric IoT) 한계와 함께 IoT 패러다임을 논의한다. 포그 컴퓨팅, 에지 컴퓨팅, 미스트 컴퓨팅과 같은 이러한 한계를 해결할 수 있는 관련 기술 및 새로운 컴퓨팅 패러다임의 주요 장점과 기본 메커니즘을 설명한다. 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 계층 구조을 살펴보고, 포그 및 에지 컴퓨팅이 제공하는 기회와 과제를 철저하게 논의한다.
2장, '연합 에지 리소스에서 해결해야 할 과제'는 네트워킹, 관리 및 리소스, 모델링 과제로 구성돼 있다.
3장, 'IoT + 포그 + 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제'에서는 클라우드 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅, IoT로 구성된 통합 클라우드 클라우드 투 싱(cloud-to-things) 시스템을 표현하고 평가할 때 필요한 모델링 기술과 관련 문헌을 활용하는 방법을 살펴본다.
4장, '5G, 포그, 에지 및 클라우드의 네트워크 슬라이스 관리 및 조정'에서는 5G, 에지/포그, 클라우드 컴퓨팅에서의 네트워크 슬라이싱에 관한 최신 문헌을 알아본다.
5장, '포그와 에지 컴퓨팅의 최적화 문제'에서는 포그 컴퓨팅의 최적화 문제에 대한 일반적인 개념적 프레임워크를 설명한다.

Part 2는 미들웨어에 중점을 둔 5개의 장으로 구성돼 있다.
6장, '포그 및 에지 컴퓨팅용 미들웨어: 설계 이슈'에서는 제안된 아키텍처와 함께 포그와 에지 컴퓨팅용 미들웨어 설계의 다양한 측면을 설명한다.
7장, '에지 클라우드 아키텍처를 위한 경량 컨테이너 미들웨어'에서는 패키지 및 배포 메커니즘의 하나인 컨테이너를 기반으로 하는 에지 클라우드 레퍼런스 아키텍처의 핵심 원리를 설명한다. 또한 제안한 아키텍처 솔루션을 검증하고자 라즈베리 파이 클러스터(Raspberry Pi clusters)를 구축하고 그 실험 결과를 공개한다.
8장, '포그 컴퓨팅의 데이터 관리'에서는 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 관리를 위한 개념적 아키텍처를 제안한다. 또한 포그 데이터 관리에 대한 검토와 향후 연구 방향을 논의한다.
9장, '포그 애플리케이션 배포를 지원하기 위한 예측 분석'에서는 포그 컴퓨팅에서 애플리케이션 배포를 지원하는 FogTorchΠ 프로토타입(prototype)을 설명한다. 프로토타입은 애플리케이션 처리 및 QoS 요구 사항과 함께 QoS 속성을 예측하고 포그 인프라의 운영 비용을 추정한다.
10장, 'IoT 시스템의 보안 및 프라이버시를 위한 머신러닝 활용'에서는 포그 컴퓨팅에서의 머신러닝 활용 방안과 함께 IoT 디바이스의 보안을 강화하기 위한 머신러닝 활용 방안을 논의한다.

Part 3은 애플리케이션 및 관련 문제에 초점을 맞추고 있으며 7개의 장으로 구성돼 있다.
11장, '빅데이터 분석을 위한 포그 컴퓨팅 구현'에서는 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 분석을 실행하고자 기존의 중앙 집중식 데이터 분석 플랫폼에 배포할 수 있는 포그 엔진 프로토타입을 논의한다. 포그 엔진을 개념적으로 활용하는 스마트 홈 및 스마트 영양 모니터링 시스템 사례를 함께 소개한다.
12장, '헬스 모니터링 시스템에서 포그 컴퓨팅 활용'에서는 스마트 e-헬스(e-health) 게이트웨이의 포그 컴퓨팅 서비스를 논의한다. 제안한 시스템은 심전도(electrocardiogram) 모니터링 사례 연구를 구현하고 평가한다.
13장, '에지 컴퓨팅 환경에서 실시간 인간 객체 추적을 위한 스마트 보안 감시 비디오 스트림 프로세싱'에서는 자동화된 감시 시스템을 구축하고자 포그 및 에지 컴퓨팅에서 활용할 수 있는 연산과 알고리즘을 비교하고 논의한다.
14장, '스마트 교통 애플리케이션 진화를 위한 포그 컴퓨팅 모델'에서는 지능형 교통 관리 시스템(ITSM, Intelligent Traffic Management System) 활용 사례에서 데이터 중심 교통 아키텍처의 컴퓨팅 요구사항을 파악하고 스마트 교통 애플리케이션을 위한 포그 지원 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼 제안한다.
15장, '포그 기반 IoT 애플리케이션의 테스트 관점'에서는 스마트 홈, 스마트 헬스, 스마트 교통 분야를 논의하고 검토한다.
16장, '포그 컴퓨팅에서 IoT 애플리케이션 운영의 법적인 측면'에서는 포그/에지/IoT 애플리케이션을 분류하고, GDPR(General Data Protection Regulations)에 의해 도입된 최신 제약(restrictions) 사항을 분석해 이러한 법적 제약이 포그 및 클라우드 환경에서 IoT 애플리케이션의 설계 및 운영에 어떻게 영향을 미치는지를 논의한다.
17장, 'iFogSim 툴킷을 사용한 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션'에서는 포그 애플리케이션 개발과 관련된 또 다른 중요한 문제는 포그 컴퓨팅 환경에 방대한 IoT 데이터와 함께 IoT 디바이스, 포그 노드, 클라우드 데이터 센터가 통합돼 있기 때문에 많은 비용이 발생한다는 것이다. 이를 해결하기 위해 iFogSim 시뮬레이터(simulator) 구성 요소를 논의하고, 포그 컴퓨팅 환경을 모델링하기 위한 세부 지침과 함께 설치를 위한 세부 사항을 설명한다.

1부. 기초

1장. 사물인터넷과 새로운 컴퓨팅 패러다임
1.1 소개
1.2 관련 기술
1.3 포그 및 에지 컴퓨팅 클라우드 완성
1.4 포그 및 에지 컴퓨팅 계층
1.5 비즈니스 모델
1.6 기회 및 과제
1.7 결론

2장. 연합 에지 리소스에서 해결해야 할 과제
2.1 소개
2.2 네트워킹 과제
2.3 관리 과제
2.4 기타 과제
2.5 결론

3장. IoT+포그+클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
3.1 소개
3.2 방법론
3.3 모델링 기법에 의한 통합 C2F2F 문헌
3.4 유즈 케이스 시나리오에 의한 C2F2T 문헌 통합
3.5 메트릭스별 통합 C2F2T 문헌
3.6 향후 연구 방향
3.7 결론

4장. 5G, 포그, 에지 및 클라우드에서 네트워크 슬라이스 관리 및 조정
4.1 소개
4.2 연구 배경
4.3 5G에서 네트워크 슬라이싱
4.4 소프트웨어 정의 클라우드의 네트워크 슬라이싱
4.5 에지 및 포그 컴퓨팅에서 네트워크 슬라이싱 관리
4.6 향후 연구 방향
4.7 결론

5장. 포그 및 에지 컴퓨팅의 최적화 문제
5.1 소개
5.2 연구 배경 및 관련 연구
5.3 예비 단계
5.4 포그 컴퓨팅의 최적화 사례
5.5 포그 컴퓨팅을 위한 공식적인 모델링 프레임워크
5.6 측정 지표
5.7 포그 아키텍처를 따른 최적화 기회
5.8 서비스 라이프 사이클에 따른 최적화 기회
5.9 포그 컴퓨팅 최적화 문제의 분류에 관한 연구
5.10 최적화 기법
5.11 향후 연구 방향
5.12 결론

2부. 미들웨어

6장. 포그 및 에지 컴퓨팅 용 미들웨어: 설계 이슈
6.1 소개
6.2 포그 및 에지 컴퓨팅 미들웨어에 대한 요구 사항
6.3 설계 목표
6.4 최신 미들웨어 인프라 스트럭처
6.5 시스템 모델
6.6 제안된 아키텍처
6.7 사례 연구
6.8 향후 연구 방향
6.9 결론

7장. 에지 클라우드 아키텍처를 위한 경량 컨테이너 미들웨어
7.1 소개
7.2 연구 배경 및 관련 연구
7.3 경량화 에지 클라우드를 위한 클러스터
7.4 아키텍처 관리 - 스토리지 및 오케스트레이션
7.5 IoT 통합
7.6 에지 클라우드 아키텍처를 위한 보안 관리
7.7 향후 연구 방향
7.8 결론

8장. 포그 컴퓨팅의 데이터 관리
8.1 소개
8.2 연구 배경
8.3 포그 데이터 관리
8.4 향후 연구 방향
8.5 결론

9장. IoT + 포그 + 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
9.1 소개
9.2 실전 예제: 스마트 빌딩
9.3 FogTorchΠ를 이용한 예측 분석
9.4 동기 부여 예제
9.5 관련 연구
9.6 향후 연구 방향
9.7 결론

10장. 사물인터넷IoT 시스템의 보안 및 프라이버시를 위한 머신러닝 활용
10.1 소개
10.2 연구 배경
10.3 IoT 장치 보안을 위한 머신러닝 기술 조사
10.4 포그 컴퓨팅에서 머신러닝
10.5 향후 연구 방향
10.6 결론

3부. 애플리케이션과 이슈

11장. 빅데이터 분석을 위한 포그 컴퓨팅 구현
11.1 소개
11.2 빅데이터 분석
11.3 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 분석
11.4 프로토타입 및 평가
11.5 사례 연구
11.6 관련 연구
11.7 결론

12장. 헬스 모니터링 시스템에서 포그 컴퓨팅의 활용
12.1 소개
12.2 포그 컴퓨팅을 이용한 헬스 모니터링 IoT 기반 시스템의 아키텍처
12.3 스마트 e-헬스 게이트웨이의 포그 컴퓨팅 서비스
12.4 시스템 구현
12.5 사례 연구, 실험 결과, 평가
12.6 연결된 구성 요소의 논의
12.7 포그 컴퓨팅 관련 애플리케이션
12.8 향후 연구 방향
12.9 결론

13장. 에지 컴퓨팅 환경에서 실시간 인간 객체 추적을 위한 스마트 보안 감시 비디오 스트림 프로세싱
13.1 소개
13.2 인간 객체 탐지
13.3 사물(객체) 추적
13.4 경량화 인간 탐지
13.5 사례 연구
13.6 향후 연구 방향
13.7 결론

14장. IoT + 포그 + 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
14.1 소개
14.2 데이터 기반 지능형 교통 시스템
14.3 임무 수행에 필수적인 컴퓨팅 요구 사항
14.4 스마트 교통 애플리케이션을 위한 포그 컴퓨팅
14.5 사례 연구: 지능형 신호등 관리 시스템
14.6 포그 오케스트레이션 과제와 향후 연구 방향
14.7 향후 연구 방향
14.8 결론

15장. 포그 기반 IoT 애플리케이션의 테스트 관점
15.1 소개
15.2 연구 배경
15.3 테스트 관점
15.4 향후 연구 방향
15.5 결론

16장. 포그 컴퓨팅에서 IoT 애플리케이션 운영의 법적인 측면
16.1 소개
16.2 관련 연구
16.3 포그/에지/IoT 애플리케이션 분류
16.4 클라우드, 포그, IoT 애플리케이션에 영향을 미치는 GDPR 제한 사항
16.5 설계 원리에 대한 데이터 보호
16.6 향후 연구 방향
16.7 결론

17장. iFogSim 툴킷을 사용한 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션
17.1 소개
17.2 iFogSim 시뮬레이터 및 구성 요소
17.3 iFogSIm 설치
17.4 iFogSim을 이용한 시뮬레이션 구축
17.5 시나리오 예제
17.6 배치 정책 시뮬레이션
17.7 스마트 헬스케어 사례 연구
17.8 결론